嵌入式养成计划

编程入门行业动态更新时间:2024-10-27 20:36:15

嵌入式养成计划

一百二十一、基于QT的OpenCV库实现人脸识别功能

121.1 UI 界面

登录按钮现在没啥实际作用，因为没加功能，可以添加在识别成功后运行的功能代码

121.2 思路

显示人脸： 通过 VideoCapture 这个类下面的 open() 方法打开摄像头，对摄像头读取到的图像帧进行处理。调整人脸图像尺寸，将人脸图像放到矩形框容器中，再将这个图像显示到UI界面上
录入人脸： 加载或者创建级联分类器文件（有就是加载，没有就是创建）。对当前图形依次进行灰度处理、均衡化处理，然后放到容器里面，每张人脸对应的标签也放进去（虽然都是1），可以自己设定往容器里面放多少张图像帧。当放完之后就可以转化为人脸模型了，存完人脸模型就可以选择进行验证（即人脸检测识别）。顺手将人脸容器和标签容器清空。
人脸识别： 打开人脸模型文件，打开成功后将当前视频帧依次进行灰度处理和均衡化处理，然后根据设置的人脸可信度进行识别，识别成功后就提示识别成功。

121.3 代码

main.cpp

#include "faceidentification.h"
#include <QApplication>int main(int argc, char *argv[])
{QApplication a(argc, argv);faceIdentification w;w.show();return a.exec();
}

faceidentification.h

#ifndef FACEIDENTIFICATION_H
#define FACEIDENTIFICATION_H#include <QWidget>#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
#include <opencv2/face.hpp>
#include <vector>
#include <map>
#include <QMessageBox>
#include <QDebug>
#include <QFile>
#include <QTextStream>
#include <QDateTime>
#include <QTimerEvent>
#include <QtSerialPort/QtSerialPort>
#include <QtSerialPort/QSerialPortInfo>
using namespace  cv;
using namespace cv::face;
using namespace std;namespace Ui {
class faceIdentification;
}class faceIdentification : public QWidget
{Q_OBJECTpublic:explicit faceIdentification(QWidget *parent = 0);~faceIdentification();signals://  加载配置文件与保存人脸模型文件 的信号void load_CascadeClassifier_and_create_face_file_SIGNAL();public slots://  加载配置文件与人脸模型文件 的槽函数声明void load_CascadeClassifier_and_create_face_file_SLOT();private slots://  打开摄像头对应的槽函数声明void on_openBtn_clicked();//  关闭摄像头对应的槽函数声明void on_closeBtn_clicked();//  开始录入对应的槽函数声明void on_inputBtn_clicked();private:Ui::faceIdentification *ui;//  摄像头相关成员//  视频对象VideoCapture v;//  图像容器，存放图片帧Mat src;    //  摄像头直接摄入的图像Mat gray;   //  转换成的灰度图Mat dst;    //  灰度图转换成的灰度直方图Mat rgb;    //  摄像头摄入的BGR转换的RGB图像//  级联分类器对象CascadeClassifier c;//  人脸矩形框容器vector<Rect> faces;//  重写的定时器超时事件处理函数void timerEvent(QTimerEvent *event) override;//  打开摄像头的定时器int camer_timer_id;/***  人脸录入的相关成员  ***///  人脸录入的定时器int study_timer_id;//  人脸识别器指针Ptr<LBPHFaceRecognizer> recognizer;//  存储人脸图像帧的容器vector<Mat> study_faces;//  存放人脸图像帧对应的标签vector<int> study_labs;//  保存人脸图像帧的次数int count = 0;//  用于控制是人脸录入还是人脸检测bool input_flag = false;bool check_flag = false;//  人脸检测的定时器int check_timer_id;
};#endif // FACEIDENTIFICATION_H

