讲解代码实现的功能 def initFaces(self): # 存储知道人名列表 known_names = [] # 存储知道的特征值 known_encodings = [] # 遍历存储人脸图片的文件夹 db_folder = "images/db_faces" face_imgs = os.listdir(db_folder) # 遍历图片，将人脸图片转化为向量 for face_img in face_imgs: face_img_path = os.path.join(db_folder, face_img) face_name = face_img.split(".")[0] load_image = face_recognition.load_image_file(face_img_path) # 加载图片 image_face_encoding = face_recognition.face_encodings(load_image)[0] # 获得128维特征值 known_names.append(face_name) # 添加到人名的列表 known_encodings.append(image_face_encoding) # 添加到向量的列表 return known_names, known_encodings

这段代码实现了一个初始化人脸向量的函数，其主要功能为：

1. 创建两个空列表 known_names 和 known_encodings，分别用于存储已知人脸的名称和特征向量；
2. 遍历存储人脸图片的文件夹 db_folder，获取其中的所有人脸图片文件名；
3. 对于每个人脸图片文件 face_img，将其路径拼接到 db_folder 上，然后使用 face_recognition 库中的 load_image_file() 函数加载图片，并使用 face_encodings() 函数获取该图片的128维特征向量；
4. 将该图片的人名 face_name 添加到 known_names 列表中，将特征向量 image_face_encoding 添加到 known_encodings 列表中；
5. 最终返回 known_names 和 known_encodings 两个列表。

这个函数实现的目的是将已知人脸的特征向量存储下来，用于后续的人脸识别任务。具体地说，当系统需要识别一个人脸时，它会计算该人脸的特征向量，然后与已知人脸的特征向量进行比对，以确定该人脸的身份。

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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

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。

def get_face_database(self, cid): # print(cid) # course_sid = SC.query.filter(SC.c_id==cid).all() # all_sid = [] # for sc in course_sid: # all_sid.append(sc.s_id) # from_db_all_features = Faces.query.filter(Faces.s_id.in_(all_sid)).all() from_db_all_features = Faces.query.all() if from_db_all_features: for from_db_one_features in from_db_all_features: someone_feature_str = str(from_db_one_features.feature).split(',') self.name_known_list.append(from_db_one_features.s_id) features_someone_arr = [] for one_feature in someone_feature_str: if one_feature == '': features_someone_arr.append('0') else: features_someone_arr.append(float(one_feature)) self.features_known_list.append(features_someone_arr) # print("Faces in Database：", len(self.features_known_list)) return 1 else: # print('##### Warning #####', '\n') # print("'features' is empty") # print('##### End Warning #####') return 0 # 更新 FPS / Update FPS of video stream

这段代码中的函数get_face_database是用来从数据库中获取人脸特征信息的。首先，它查询指定课程下所有学生的ID，然后从数据库中获取这些学生的人脸特征信息。如果成功获取到特征信息，则将学生ID和特征信息分别存储在self.name_known_list和self.features_known_list中。最后，返回1表示成功获取到人脸特征信息，返回0表示未能获取到。在函数末尾，还有一行注释说明是用来更新视频流的帧率。