人脸识别系统：OpenCV + dlib + Python（含数据库）PyQt5界面设计 项目源码 毕业设计...

人脸识别系统：OpenCV + dlib + Python（含数据库）PyQt5界面设计 项目源码 毕业设计

code.rar_0项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/71225

项目简介

本项目是一个基于Python语言的人脸识别系统，结合了dlib、OpenCV、PyQt5界面设计和SQLite3数据库。系统使用dlib作为人脸识别工具，通过将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，并计算这些向量的欧氏距离来判断两张图片是否来源于同一个人。系统还提供了PyQt5设计的用户界面，方便用户进行操作。

主要技术栈

• Python语言：项目的主要编程语言。
• dlib：用于人脸检测、关键点检测和人脸识别的核心库。
• OpenCV：用于图像处理和摄像头设备加载。
• PyQt5：用于界面设计，提供友好的用户交互体验。
• SQLite3数据库：用于存储人脸特征数据和其他相关信息。

系统功能

1. 人脸检测与识别：

   • 使用dlib进行人脸检测和关键点检测。
   • 将人脸图片映射到128维空间向量，提取人脸特征值。
   • 计算特征向量的欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人。

2. 界面设计：

   • 使用PyQt5设计用户界面，提供直观的操作体验。
   • 支持摄像头实时检测和图片上传检测。

3. 数据库管理：

   • 使用SQLite3数据库存储人脸特征数据。
   • 支持特征数据的增删改查操作。

实现步骤

1. 实例化模型：

   • 实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型和人脸识别模型。

2. 加载图片：

   • 通过电脑摄像头设备加载一对图片。

3. 提取特征值：

   • 分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值。

4. 计算欧氏距离：

   • 计算特征向量的欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人。

dlib人脸特征检测原理

1. 提取特征点：

   • 通过dlib提取人脸的关键特征点。

2. 保存特征值：

   • 将提取的特征值保存到数据库中。

3. 计算欧氏距离：

   • 计算特征数据集的欧氏距离，当误差小于一定阈值时，判定为同一人。

其他学习项目

• OpenCV + dlib人脸识别门禁管理系统：

  • 基于Python语言、dlib、OpenCV、PyQt5和SQLite3数据库的人脸识别门禁管理系统。

• OpenCV + dlib人脸识别考勤管理系统：

  • 基于Python语言、dlib和OpenCV的人脸识别考勤管理系统。

使用说明

1. 环境配置：

   • 确保安装了Python 3.x。
   • 安装所需的Python库：pip install dlib opencv-python pyqt5 sqlite3。

2. 运行项目：

   • 克隆仓库到本地。
   • 运行主程序文件，启动人脸识别系统。

3. 界面操作：

   • 通过界面选择摄像头实时检测或上传图片进行检测。
   • 查看识别结果并进行数据库管理操作。

贡献

欢迎对本项目进行改进和扩展，提交Pull Request或Issue，共同完善人脸识别系统。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。

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