day6Qt作业

news2024/11/17 22:28:47

人脸识别系统

#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;


QT_BEGIN_NAMESPACE
namespace Ui { class Widget; }
QT_END_NAMESPACE

class Widget : public QWidget
{
    Q_OBJECT

public:
    Widget(QWidget *parent = nullptr);
    ~Widget();

private slots:
    void on_opencamerabtn_clicked();
    void timerEvent(QTimerEvent *event)override;

    void on_cameraclosebtn_clicked();

    void on_faceinbtn_clicked();

    void on_facerecbtn_clicked();

private:
    Ui::Widget *ui;
    Mat src;
    Mat grey;
    Mat dest;
    Mat rgb;//存放转变后的RGB图
    VideoCapture video;
    CascadeClassifier c;
    vector<Rect> myface; //人脸矩形容器
    int camera_timer_d; //关于ui界面展示图片的定时器
    Ptr<LBPHFaceRecognizer> recognizer;//人脸识别器指针
    vector<Mat> train_faces;//人脸训练容器
    vector<int> train_labs;//人脸编号   容器
    int count=0;//人脸识别次数
    int study_timer_id;//人脸录入定时器
    int check_timer_id; //定义一个人脸识别定时器


};
#endif // WIDGET_H

#include "widget.h"
#include "ui_widget.h"

Widget::Widget(QWidget *parent)
    : QWidget(parent)
    , ui(new Ui::Widget)
{
    ui->setupUi(this);
    if(!video.open(0))
    {
        QMessageBox::information(this,"提示","摄像头打开失败");
        return;
    }
    if(!c.load("D:\\opencv\\resources\\haarcascade_frontalface_alt.xml"))
    {
        QMessageBox::information(this,"提示","级联分类器下载失败");
        return;
    }

    //给recognizer实意化类对象
    QFile file("D:\\opencv\\resources\\myface.xml");
    if(file.exists())
    {
        recognizer = FaceRecognizer::load<LBPHFaceRecognizer>("D:\\opencv\\resources\\myface.xml");
    }
    else
    {
        recognizer = LBPHFaceRecognizer::create();
    }

    recognizer->setThreshold(70);//设置模型的阈值
}

Widget::~Widget()
{
    delete ui;
}

void Widget::on_opencamerabtn_clicked()
{
   camera_timer_d = startTimer(20);
   ui->faceinbtn->setEnabled(true);
   ui->facerecbtn->setEnabled(true);
}

void Widget::timerEvent(QTimerEvent *event)
{


    if(event->timerId()==camera_timer_d)
    {
//        static int num;
//        ui->cameralab->setNum(num++);
//        if(!video.open(0))
//        {
//            QMessageBox::information(this,"提示","摄像头打开失败");
//            return;
//        }
        if(!video.read(src))
        {
            QMessageBox::information(this,"提示","图像读取错误");
            return;
        }

        flip(src,src,1);//图像翻转


        cvtColor(src,grey,CV_BGR2GRAY);//灰度图
        equalizeHist(grey,dest);

        c.detectMultiScale(dest,myface);

        for(uint i=0;i<myface.size();i++)//将每张图片
        {
            rectangle(src,myface[i],Scalar(0,255,0));
        }
       // imshow("test",src);

        //将图像调整大小


        cvtColor(src,rgb,CV_BGR2RGB);//Mat类的是BGR图像，转成RGB
         cv::resize(src,rgb,Size(300,300));

        //将Mat图像转换为Qt能够识别的图像
        QImage image=QImage(rgb.data,rgb.cols,rgb.rows,rgb.cols*rgb.channels(),QImage::Format_RGB888);

        //将图像展示到UI界面上
        ui->cameralab->setPixmap(QPixmap::fromImage(image));

    }

    //判断是否是人链录入定时器是否到位
    if(event->timerId() == study_timer_id)
    {
        qDebug() << "人脸录入中，请稍后";
        //处理人脸录入
        //用于存储人脸区域图像
        Mat face;
        face = src(myface[0]);  //将框中人脸截取
        //将图像重新设置大小，以便识别与录入图片大小一样
        cv::resize(face,face,Size(100,100));


        cvtColor(face,face,CV_BGRA2GRAY);//灰度图
        equalizeHist(face,face);//均衡化处理

        //将该图像放入到学习容器中
        train_faces.push_back((face));
        train_labs.push_back((1));
        count++;
        if(count==30)
        {

            //使用容器中的数据更新模型
            recognizer->update(train_faces,train_labs);
            //将模型保存到本地磁盘
            recognizer->save("D:\\opencv\\resources\\myface.xml");
            //处理后续操作
            count=0; //便于下次人脸录入使用

            //清空容器
            train_faces.clear();
            train_labs.clear();


            ui->facerecbtn->setEnabled(true);
            ui->faceinbtn->setEnabled(true);
            killTimer(study_timer_id);
            QMessageBox::information(this,"提示","人脸录入成功");
            //关闭定时器
        }
    }

    //判断是否是人链录入定时器是否到位
    if(event->timerId() == check_timer_id)
    {

        //判断图像上是否有矩形框
//        if(myface.empty() || recognizer.empty())
//        {
//            return;
//        }
        //从摄像头中获取人脸检测矩形区域图像
        Mat face = src(myface[0]);

        //重新获取设置大小
        cv::resize(face,face,Size(100,100));

        //灰度处理
        cvtColor(face,face,CV_BGR2GRAY);

        //均衡化处理
        equalizeHist(face,face);

        //定义接受识别后接收结果的变量
        int lab = -1;
        double conf = 0;

        recognizer->predict(face,lab,conf);
        //参数一 预测图像
        //参数二 返回的图像编号
        //参数三 预测可信度

        qDebug() << lab << conf;

        //判断人脸预测后的结果，进而执行相关逻辑
        if(conf <= 100 && lab != -1)
        {
//            qDebug() << lab << conf;
            QMessageBox::information(this,"提示","欢迎回来");

            //后续操作
            killTimer(check_timer_id);//关闭定时器
            //将两个按钮设置可用状态
            ui->faceinbtn->setEnabled(true);
            ui->facerecbtn->setEnabled(true);
            ui->functionbtn->setEnabled(true);
        }

    }

}

void Widget::on_cameraclosebtn_clicked()
{
    killTimer(camera_timer_d);
    ui->cameralab->clear();
}
//录入人脸按钮对应的槽函数
void Widget::on_faceinbtn_clicked()
{
   study_timer_id = startTimer(50);
   ui->faceinbtn->setEnabled(false);
   ui->facerecbtn->setEnabled(false);
}

void Widget::on_facerecbtn_clicked()
{

    //将两个按钮设置成不可用状态
    ui->faceinbtn->setEnabled(false);
    ui->faceinbtn->setEnabled(false);
    check_timer_id=startTimer(30);
}