Python和OpenCV自制訪客識(shí)別程序
效果圖
這是我用Pyqt5,基于OpenCV做的一個(gè)Python訪客識(shí)別程序,它具體包括如下5個(gè)功能:
1、選擇媒體菜單,可以打開本地?cái)z像頭;如果知道rtsp地址,則可以直接訪問(wèn)局域網(wǎng)內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)串流。
2、選擇播放菜單,可以播放/暫停當(dāng)前正在播放中的視頻信息。
3、視頻播放過(guò)程,應(yīng)用會(huì)每隔1秒掃描一次屏幕中出現(xiàn)的訪客并通過(guò)識(shí)別判斷是否是新訪客。
4、若是新訪客的,右邊今日訪客欄中就會(huì)將該訪客人臉圖像展示出來(lái)。
5、今日訪客數(shù)會(huì)根據(jù)新增訪客圖像的增加而同步更新。
由于直接用的是OpenCV自帶的模型,所以戴口罩的人臉是無(wú)法區(qū)分的。這個(gè)暫且不做拓展討論。
這個(gè)程序的功能其實(shí)說(shuō)白了就是用OpenCV打開攝像頭,然后進(jìn)行人臉識(shí)別,識(shí)別的人臉數(shù)據(jù)會(huì)存儲(chǔ)在一個(gè)image_list的數(shù)組中,若在image_list中沒(méi)有發(fā)現(xiàn)相同圖像,就會(huì)在右側(cè)Qlabel添加一個(gè)新的label并把新增人臉貼上去。
現(xiàn)在來(lái)介紹下這個(gè)程序的核心代碼實(shí)現(xiàn),完整的代碼會(huì)在文章結(jié)尾處放置鏈接。
先說(shuō)打開攝像頭播放或暫停的功能,這個(gè)功能我在以前的博文中已經(jīng)具體介紹過(guò),參看Python學(xué)習(xí)之用QTimer計(jì)時(shí)器實(shí)現(xiàn)攝像頭視頻的播放和暫停_pyqt5攝像頭暫停。
然后是人臉識(shí)別功能,不多廢話,直接上代碼:
def TrackingFace(self, image): try: faces = face_recognition.face_locations(image) encodings = face_recognition.face_encodings(image, faces) if faces != (): i = 0 for (y, w, h, x), f_code in zip(faces, encodings): image = cv2.rectangle(image, (x, y), (w, h), (0, 0, 255), 2) # 獲取識(shí)別的人臉 roiImg = image[y:h, x:w] if len(self.image_list) > 0: # 看看面部是否與已知人臉相匹配。 for j, v in enumerate(self.image_list): # print(f'{j}: {v}') match = face_recognition.compare_faces( [v], f_code, tolerance=0.6) if match[0]: print("找到相同圖像") self.flag = True break else: print("未找到相同圖像") self.RoiImg(roiImg) else: self.image_list.append(f_code) self.RoiImg(roiImg) i += 1 except Exception as e: print(str(e)) return image
接下來(lái)是將未找到的圖像貼到訪客墻上的功能:
def RoiImg(self, image): # 將人臉圖像加載到右側(cè)QLabel im1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) im1 = cv2.putText(im1, self.timestr, (10, image.shape[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 1) im2 = QtGui.QImage(im1[:], im1.shape[1], im1.shape[0], im1.shape[1] * 3, QtGui.QImage.Format_RGB888) im3 = QtGui.QPixmap(im2).scaled(150, 200) # 添加新的Label label = QLabel() label.setFixedSize(60, 100) label.setStyleSheet("border:1px solid gray") label.setPixmap(im3) label.setScaledContents(True) count = int(self.scrollArea.width() / 80) row = int(self.index / count) colum = self.index % count self.glay.addWidget(label, row, colum) self.index += 1 self.label_3.setText(str(self.index))
最后,還有個(gè)每隔1s掃描一次人臉,其實(shí)就是拿兩個(gè)時(shí)間戳進(jìn)行對(duì)比:
t1 = datetime.strptime(self.timestr, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') t2 = datetime.strptime(timestr0, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') seconds = (t2 - t1).seconds # print('t1=' + str(t1), 't2=' +str(t2), 'seconds=' + str(seconds)) if seconds > 1: # 每隔1秒掃描一次人臉 self.timestr = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) self.TrackingFace(color_frame)
到此這篇關(guān)于Python和OpenCV自制訪客識(shí)別程序的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python OpenCV訪客識(shí)別內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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