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QT+Python人脸表情特征识别
前言
QT+Python是非常经典的窗体编程组合，功能完善，可视化界面美观易维护，这篇博客针对人脸表情特征识别方面编写代码，代码整洁，规则，易读，对学习与使用Python有较好的帮助。
文章目录
一、所需工具软件
二、使用步骤
1. 引入库
2. 打开图像软件
3. 识别图像特征
4. 运行结果
三、在线协助
一、所需工具软件
1. Python3.6以上
2. Pycharm代码编辑器
3. Qt, Tensorflow, Pandas库
二、使用步骤
1.引入库
代码如下（示例）：
-
-
# coding:utf-8
-
import sys
-
#从转换的.py文件内调用类
-
import cv2
-
import numpy as np
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import sys
-
import tensorflow as tf
-
-
from untitled import Ui_Dialog
-
from PyQt5 import QtWidgets
-
-
from PyQt5 import QtWidgets, QtCore, QtGui
-
from PyQt5.QtCore import *
-
2.打开图像文件
代码如下（示例）：
-
def
openFileButton
(self):
-
imgName, imgType = QFileDialog.getOpenFileName(self,
"打开文件",
"./",
"files(*.*)")
-
img = cv2.imread(imgName)
-
cv2.imwrite(
"temp/original.jpg", img)
-
height, width, pixels = img.shape
-
print(
"width,height",width,height)
-
print(
"self.label.width()",self.label.width())
-
print(
"self.label.height()",self.label.height())
-
-
-
frame = cv2.resize(img, (
int(rwidth),
int(rheight)))
-
print(
"rwidth-elif,rheight-elfi", rwidth, rheight)
-
img2 = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# opencv读取的bgr格式图片转换成rgb格式
-
_image = QtGui.QImage(img2[:], img2.shape[
1], img2.shape[
0], img2.shape[
1] *
3, QtGui.QImage.Format_RGB888)
-
jpg_out = QtGui.QPixmap(_image).scaled(rwidth, rheight) #设置图片大小
-
self.label.setPixmap(jpg_out) #设置图片显示
-
该处使用的url网络请求的数据。
3.识别图像特征：
代码如下（示例）：
-
def
recogPerson(
self):
-
import os
-
import cv2
-
-
-
img = cv2.imread(
"temp/original.jpg")
-
cv2.imwrite(
"save/recognPerson2.jpg", img)
-
face_detect = cv2.CascadeClassifier(
'haarcascade_frontalface_default.xml')
-
eye_detect = cv2.CascadeClassifier(
'haarcascade_eye.xml')
-
# 灰度处理
-
gray = cv2.cvtColor(img, code=cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-
# 检查人脸 按照1.1倍放到 周围最小像素为5
-
face_zone = face_detect.detectMultiScale(gray,
1.3,
5)
-
# print ('识别人脸的信息：\n',face_zone)
-
l =
len(face_zone)
-
-
-
ints =
0
-
# 绘制矩形和圆形检测人脸
-
for x, y, w, h
in face_zone:
-
ints +=
1
-
# 绘制矩形人脸区域
-
if w <
1000:
-
cv2.rectangle(img, pt1=(x, y), pt2=(x + w, y + h), color=[
0,
0,
255], thickness=
2)
-
# 绘制圆形人脸区域 radius表示半径
-
cv2.circle(img, center=(x + w //
2, y + h //
2), radius=w //
2, color=[
0,
255,
0], thickness=
2)
-
roi_face = gray[y:y + h, x:x + w]
# 灰度图
-
roi_color = img[y:y + h, x:x + w]
# 彩色图
-
eyes = eye_detect.detectMultiScale(roi_face)
-
for (ex, ey, ew, eh)
in eyes:
-
cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (
0,
255,
0),
2)
-
-
cv2.imwrite(
"save/recognPerson.jpg", img)
-
#cv2.waitKey(0)
4.运行结果如下：
三、在线协助：
如需安装运行环境或远程调试，可加扣2945218359, 或扣905733049由专业技术人员远程协助！
转载：https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/128073797
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