Python和OpenCV自制訪客識別程序

更新時間：2024年11月18日 09:38:39 作者：天颶

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何使用Python和OpenCV自制訪客識別程序,文中的示例代碼講解詳細(xì),感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下

效果圖

這是我用Pyqt5，基于OpenCV做的一個Python訪客識別程序，它具體包括如下5個功能：

1、選擇媒體菜單，可以打開本地攝像頭；如果知道rtsp地址，則可以直接訪問局域網(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、視頻播放過程，應(yīng)用會每隔1秒掃描一次屏幕中出現(xiàn)的訪客并通過識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將該訪客人臉圖像展示出來。

5、今日訪客數(shù)會根據(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法區(qū)分的。這個暫且不做拓展討論。

這個程序的功能其實說白了就是用OpenCV打開攝像頭，然后進(jìn)行人臉識別，識別的人臉數(shù)據(jù)會存儲在一個image_list的數(shù)組中，若在image_list中沒有發(fā)現(xiàn)相同圖像，就會在右側(cè)Qlabel添加一個新的label并把新增人臉貼上去。

現(xiàn)在來介紹下這個程序的核心代碼實現(xiàn)，完整的代碼會在文章結(jié)尾處放置鏈接。

先說打開攝像頭播放或暫停的功能，這個功能我在以前的博文中已經(jīng)具體介紹過，參看Python學(xué)習(xí)之用QTimer計時器實現(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，還有個每隔1s掃描一次人臉，其實就是拿兩個時間戳進(jìn)行對比：

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自制訪客識別程序的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python OpenCV訪客識別內(nèi)容請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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