基于python设计程序,设计在登录界面和主界面,按钮“打开照片”:打开照片,选择要处理的原图,按钮"检测”:进行人脸检测,展示原图,以及将识别出的人脸用矩形画出来。并保存检测结果到txt文档。格式要求:文件名时间,人脸数量等。采用欧式距离简单计算照片中几个人脸的特征矩阵的相似度。
时间: 2024-03-07 20:50:35 浏览: 17
好的,这是一个比较常见的图像处理应用,可以使用Python的OpenCV库来实现人脸检测和矩形绘制等功能。具体实现步骤如下:
1. 导入OpenCV库和时间模块。
```
import cv2
import time
```
2. 设计登录界面和主界面,并添加“打开照片”和“检测”按钮。
3. 在“打开照片”按钮的事件处理函数中,使用OpenCV的cv2.imread()函数打开选择的照片,并在主界面中显示。
```
def open_image():
file_path = filedialog.askopenfilename()
if file_path:
img = cv2.imread(file_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转换为RGB格式
# 在主界面中显示图片
...
```
4. 在“检测”按钮的事件处理函数中,利用OpenCV的CascadeClassifier类加载人脸检测器,并使用detectMultiScale()方法检测图像中的人脸。将检测结果用矩形框出,并保存到txt文档中。
```
def detect_faces():
# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 读取图像并转换为灰度图像
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(img_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 绘制矩形框
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# 在主界面中显示绘制后的图像
...
# 将检测结果保存到txt文档
file_name = time.strftime('%Y%m%d%H%M%S', time.localtime()) + '.txt'
with open(file_name, 'w') as f:
f.write('人脸数量:{}\n'.format(len(faces)))
```
5. 计算照片中多个人脸的特征矩阵的相似度,可以使用OpenCV的cv2.face.LBPHFaceRecognizer()类实现。
```
# 计算照片中多个人脸的特征矩阵的相似度
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# 训练模型
recognizer.train(faces, labels)
# 计算相似度
for i in range(len(faces)):
for j in range(i+1, len(faces)):
# 计算特征矩阵之间的欧式距离
distance = cv2.norm(recognizer.compute(faces[i]), recognizer.compute(faces[j]), cv2.NORM_L2)
print('第{}个人脸和第{}个人脸的相似度为:{}'.format(i+1, j+1, distance))
```
以上是实现该功能的基本框架,具体实现还需要根据具体需求进行调整和优化。