Python 人脸识别系统：从 UI 界面到完整系统

2024-01-01 22:51:57

使用 Python 和 Qt 构建人脸识别系统：一个综合指南

界面设计：Qt-Designer 的魔力

踏入人脸识别系统的构建之旅，我们首先从直观的界面设计开始。Qt-Designer 闪亮登场，它将帮助我们轻松打造美观且实用的用户界面。通过简单地拖放组件并调整其属性，我们可以在主窗口中创建按钮、标签、文本框等元素。只需保存为 .ui 文件，你的视觉杰作就完成了！

代码生成：PyUIC 的捷径

下一步，我们利用 PyUIC 工具将 .ui 文件转换成 Python 代码。几行命令，它就会神奇地生成一个 ui_main.py 文件，包含了我们心心念念的界面代码。

集成 UI 界面：PyQt5 的桥梁

现在，是时候将 UI 界面代码融入我们的 Python 程序中了。我们引入 PyQt5 库，导入界面代码，并定义一个 MainWindow 类来继承 Qt Widget Application 和我们的 UI 界面类。通过在主方法中实例化 MainWindow 并调用 exec_()，我们为我们的系统注入了生命。

美化 UI：StyleSheet 的魅力

为了给我们的界面锦上添花，我们使用 QtStyleSheet 来进行美化。在 main.py 中，我们定义了一个 setStyleSheet() 方法，它加载了一个外部样式表文件 stylesheet.qss。这个文件包含了我们对按钮、标签、文本框和下拉列表等元素的自定义样式，为我们的系统增添一抹个性。

启动引擎：人脸识别核心

现在，我们进入激动人心的部分：人脸识别。在 MainWindow 类中，我们定义了一个 start_recognition() 方法。在这里，我们将编写人脸识别代码，比如加载预训练模型、打开摄像头并进行实时人脸检测。

代码示例：实战时间

import cv2
import numpy as np

# 加载预训练的人脸识别模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 开启摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 开始人脸识别循环
while True:
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 人脸检测
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # 在帧上绘制人脸边界框
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow('Frame', frame)

    # 按 ESC 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
        break

# 释放摄像头
cap.release()

# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()