用Python编一个人脸识别程序,要求:可以打开USB摄像头,运用QT5库创建窗体,显示画面并识别出人数并且显示出来。该窗体中包含3个按钮,分别拥有打开摄像头,计算拥挤度,退出程序功能
时间: 2024-06-09 21:11:48 浏览: 15
好的,这是一个比较复杂的项目,需要涉及到很多技术点,我将为你提供一个简单的代码框架,你可以根据自己的需要进行修改和完善。
首先,需要安装以下库:
- OpenCV: 用于处理图像和进行人脸识别。
- PyQt5: 用于创建窗体和按钮等界面元素。
接下来,我们来看一下代码:
```python
import sys
import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QPushButton, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtCore import QTimer
class FaceRecognition(QWidget):
def __init__(self):
super().__init__()
self.initUI()
def initUI(self):
# 设置窗口标题和大小
self.setWindowTitle('人脸识别')
self.setGeometry(100, 100, 800, 600)
# 创建界面元素
self.label = QLabel(self)
self.label.resize(640, 480)
self.btn_open_camera = QPushButton('打开摄像头', self)
self.btn_open_camera.clicked.connect(self.open_camera)
self.btn_calculate_crowd = QPushButton('计算拥挤度', self)
self.btn_calculate_crowd.clicked.connect(self.calculate_crowd)
self.btn_exit = QPushButton('退出程序', self)
self.btn_exit.clicked.connect(self.exit)
# 设置界面布局
hbox = QHBoxLayout()
hbox.addWidget(self.btn_open_camera)
hbox.addWidget(self.btn_calculate_crowd)
hbox.addWidget(self.btn_exit)
vbox = QVBoxLayout()
vbox.addWidget(self.label)
vbox.addLayout(hbox)
self.setLayout(vbox)
# 创建定时器
self.timer = QTimer(self)
self.timer.timeout.connect(self.show_camera)
# 创建人脸识别器
self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 初始化摄像头
self.cap = cv2.VideoCapture(0)
def open_camera(self):
# 打开摄像头
if not self.timer.isActive():
self.cap.open(0)
self.timer.start(30)
self.btn_open_camera.setText('关闭摄像头')
# 关闭摄像头
else:
self.cap.release()
self.timer.stop()
self.label.clear()
self.btn_open_camera.setText('打开摄像头')
def show_camera(self):
# 读取摄像头图像
ret, frame = self.cap.read()
if ret:
# 转换图像格式
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 进行人脸识别
faces = self.face_cascade.detectMultiScale(frame, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 绘制人脸框
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
image = QImage(frame, frame.shape[1], frame.shape[0], QImage.Format_RGB888)
self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
def calculate_crowd(self):
# 计算拥挤度
pass
def exit(self):
# 退出程序
self.cap.release()
self.timer.stop()
self.close()
if __name__ == '__main__':
app = QApplication(sys.argv)
fr = FaceRecognition()
fr.show()
sys.exit(app.exec_())
```
在代码中,我们首先创建了一个 `FaceRecognition` 类,它继承自 `QWidget`。在 `initUI` 方法中,我们创建了界面元素,设置了界面布局,并初始化了摄像头和人脸识别器。同时,我们还创建了定时器,用于定时读取摄像头图像并进行人脸识别。
在 `open_camera` 方法中,我们通过判断定时器是否激活来打开或关闭摄像头。在 `show_camera` 方法中,我们读取摄像头图像,进行人脸识别,并绘制人脸框,最后将图像显示到界面上。
在 `calculate_crowd` 方法中,你可以根据实际需求来计算拥挤度。在 `exit` 方法中,我们释放摄像头资源,停止定时器,并关闭程序。
最后,我们在 `main` 方法中创建了一个 `QApplication` 对象和一个 `FaceRecognition` 对象,并将它们显示出来。
请注意,这只是一个简单的代码框架,你需要根据自己的需求进行修改和完善。