利用 QT 完成一个人脸识别系统，完成登录操作

1.配置文件

# Project created by QtCreator 2023-09-22T10:34:23
#
#-------------------------------------------------
 
 
QT       += core gui
 
 
greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgets
 
 
TARGET = project
TEMPLATE = app
 
 
 
 
SOURCES += main.cpp\
        widget.cpp
 
 
HEADERS  += widget.h
 
 
FORMS    += widget.ui
INCLUDEPATH += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/include
INCLUDEPATH += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/include/opencv
INCLUDEPATH += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/include/opencv2
LIBS += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/x86/mingw/lib/libopencv_*.a

2.头文件

#ifndef WIDGET_H
#define WIDGET_H
 
 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace  cv;
using namespace cv::face;
using namespace std;
 
 
namespace Ui {
class Widget;
}
 
 
class Widget : public QWidget
{
    Q_OBJECT
 
 
public:
    explicit Widget(QWidget *parent = 0);
    ~Widget();
 
 
private slots:
    void on_openCameraBtn_clicked();
 
 
    void on_closeCameraBtn_clicked();
 
 
    void on_studyBtn_clicked();
 
 
private:
    Ui::Widget *ui;
    /***************功能模块1：摄像头的获取并展示****************/
    VideoCapture v;              //视频流对象
    Mat src;                     //获取摄像头原图
    Mat rgb;                     //存放rgb图
    Mat gray;                     //灰度图
    Mat dst;                      //均衡化图
    CascadeClassifier c;          //级联分类器
    vector faces;            //人脸矩形框容器
    int camera_id;                  //摄像头的定时器
    void timerEvent(QTimerEvent *e);     //重写定时器事件处理函数
 
 
    /****************功能模块2：人脸录入操作*******************/
    int study_id;                  //人脸录入的定时器
    Ptr recognizer;    //人脸识别器的指针
    vector studyFaces;           //人脸学习的数组
    vector<int> studyLabs;               //人脸的标签数组
    int flag;                           //标记是否正在录入人脸
    int count;                           //记录学习次数
 
 
    /****************功能模块3：人脸检测***********************/
    int check_id;                      //人脸检测的定时器
 
 
};
 
 
#endif // WIDGET_H

3.源文件

#include "widget.h"
#include "ui_widget.h"
 
 
Widget::Widget(QWidget *parent) :
    QWidget(parent),
    ui(new Ui::Widget)
{
    ui->setupUi(this);
    ui->loginBtn->setEnabled(false);        //将登录按钮设置成不可用状态
    ui->closeCameraBtn->setEnabled(false);     //关闭摄像头按钮禁用
 
 
    //给级联分类器装载人脸分类模型
    if(!c.load("D:\\opencv\\resources\\haarcascade_frontalface_alt2.xml"))
    {
        QMessageBox::information(this,"失败","人脸分类模型下载失败");
        return;
    }
 
 
    //创建一个人脸识别器对象
    QFile file("D:\\opencv\\resources\\myface.xml");
    if(file.exists())
    {
        //表明人脸识别模型存在，直接下载即可
        recognizer = LBPHFaceRecognizer::load("D:\\opencv\\resources\\myface.xml");
 
 
    }else
    {
        //人脸模型不存在，需要创建一个
        recognizer = LBPHFaceRecognizer::create();
    }
 
 
    //当系统启动时，就要启动人脸检测的定时器
    check_id = this->startTimer(2000);            //每隔2秒检测一次
    flag = 0;                  //表明刚开始时处于检测过程
    recognizer->setThreshold(70);         //设置可信度，当检测的可信度低于100时，表明识别成功
 
 
}
 
 
Widget::~Widget()
{
    delete ui;
}
 
 
//打开摄像头按钮对应的槽函数
void Widget::on_openCameraBtn_clicked()
{
    //打开摄像头
    if(!v.open(0))
    {
        QMessageBox::information(this,"失败","摄像头打开失败");
        return;
    }
 
 
    //启动定时器，每隔20毫秒，将摄像头中内容展示到ui界面的lab中
    camera_id = this->startTimer(20);
 
 
    //将该按钮设置成不可用状态
    ui->openCameraBtn->setEnabled(false);
    ui->closeCameraBtn->setEnabled(true);
 
 
}
 
 
//关闭摄像头按钮对应的槽函数
void Widget::on_closeCameraBtn_clicked()
{
    //关闭定时器
    this->killTimer(camera_id);
 
 
    //将启动按钮设置成可用状态
    ui->openCameraBtn->setEnabled(true);
    ui->closeCameraBtn->setEnabled(false);
 
 
    ui->faceLab->clear();
 
