python代码 用pyqt5实现动态人脸识别界面

以下是一个基本的使用PyQt5实现动态人脸识别界面的代码示例。

from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtWidgets import *
import cv2

class FaceDetectionThread(QThread):
    face_detected = pyqtSignal(QImage)

    def __init__(self, parent=None):
        super(FaceDetectionThread, self).__init__(parent)
        self.classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
        self.video_capture = cv2.VideoCapture(0)

    def run(self):
        while True:
            ret, frame = self.video_capture.read()
            if ret:
                gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                faces = self.classifier.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
                for (x, y, w, h) in faces:
                    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
                rgb_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
                h, w, ch = rgb_image.shape
                bytes_per_line = ch * w
                convert_to_qt_format = QImage(rgb_image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888)
                p = convert_to_qt_format.scaled(640, 480, Qt.KeepAspectRatio)
                self.face_detected.emit(p)

class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.setWindowTitle('Face Detection')

        self.image_label = QLabel(self)
        self.image_label.setMinimumSize(640, 480)
        self.setCentralWidget(self.image_label)

        self.face_detection_thread = FaceDetectionThread()
        self.face_detection_thread.face_detected.connect(self.show_image)
        self.face_detection_thread.start()

    def show_image(self, image):
        self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

if __name__ == '__main__':
    import sys

    app = QApplication(sys.argv)
    main_window = MainWindow()
    main_window.show()
    sys.exit(app.exec_())

在此示例中，我们使用OpenCV库进行人脸检测，并将检测到的人脸绘制到图像上。然后，我们将图像转换为Qt中的QImage格式，并在PyQt5中显示它。

在主窗口中，我们创建一个QLabel对象，并将其设置为中央控件。我们还创建一个FaceDetectionThread对象，该对象负责在后台运行人脸检测。当检测到人脸时，我们使用show_image方法将图像显示在标签上。最后，我们启动了主应用程序循环并显示主窗口。