pyqt5人脸识别界面模板
时间: 2023-10-20 11:06:38 浏览: 55
以下是一个简单的 PyQt5 人脸识别界面模板:
```python
import sys
import cv2
from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QDialog, QLabel, QVBoxLayout
class FaceRecognition(QDialog):
def __init__(self):
super().__init__()
# 初始化界面
self.init_ui()
# 初始化摄像头
self.init_camera()
# 初始化人脸识别器
self.init_face_recognizer()
# 初始化计时器
self.init_timer()
# 开始计时器
self.timer.start()
def init_ui(self):
# 界面布局
self.v_layout = QVBoxLayout()
self.label = QLabel()
self.v_layout.addWidget(self.label)
self.setLayout(self.v_layout)
self.setWindowTitle("Face Recognition")
def init_camera(self):
# 创建摄像头对象
self.cap = cv2.VideoCapture(0)
def init_face_recognizer(self):
# 创建人脸识别器对象
self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
def init_timer(self):
# 创建计时器对象
self.timer = QTimer()
self.timer.setInterval(1000 // 30) # 设置计时器间隔
self.timer.timeout.connect(self.update_frame) # 连接计时器信号和槽函数
def update_frame(self):
# 读取摄像头帧
ret, frame = self.cap.read()
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = self.face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, 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)
# 将帧转换为 QImage 对象
image = QImage(frame, frame.shape[1], frame.shape[0], QImage.Format_BGR888)
# 将 QImage 对象转换为 QPixmap 对象
pixmap = QPixmap.fromImage(image)
# 将 QPixmap 对象显示在标签上
self.label.setPixmap(pixmap)
def closeEvent(self, event):
# 释放摄像头资源
self.cap.release()
# 关闭计时器
self.timer.stop()
# 关闭界面
event.accept()
if __name__ == '__main__':
app = QApplication(sys.argv)
face_recognition = FaceRecognition()
face_recognition.show()
sys.exit(app.exec_())
```
这个模板使用 OpenCV 和 PyQt5 实现了一个简单的人脸识别界面。你需要将 `haarcascade_frontalface_default.xml` 文件和以上代码放在同一目录下,然后运行程序即可。