学校里有门图像处理的课程最终需要提交一个图像处理系统,

正好之前对于opencv有些了解,就简单的写一个人脸识别小程序吧

效果图如下

笔者IDE使用Pycharm,GUI编程直接使用内置的tkinter

环境:

python3.6

opencv4.1

首先导入需要使用的各个库

#-*- coding: utf-8 -*-
import sys
import importlib
import cv2
import tkinter as tk
import tkinter.messagebox
from tkinter import filedialog

之后我们需要做一个路径选择函数,因为毕竟不能每次识别而去手动改代码内的地址

而这个函数我们稍后会绑定至一个button方便使用

def selectPath():
global path_
path_ = filedialog.askopenfilename()
path.set(path_) path = tk.StringVar()

最关键的人脸识别函数

其中所使用到的训练参数数据下载地址:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

并且xml文件需要放到项目目录下

def imgface():
try:
# github获取训练好的人脸的参数数据
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图片
image = cv2.imread(path_) #转化为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 探测图片中的人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.15,
minNeighbors=5,
minSize=(5, 5),
flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if(len(faces)==0):
tkinter.messagebox.showerror('错误', '未识别出人脸,请选择更为清晰的图片') print("find {0} faces!".format(len(faces))) # faces中的四个量分别为左上角的横坐标、纵坐标、宽度、长度
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(255,245,0),1)
if (len(faces) > 0):
cv2.imshow("find {0} faces!".format(len(faces)), image) cv2.waitKey(0)
except:
tkinter.messagebox.showerror('错误', '请选择正确的图片文件!')

之后进行GUI编程:

importlib.reload(sys)

window = tk.Tk()
window.title('人脸识别小程序') fm1 = tk.Frame(window)
fm2 = tk.Frame(window)
fm3 = tk.Frame(window) def selectPath():
global path_
path_ = filedialog.askopenfilename()
path.set(path_) path = tk.StringVar() Ltop=tk.Label(fm1,text="请选择图片路径")
B1=tk.Button(fm2, text = "路径选择", command = selectPath)
E1=tk.Entry(fm2, textvariable = path,bd=5)
B2=tk.Button(fm2, text = "确定", command =imgface)
Lbot=tk.Label(fm3,text="学号:1622107031xx 姓名:istw") Ltop.pack(side = tk.TOP)
B1.pack(side=tk.LEFT)
E1.pack(side = tk.LEFT)
B2.pack(side=tk.LEFT)
Lbot.pack(side = tk.BOTTOM) fm1.pack(side=tk.TOP)
fm2.pack(side=tk.TOP)
fm3.pack(side=tk.TOP) sw = window.winfo_screenwidth()
#得到屏幕宽度
sh = window.winfo_screenheight()
#得到屏幕高度
ww = 300
wh = 100
#窗口宽高为100
x = (sw-ww) / 2
y = (sh-wh) / 3
window.geometry("%dx%d+%d+%d" %(ww,wh,x,y)) window.mainloop()

怎么样,一个简单的有交互界面的小程序就写出来了,只不过因为运用的人脸训练数据是官方提供的好多年前的,所以识别精度并不会太准

整个工程代码如下:

#-*- coding: utf-8 -*-
import sys
import importlib
import cv2
import tkinter as tk
import tkinter.messagebox
from tkinter import filedialog def imgface():
try:
# github获取训练好的人脸的参数数据
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图片
image = cv2.imread(path_) #转化为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 探测图片中的人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.15,
minNeighbors=5,
minSize=(5, 5),
flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if(len(faces)==0):
tkinter.messagebox.showerror('错误', '未识别出人脸,请选择更为清晰的图片') print("find {0} faces!".format(len(faces))) # faces中的四个量分别为左上角的横坐标、纵坐标、宽度、长度
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(255,245,0),1)
if (len(faces) > 0):
cv2.imshow("find {0} faces!".format(len(faces)), image) cv2.waitKey(0)
except:
tkinter.messagebox.showerror('错误', '请选择正确的图片文件!') importlib.reload(sys) window = tk.Tk()
window.title('人脸识别小程序') fm1 = tk.Frame(window)
fm2 = tk.Frame(window)
fm3 = tk.Frame(window) def selectPath():
global path_
path_ = filedialog.askopenfilename()
path.set(path_) path = tk.StringVar() Ltop=tk.Label(fm1,text="请选择图片路径")
B1=tk.Button(fm2, text = "路径选择", command = selectPath)
E1=tk.Entry(fm2, textvariable = path,bd=5)
B2=tk.Button(fm2, text = "确定", command =imgface)
Lbot=tk.Label(fm3,text="学号:1622107031xx 姓名:istw") Ltop.pack(side = tk.TOP)
B1.pack(side=tk.LEFT)
E1.pack(side = tk.LEFT)
B2.pack(side=tk.LEFT)
Lbot.pack(side = tk.BOTTOM) fm1.pack(side=tk.TOP)
fm2.pack(side=tk.TOP)
fm3.pack(side=tk.TOP) sw = window.winfo_screenwidth()
#得到屏幕宽度
sh = window.winfo_screenheight()
#得到屏幕高度
ww = 300
wh = 100
#窗口宽高为100
x = (sw-ww) / 2
y = (sh-wh) / 3
window.geometry("%dx%d+%d+%d" %(ww,wh,x,y)) window.mainloop()

还有一个问题就是关于.py文件如何向别人展示的问题,因为不是每个人的电脑中都有py环境的,并且各个版本也不兼容,所以我们为了方便展示,有时候会运用些方法将其转换为exe文件,这个以后会讲到。

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