猫狗识别—视频识别

1. 导入所需的库：

cv2用于视频捕获和图像处理，tkinter用于创建GUI，filedialog用于打开文件对话框，Image和ImageTk用于处理图像，threading用于创建新线程以更新视频帧，subprocess用于启动其他Python脚本。

import cv2
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from PIL import Image, ImageTk
import threading
import subprocess

2. 创建Tkinter主窗口并设置标题：

# 初始化窗口
root = tk.Tk()
root.title("视频识别猫狗")

3. 设置窗口的宽度和高度：

# 设置窗口大小
window_width = 800
window_height = 600
root.geometry(f"{window_width}x{window_height}")

4. 创建一个Canvas，它将用于显示视频帧：

# 创建一个Canvas用于显示视频
canvas = tk.Canvas(root, width=window_width, height=window_height, bg="white")
canvas.pack()

5. 初始化一个视频流变量cap，用于存储OpenCV的视频捕获对象：

# 初始化视频流
cap = None

6. 定义一个函数update_frame，用于更新Canvas上的视频帧。函数实现将在后面解释：

# 更新视频帧的函数
def update_frame():
    global cap
    while cap is not None and cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if ret:
            # 转换为灰度图像
            gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

            # 加载Haar cascade文件
            cat_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalcatface.xml')
            dog_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')

            # 检测猫和狗
            cats = cat_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
            dogs = dog_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

            # 在检测到的猫和狗周围画矩形框
            for (x, y, w, h) in cats:
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
            for (x, y, w, h) in dogs:
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

            # 转换为Tkinter兼容的格式并显示
            frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            image = Image.fromarray(frame)
            image = ImageTk.PhotoImage(image)

            # 自动调整Canvas大小以适应视频帧
            canvas.config(width=image.width(), height=image.height())
            canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=image)
            root.update_idletasks()
            root.after(10, update_frame)  # 每10毫秒更新一次帧
        else:
            cap.release()
            break

7. 定义一个函数update_frame，用于更新Canvas上的视频帧。函数实现将在后面解释：

# 选择视频的函数
def select_video():
    global cap
    file_path = filedialog.askopenfilename(initialdir="data/视频识别数据")
    if file_path:
        cap = cv2.VideoCapture(file_path)
        threading.Thread(target=update_frame).start()

8. 定义一个函数close，用于退出程序并关闭视频流。函数实现将在后面解释：

# 退出程序的函数
def close():
    # 停止视频流
    subprocess.Popen(["python", "主页面.py"])
    if cap is not None and cap.isOpened():
        cap.release()
    # 销毁窗口
    root.destroy()
    # 启动主页面程序

9. 创建两个按钮，一个用于选择视频文件，另一个用于退出程序。按钮的图片和位置在这里设置：

# 创建按钮
image = Image.open("选择视频.gif")  # 加载一张图片
photo2 = ImageTk.PhotoImage(image)
bt1 = tk.Button(root, image=photo2, width=162, height=100, command=select_video)
bt1.place(x=150, y=470)

image = Image.open("退出.gif")  # 加载一张图片
photo3 = ImageTk.PhotoImage(image)
bt1 = tk.Button(root, image=photo3, width=162, height=100, command=close)
bt1.place(x=500, y=470)

10. 启动Tkinter的事件循环，这将显示窗口并开始处理用户事件：

root.mainloop()

11. 完整代码＋运行结果：

完整代码：

import cv2
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from PIL import Image, ImageTk
import threading
import subprocess

# 初始化窗口
root = tk.Tk()
root.title("视频识别猫狗")

# 设置窗口大小
window_width = 800
window_height = 600
root.geometry(f"{window_width}x{window_height}")

# 创建一个Canvas用于显示视频
canvas = tk.Canvas(root, width=window_width, height=window_height, bg="white")
canvas.pack()

# 初始化视频流
cap = None

# 更新视频帧的函数
def update_frame():
    global cap
    while cap is not None and cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if ret:
            # 转换为灰度图像
            gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

            # 加载Haar cascade文件
            cat_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalcatface.xml')
            dog_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')

            # 检测猫和狗
            cats = cat_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
            dogs = dog_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

            # 在检测到的猫和狗周围画矩形框
            for (x, y, w, h) in cats:
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
            for (x, y, w, h) in dogs:
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

            # 转换为Tkinter兼容的格式并显示
            frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            image = Image.fromarray(frame)
            image = ImageTk.PhotoImage(image)

            # 自动调整Canvas大小以适应视频帧
            canvas.config(width=image.width(), height=image.height())
            canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=image)
            root.update_idletasks()
            root.after(10, update_frame)  # 每10毫秒更新一次帧
        else:
            cap.release()
            break

# 选择视频的函数
def select_video():
    global cap
    file_path = filedialog.askopenfilename(initialdir="data/视频识别数据")
    if file_path:
        cap = cv2.VideoCapture(file_path)
        threading.Thread(target=update_frame).start()

# 退出程序的函数
def close():
    # 停止视频流
    subprocess.Popen(["python", "主页面.py"])
    if cap is not None and cap.isOpened():
        cap.release()
    # 销毁窗口
    root.destroy()
    # 启动主页面程序

# 创建按钮
image = Image.open("选择视频.gif")  # 加载一张图片
photo2 = ImageTk.PhotoImage(image)
bt1 = tk.Button(root, image=photo2, width=162, height=100, command=select_video)
bt1.place(x=150, y=470)

image = Image.open("退出.gif")  # 加载一张图片
photo3 = ImageTk.PhotoImage(image)
bt1 = tk.Button(root, image=photo3, width=162, height=100, command=close)
bt1.place(x=500, y=470)

root.mainloop()

运行结果：