pyqt5实战-目标检测-图像处理-人脸检测之UI界面

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已于 2023-03-17 12:37:30 修改 · 6.6k 阅读

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#目标检测 #图像处理 #深度学习 #python #pyqt

于 2023-03-12 11:06:40 首次发布

pyqt5实战-目标检测-图像处理-人脸检测之UI界面

今天挖掘了一个很不错的界面，使用pyqt5实现，可以加载摄像头进行目标检测，也可以手动打开图片或者视频，进行检测，封装得很好。这里以人脸检测，人脸疲劳检测（检测眨眼），微笑检测三个功能为例子。

算法库

所使用的检测算法模型为MediaPipe。MediaPipe为我们日常使用的革命性产品和服务提供动力。与资源消耗型的机器学习框架不同，MediaPipe只需要最少的资源。它是如此微小和高效，甚至嵌入式物联网设备都可以运行它。2019年，MediaPipe公开发布后，为研究人员和开发人员开辟了一个全新的机会世界。

MediaPipe是一个用于构建机器学习管道的框架，用于处理视频、音频等时间序列数据。这个跨平台框架适用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备，如Raspberry Pi和Jetson Nano。

MediaPipe封装很多检测算法，其中就包括人脸检测算法：

人脸检测
Face Mesh
虹膜
手
姿态
人体
人物分割
头发分割
目标检测
Box Tracking
Instant Motion Tracking
3D目标检测
特征匹配
AutoFlip
MediaSequence
YouTube-8M

更多详细介绍可看：
MediaPipe介绍

环境配置

python3.7
mediapipe
dlib
opencv
scipy
imutils

代码简介

这里可以分为三种功能，分别为摄像头检测，图片检测，视频文件检测，核心代码如下：
（1）摄像头检测：

# 摄像头识别
def show_camera(self):
flag, self.camera_image = self.ui.cap.read()
self.frameCount += 1

if self.enableDet:
    self.fd.detection(self.camera_image)
    img_src = self.fd.image
else:
    img_src = self.camera_image

ih, iw, _ = img_src.shape
w = self.ui.out_video.geometry().width()
h = self.ui.out_video.geometry().height()

if iw > ih:
    scal = w / iw
    nw = w
    nh = int(scal * ih)
    img_src_ = resize(img_src, (nw, nh))

else:
    scal = h / ih
    nw = int(scal * iw)
    nh = h
    img_src_ = resize(img_src, (nw, nh))

img_src_ = flip(img_src_, 1)

show = cvtColor(img_src_, COLOR_BGR2RGB)

self.autoSave(img_src_)

showImage = QtGui.QImage(show.data, show.shape[1], show.shape[</