lass MainWindow(QTabWidget): # 基本配置不动,然后只动第三个界面 def __init__(self): # 初始化设置 super().__init__() self.setWindowTitle('人脸识别系统') self.resize(1100, 650) self.setWindowIcon(QIcon("UI_images/logo.png")) # 要上传的图片路径 self.up_img_name = "" # 要检测的图片名称 self.input_fname = "" # 要检测的视频名称 self.source = '' self.video_capture = cv2.VideoCapture(0) # 初始化中止事件 self.stopEvent = threading.Event() self.stopEvent.clear() # 初始化人脸向量 self.known_names, self.known_encodings = self.initFaces() # 加载lbp检测器 # 加载人脸识别模型 # 初始化界面 self.initUI() self.set_down()讲解一下这写代码实现什么功能
时间: 2024-02-14 13:35:27 浏览: 24
这段代码实现了一个人脸识别系统的基本框架,包括GUI界面的搭建和人脸检测、人脸识别等功能的实现。其中,主要实现的功能包括:
1. 初始化窗口大小、标题和图标等基本设置;
2. 初始化要上传的图片路径、要检测的图片名称、要检测的视频名称和摄像头设备号等参数;
3. 初始化人脸向量,即通过已知的人脸图片生成人脸特征向量,用于后续的人脸识别;
4. 加载LBP检测器和人脸识别模型,用于人脸检测和人脸识别任务;
5. 初始化GUI界面,包括设置Tab页、添加控件和信号槽等;
6. 实现了一个线程安全的停止事件,用于控制线程的中止;
7. 最后,调用了一个set_down()函数,但是这个函数的实现并没有在代码中给出,所以不能确定其实现的功能。
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lass AverageMeter(object): def __init__(self): self.sum = 0 self.count = 0 def update(self, val, n=1): self.sum += val * n self.count += n def result(self): return self.sum / self.count
这段代码定义了一个名为 `AverageMeter` 的类,用于计算和存储数值的平均值。
在类的初始化方法 `__init__` 中,创建了两个实例变量 `sum` 和 `count`,分别用于保存累加和和累计次数的初始值为0。
类中还定义了一个 `update` 方法,用于更新累加和和累计次数。它接受一个值 `val` 和一个可选参数 `n`,默认为1。方法将传入的值乘以 `n` 后加到累加和 `sum` 上,并将 `n` 加到累计次数 `count` 上。
最后,类还定义了一个 `result` 方法,用于计算并返回平均值。它将累加和 `sum` 除以累计次数 `count`,得到平均值。
通过使用 `AverageMeter` 类的实例,可以调用 `update` 方法来更新累加和和累计次数,并通过调用 `result` 方法来获取平均值。这在计算各种指标的平均值时非常有用。
lass ChatClient: def __init__(self, host, port): self.sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) self.sock.connect((host, port)) self.buffer_size = 1024 def send_msg(self, msg): self.sock.send(msg.encode('utf-8')) def recv_msg(self): data = self.sock.recv(self.buffer_size) return data.decode('utf-8')
这是一个基于 socket 编写的聊天客户端的代码,它可以连接到服务器并发送和接收消息。这个类包括两个方法:
1. send_msg(msg):发送消息。它将消息编码为 UTF-8 格式,然后使用 socket 发送给服务器。
2. recv_msg():接收消息。它从服务器接收数据,使用 UTF-8 解码后返回消息。
该类需要传入一个主机地址和端口号来连接到服务器。如果连接成功,它将创建一个 TCP 连接,使用 send_msg 和 recv_msg 方法来发送和接收数据。