 
    //关闭摄像头
    v.release();
}
 
 
//重写的定时器事件处理函数
void Widget::timerEvent(QTimerEvent *e)
{
    //判断是哪个定时器到位
    if(e->timerId() == camera_id)
    {
        //1、从摄像头中读取一张图像
        v.read(src);
 
 
        //2、翻转
        flip(src,src, 1);
 
 
        //3、重新设置大小
        cv::resize(src,src,Size(300,300));
 
 
        //4、转换为rgb图
        cvtColor(src,rgb,CV_BGR2RGB);
 
 
        //5、灰度处理
        cvtColor(rgb, gray, CV_BGR2GRAY);
        //6、均衡化处理
        equalizeHist(gray,dst);
 
 
        //7、使用级联分类器找到人脸矩形框
        c.detectMultiScale(dst, faces);
 
 
        //8、将人脸矩形框绘制到rgb图上
        for(quint32 i=0; isize(); i++)
        {
            rectangle(rgb, faces[i], Scalar(255,0,0), 2);
        }
 
 
        //9、通过使用Mat类型的rgb图，构造一个QT能够识别的图像
        QImage img(rgb.data, rgb.cols, rgb.rows, rgb.cols*rgb.channels(), QImage::Format_RGB888);
 
 
        //10、将qimage图转换为qpixmap图展示到UI界面
        ui->faceLab->setPixmap(QPixmap::fromImage(img));
    }
 
 
    //判断人脸录入的定时器是否到位
    if(e->timerId() == study_id)
    {
        qDebug()<<"正在录入，请稍后...";
        //定义容器，存放摄像头中矩形框框起来的人脸区域
        Mat face = src(faces[0]);
 
 
        //将人脸重新设置尺寸
        cv::resize(face,face,Size(100,100));
        //灰度处理
        cvtColor(face,face,CV_BGR2GRAY);
        //均衡化处理
        equalizeHist(face,face);
 
 
        //将处理好的人脸图像放入学习容器中
        studyFaces.push_back(face);
        studyLabs.push_back(1);
 
 
        count++;
        if(count==60)          //判断是否已经完成学习
        {
            //更新人脸识别模型
            //函数原型：virtual void update(InputArrayOfArrays src, InputArray labels);
            //功能：将给定的图像模型转换为数据模型
            //参数1：图像数组
            //参数2：标签数组
            recognizer->update(studyFaces,studyLabs);
 
 
            //将人脸数据模型保存到本地磁盘文件中
            recognizer->save("D:\\opencv\\resources\\myface.xml");
 
 
            //后续操作
            this->killTimer(study_id);           //关闭定时器
            ui->studyBtn->setEnabled(true);         //按钮设置成可用状态
            studyFaces.clear();                     //清空容器
            studyLabs.clear();
            flag = 0;                             //设置flag为0，表明可以继续监测人脸
            count = 0;
            QMessageBox::information(this,"成功", "录入成功");
        }
    }
 
 
    //判断人脸检测定时器是否到位
    if(e->timerId() == check_id)
    {
        //判断是否能进行检测
        if(flag == 0)
        {
            if(faces.empty() || recognizer.empty())return;
            qDebug()<<"正在寻找人脸";
            QFile file("D:\\opencv\\resources\\myface.xml");       //人脸模型存在
            if(file.exists())
            {
                //1、获取摄像头中人脸区域
                Mat face = src(faces[0]);
                //2、重新设置大小
                cv::resize(face,face,Size(100,100));
                //3、灰度处理
                cvtColor(face,face, CV_BGR2GRAY);
                //4、均衡化处理
                equalizeHist(face,face);
 
 
                //5、准备变量接受预测后的结果
                int lab = -1;
                double conf = 0.0;
 
 
                //6、人脸预测
                recognizer->predict(face, lab, conf);
                qDebug()<<"lab: "<"   conf: "<
 
 
                //7、判断预测的结果
                if(lab != -1)
                {
                    //预测成功，给定按钮的权限
                    ui->loginBtn->setEnabled(true);
                }
            }
        }
    }
}
 
 
 
 
//人脸录入按钮对应的槽函数
void Widget::on_studyBtn_clicked()
{
    qDebug()<<"开始录入....";
    study_id = this->startTimer(50);       //每隔50毫秒学习一次
    count =0;             //计数器清零
    ui->studyBtn->setEnabled(false);        //按钮不能使用
    flag = 1;                               //表明正在录入
}

4.主函数

#include "widget.h"
#include 
 
int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication a(argc, argv);
    Widget w;
    w.show();
 
    return a.exec();
}