简易版人脸识别qt opencv

1、配置文件.pro

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# Project created by QtCreator 2023-09-05T19:00:36
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#-------------------------------------------------QT       += core guigreaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgetsTARGET = 01_face
TEMPLATE = appSOURCES += main.cpp\widget.cppHEADERS  += widget.hFORMS    += widget.uiINCLUDEPATH += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/include
INCLUDEPATH += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/include/opencv
INCLUDEPATH += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/include/opencv2
LIBS += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/x86/mingw/lib/libopencv_*.a

2、头文件

#ifndef WIDGET_H
#define WIDGET_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 Widget;
}class Widget : public QWidget
{Q_OBJECTpublic:explicit Widget(QWidget *parent = 0);~Widget();void timerEvent(QTimerEvent *event);         //定时器事件处理函数private slots:void on_open_camera_Btn_clicked();void on_close_camera_Btn_clicked();void on_input_face_Btn_clicked();private:Ui::Widget *ui;/************************第一模块：关于摄像头的组件***********************/VideoCapture v; //定义一个视频流对象Mat src;   //原图像Mat rgb;   //由于qt不识别grb图像，所以需要转化为rgb图像Mat gray;  //灰度图Mat dst;  //均衡化图像CascadeClassifier c;  //级联分类器，用来获取人像的矩形框vector<Rect> faces;  //定义一个存储人像矩形的容器int camera_timer_id;  //定时器/************************第二模块：录入人脸的组件***********************/Ptr<FaceRecognizer> recognizer;  //人脸识别器vector<Mat> study_face;   //要录入的人脸容器vector<int> Study_lab;    //要录入的人脸标签int input_timer_id;     //录入人脸的定时器int flag;    //判断是否正在录入中int count;   //记录收集到的人脸的次数/************************第三模块：人脸检测的组件***********************/int check_timer_id;   //定义一个人脸检测的定时器};#endif // WIDGET_H

3、源文件

main.app

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

widget.cpp

#include "widget.h"
#include "ui_widget.h"int face_count = 1;  //录入对应的标签号
Widget::Widget(QWidget *parent) :QWidget(parent),ui(new Ui::Widget)
{ui->setupUi(this);//打开摄像头if(!v.open(0)){QMessageBox::information(this, "提示", "摄像头打开失败");return;}//将级联分类器加载进来if(!c.load("D:/opencv/resource/haarcascade_frontalface_alt2.xml")){QMessageBox::information(this, "提示", "练级分类器加载失败");return;}//配置人脸识别器QFile file("D:/opencv/resource/Face.xml");//判断是否存在，存在将其下载下来，不存在创建人脸模型if(file.exists()){//存在人脸模型，下载进来recognizer = FaceRecognizer::load<LBPHFaceRecognizer>("D:/opencv/resource/Face.xml");}else{//不存在，创建LBPHFaceRecognizer::create()recognizer = LBPHFaceRecognizer::create();}//启动人脸检测定时器check_timer_id = startTimer(3000);flag = 0;//设置可信度recognizer->setThreshold(100);}Widget::~Widget()
{delete ui;
}//打开摄像头按钮的槽函数
void Widget::on_open_camera_Btn_clicked()
{//开启定时器camera_timer_id = this->startTimer(20);}void Widget::on_close_camera_Btn_clicked()
{//关闭定时器this->killTimer(camera_timer_id);
}//定时器事件的函数
void Widget::timerEvent(QTimerEvent *event)
{//判断是否是打开摄像头定时器到位if(event->timerId() == camera_timer_id){//获取图像//函数原型：virtual bool read(OutputArray image);//参数：存储读取到的图像容器//成功返回真，失败/读取完毕返回假v.read(src);//翻转图像//函数原型：oid flip(InputArray src, OutputArray dst, int flipCode);flip(src, src, 1);//将图像转为rgb模式cvtColor(src, rgb, CV_BGR2RGB);//重新设置图像大小cv::resize(rgb, rgb, Size(300,300));//灰度化处理cvtColor(rgb, gray, CV_RGB2GRAY);//均衡化处理equalizeHist(gray, dst);//使用级联分类器获取人脸图像的矩形框，并存入参数2中（人像矩形框容器中）//函数原型：void detectMultiScale( InputArray image,//                        CV_OUT std::vector<Rect>& objects,//                      double scaleFactor = 1.1,//                    int minNeighbors = 3, int flags = 0,//                  Size minSize = Size(),//                Size maxSize = Size() );c.detectMultiScale(dst, faces);//将矩形框绘制到rgb图像中去for(int i=0; i<faces.size(); i++){//使用全局函数rectangle函数，进行绘制rectangle(rgb, faces[i], Scalar(255, 0, 0), 1);}//将图像显示到ui界面上，ui界面的图像为QPixmap//需要将rgb图转为QImage的图像，再转为QPIXmapQImage img(rgb.data, rgb.cols, rgb.rows, rgb.cols*rgb.channels(), QImage::Format_RGB888);//功能：通过其他图像构造一个QImage图像//参数1：其他图像的数据//参数2：图像的宽度（列）//参数3：图像的高度（4）//参数4：每一行的字节数（列*通道）//参数5：图像格式，24位图，每一中颜色使用1字节8位表示//将其设置到ui界面的组件上ui->camera_Lab->setPixmap(QPixmap::fromImage(img));   //QPixmap::fromImage(img);  将QImage图像转为QPixmap图像}//判断是否是录入人脸定时器到位if(input_timer_id == event->timerId()){qDebug() << "正在录入....";//判断ui界面是否有矩形框if(faces.empty()) return;//判断人脸识别器是否存在if(recognizer.empty()) return;//获取矩形框中的图像Mat face = src(faces[0]);//重新设置大小cv::resize(face, face, Size(100, 100));//灰度化处理cvtColor(face, face, CV_BGR2GRAY);//均衡化处理equalizeHist(face, face);qDebug() << face_count;//将图像放入学习容器中study_face.push_back(face);Study_lab.push_back(face_count);count++;//当收集50张后更新学习模型if(50 == count){qDebug() << "hahhah";//将图像模型转为数据模型//函数原型：virtual void update(InputArrayOfArrays src, InputArray labels);//参数1：要进行更新的人脸图像容器//参数2：要进行封信的人脸标签容器recognizer->update(study_face, Study_lab);//将数据模型存入到本地磁盘中去recognizer->save("D:/opencv/resource/Face.xml");QMessageBox::information(this, "提示", "人脸录入成功");flag = 0;count = 0;killTimer(input_timer_id);study_face.clear();Study_lab.clear();face_count++;}}//判断是否是人脸检测定时器到位if(event->timerId() == check_timer_id){if(0 == flag){QFile file("D:/opencv/resource/Face.xml");//判断文件是否存在if(file.exists()){//判断ui->界面是否有矩形框和人脸识别器是否有if(faces.empty() || recognizer.empty()) return;//到此说明开始检测//获取ui界面上的矩形框中的图像Mat face = src(faces[0]);//重新设置图像大小， 与录入人脸时的大小一致cv::resize(face, face, Size(100, 100));//灰度化处理cvtColor(face, face, CV_BGR2GRAY);//均衡化处理equalizeHist(face, face);//定义记录，检测后的结果int lab = -1;double conf = 0.0;//将人脸进行检测recognizer->predict(face, lab, conf);//判断是否匹配if(lab != -1){qDebug() <<"匹配成功";}qDebug() << lab;}}}
}//录入人脸对应的参函数
void Widget::on_input_face_Btn_clicked()
{//启动定时器input_timer_id = startTimer(60);//将flag设置为1， 表明正在录入flag = 1;count = 0;}

4、ui界面