pyqt人脸识别时框出人脸

要在 PyQt 中框出人脸，可以使用 OpenCV 库进行人脸检测并获取人脸坐标，然后使用 PyQt 的 QPainter 类在图像上绘制矩形框。

以下是一个简单的实现示例：

import cv2
from PyQt5.QtGui import QImage, QPainter, QPen
from PyQt5.QtCore import Qt

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取图像
image = cv2.imread('test.jpg')

# 将图像转换为 PyQt 的 QImage 格式
height, width, channel = image.shape
bytesPerLine = 3 * width
qImg = QImage(image.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)

# 在图像上进行人脸检测
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 在图像上框出人脸
painter = QPainter(qImg)
pen = QPen(Qt.red)
pen.setWidth(2)
painter.setPen(pen)
for (x, y, w, h) in faces:
    painter.drawRect(x, y, w, h)
painter.end()

# 显示图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先加载了人脸检测器并读取了一张测试图像。然后，我们将图像转换为 PyQt 的 QImage 格式，并使用 OpenCV 进行人脸检测。接下来，我们使用 QPainter 在图像上绘制矩形框来框出每个检测到的人脸。最后，我们显示原始图像并等待按下任意键关闭窗口。

注意，由于 OpenCV 和 PyQt 的坐标系是不同的，因此在绘制矩形框时需要将坐标进行转换。在上面的代码中，我们没有进行坐标转换，因此框出的人脸可能会有一些偏差。如果需要更精确的框出效果，可以参考 OpenCV 官方文档中的坐标系转换方法。