faceidentification.cpp

#include "faceidentification.h"
#include "ui_faceidentification.h"faceIdentification::faceIdentification(QWidget *parent) :QWidget(parent),ui(new Ui::faceIdentification)
{ui->setupUi(this);//  将自定义的 加载配置文件与保存人脸模型文件 的信号与槽函数进行连接connect(this, &faceIdentification::load_CascadeClassifier_and_create_face_file_SIGNAL,this,&faceIdentification::load_CascadeClassifier_and_create_face_file_SLOT);//  初始化UI界面ui->closeBtn->setEnabled(false);ui->inputBtn->setEnabled(false);ui->loginBtn->setEnabled(false);
}faceIdentification::~faceIdentification()
{delete ui;
}//  加载配置文件与人脸模型文件 的槽函数实现
void faceIdentification::load_CascadeClassifier_and_create_face_file_SLOT()
{//  加载级联分类器配置文件if(!c.load("D:\\opencv\\heads\\haarcascade_frontalface_alt.xml")){QMessageBox::warning(this,"警告","级联分类器加载失败");return ;}//  人脸模型文件QFile faceFile("D:\\opencv\\heads\\my_face.xml");//  如果人脸模型存在,则加载;若不存在,则创建if(faceFile.exists()){recognizer = LBPHFaceRecognizer::load<LBPHFaceRecognizer>("D:\\opencv\\heads\\my_face.xml");}else{recognizer = LBPHFaceRecognizer::create();}
}//  打开摄像头对应的槽函数实现
void faceIdentification::on_openBtn_clicked()
{//  打开摄像头if(!v.open(0)){QMessageBox::warning(this,"警告","摄像头打开失败");return ;}//  发射 加载配置文件与保存人脸模型文件 的信号emit load_CascadeClassifier_and_create_face_file_SIGNAL();//  启动计时器,用于在UI界面上显示人脸camer_timer_id = startTimer(20);//  更改UI按钮可用性ui->closeBtn->setEnabled(true);ui->inputBtn->setEnabled(true);ui->openBtn->setEnabled(false);//  启动人脸检测定时器check_timer_id = startTimer(1000);//  表示只进行人脸检测check_flag = true;//  设置人脸检测可信度,低于100表示检测成功recognizer->setThreshold(100);
}//  关闭摄像头对应的槽函数实现
void faceIdentification::on_closeBtn_clicked()
{//  关闭摄像头v.release();//  关闭定时器killTimer(camer_timer_id);//  更改UI按钮可用性ui->closeBtn->setEnabled(false);ui->inputBtn->setEnabled(false);ui->openBtn->setEnabled(true);ui->label->clear();}//  人脸录入按钮对应的槽函数实现
void faceIdentification::on_inputBtn_clicked()
{//  进行人脸录入,而不是识别input_flag = true;check_flag = false;//  初始化人脸录入次数count = 0;//  启动人脸录入定时器study_timer_id = startTimer(50);//  将人脸录入按钮设置为不可用状态ui->inputBtn->setEnabled(false);
}//  定时器超时事件处理函数
void faceIdentification::timerEvent(QTimerEvent *event)
{//  打开摄像头的定时器超时if(camer_timer_id == event->timerId()){//  从摄像头中读取图像放到src中v.read(src);//  将读取进来的镜像图像进行翻转flip(src, src, 1);//  将opencv的 BGR 图像转换为 RGB 图像cvtColor(src, rgb, CV_BGR2RGB);//  调整 RGB 图像的尺寸,使其能够正好放进UI界面的图像框中cv::resize(rgb, rgb, Size(ui->label->width(), ui->label->height()));//  将 RGB 图像转换为灰度图,再转换为灰度直方图(均衡化处理)cvtColor(rgb, gray, CV_BGR2GRAY);equalizeHist(gray, dst);//  将图像上的人脸放到矩形框容器中c.detectMultiScale(dst, faces);//  将矩形框绘制到人脸上for(int i=0; i<faces.size(); i++){rectangle(rgb, faces[i], Scalar(255, 0, 0), 2);}//  定义一个QImage对象,用于将图像放到UI界面上QImage img(rgb.data, rgb.cols, rgb.rows, rgb.cols*rgb.channels(), QImage::Format_RGB888);ui->label->setPixmap(QPixmap::fromImage(img));}//  人脸录入定时器超时if(study_timer_id == event->timerId()){qDebug() << "正在录入,请正对摄像头";if(input_flag){//  存储当前图像Mat face;//  将从视频中读取来的图像存起来face = src(faces[0]);//  灰度处理cvtColor(face, face, CV_BGR2GRAY);//  灰度直方图(均衡化处理)equalizeHist(face, face);//  保存起来,放到容器中study_faces.push_back(face);study_labs.push_back(1);count++;//  存了五十张if(50 == count){//  将五十张人脸转换为数据模型存起来recognizer->update(study_faces, study_labs);recognizer->save("D:\\opencv\\heads\\my_face.xml");QMessageBox::information(this, "提示", "人脸录入成功");//  可以进行人脸检测,而不是录入了check_flag = true;input_flag = false;//  清空容器及相关变量,以待下次使用study_faces.clear();study_labs.clear();count = 0;//  关闭人脸录入定时器killTimer(study_timer_id);}}}//  人脸检测识别定时器超时if(check_timer_id == event->timerId()){qDebug() << "正在检测";if(check_flag){QFile faceFile("D:\\opencv\\heads\\my_face.xml");if(faceFile.exists()){//  将视频中的一帧人脸图像放到face中Mat face;face = src(faces[0]);//  灰度处理cvtColor(face, face, CV_BGR2GRAY);//  均衡化处理equalizeHist(face, face);//  假设匹配后的结果int lab = -1;double conf = 0.0;//  如果匹配成功,则 lab 不再是 -1;若匹配失败,则 lab 还是 -1recognizer->predict(face, lab, conf);if(lab != -1){//  匹配成功,给出提示,并关闭人脸检测定时器QMessageBox::information(this, "提示", "欢迎回来");ui->loginBtn->setEnabled(true);killTimer(check_timer_id);}}}}
}