【專案】Python人臉識別(GUI介面)—— 基於pyopencv
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
import cv2
class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
def __init__(self):
super(Ui_MainWindow,self).__init__()
def setupUi(self, MainWindow):
MainWindow.setObjectName("MainWindow")
MainWindow.resize(565, 331)
self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow)
self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
self.pushButton = QtWidgets.QPushButton(self.centralwidget)
self.pushButton.setGeometry(QtCore.QRect(70, 190, 111, 61))
self.pushButton.setObjectName("pushButton")
self.pushButton_2 = QtWidgets.QPushButton(self.centralwidget)
self.pushButton_2.setGeometry(QtCore.QRect(310, 190, 121, 61))
self.pushButton_2.setObjectName("pushButton_2")
self.label = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label.setGeometry(QtCore.QRect(180, 60, 161, 81))
self.label.setObjectName("label")
MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)
self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(MainWindow)
self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 565, 26))
self.menubar.setObjectName("menubar")
MainWindow.setMenuBar(self.menubar)
self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow)
self.statusbar.setObjectName("statusbar")
MainWindow.setStatusBar(self.statusbar)
self.retranslateUi(MainWindow)
QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow)
def retranslateUi(self, MainWindow):
_translate = QtCore.QCoreApplication.translate
MainWindow.setWindowTitle(_translate("MainWindow", "MainWindow"))
self.pushButton.setText(_translate("MainWindow", " 採集人臉資訊 "))
self.pushButton_2.setText(_translate("MainWindow", " 開始識別 "))
# self.label.setText(_translate("MainWindow", " 結果: "))
self.pushButton.clicked.connect(self.b)
self.pushButton_2.clicked.connect(self.final)
def b(self):
print(' 正在呼叫攝像頭! ')
print(" 輸入 'esc' 為退出!!! ")
faceCascade = 跟單網gendan5.comcv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, 640) # set Width
cap.set(4, 480) # set Height
print(" 請輸入字母 's' 儲存資訊!! ")
while True:
ret, img = cap.read()
# 將彩色圖轉為灰度圖
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceCascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.2,
minNeighbors=5
,
minSize=(20, 20)
)
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
roi_color = img[y:y + h, x:x + w]
cv2.imshow('video', img)
k = cv2.waitKey(30) & 0xff
if k == ord('s'):
n = input(' 請輸入編號: ')
cv2.imwrite('./data/jm/' + n + '.jpg', roi_gray)
if k == 27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
print(" 正在訓練!!! ")
self.train()
def final(self):
import face_zhineng.final_face
face_zhineng.final_face.a()
def train(self):
import cv2
import numpy as np
import face_zhineng.training
# 圖片路徑
path = './data/jm/'
faces, ids = face_zhineng.training.getImageAndLabels(path)
# 獲取訓練物件
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(faces, np.array(ids))
# 儲存檔案
recognizer.write('trainer/trainer3.yml')
print(" 訓練完畢!!! ")
if __name__ == '__main__':
import sys
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
MainWindow = QtWidgets.QMainWindow()
ui = Ui_MainWindow()
ui.setupUi(MainWindow)
MainWindow.show()
sys.exit(app.exec_())
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