程序示例精选
QT+Python人脸表情特征识别
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前言

运行结果

文章目录

一、所需工具软件

二、使用步骤

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
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 *

    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)

运行结果

三、在线协助：

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