opencv实现人脸识别 运用tkinter进行GUI绘制 整合人脸识别模块
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了opencv实现人脸识别 运用tkinter进行GUI绘制 整合人脸识别模块相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
因为之前学习过tkinter库,所以在学习了人脸识别模块的编写后,
打算绘制一个简单的GUI来应用人脸识别功能。
主界面如下所示:
签到打开在点开后直接进行人脸识别,如果成功则自动关闭视频窗口。
录入新的人脸界面:
输入姓名后打开摄像头,开始拍摄镜头前的人的照片,然后生成训练文件。
并且可以查询历史签到记录。
这里需要另外添加的模块是关于数据库的,这里选用了sqlite,所需的功能也很简单,
只需要两个表,一个用来存放用户姓名,一个用来存放签到记录。
这里是数据库模块的代码
db.py:
import sqlite3 from datetime import * class record: def __init__(self): # 创建或打开一个数据库 # check_same_thread 属性用来规避多线程操作数据库的问题 self.conn = sqlite3.connect("recordinfo.db", check_same_thread=False) # 创建游标 self.cursor = self.conn.cursor() # 建表 self.conn.execute(‘create table if not exists record_table(‘ ‘id integer primary key autoincrement,‘ ‘name varchar(30) ,‘ ‘record_time timestamp)‘) self.conn.execute(‘create table if not exists name_table(‘ ‘id integer primary key autoincrement,‘ ‘name varchar(30))‘) # 插入数据 def insert_record(self, name): self.conn.execute(‘insert into record_table values (null, ?, ?)‘, (name, datetime.now())) self.conn.commit() def insert_name(self, name): self.conn.execute(‘insert into name_table values (null, ?)‘, [name]) self.conn.commit() # 搜索用户名 def query_name(self): self.cursor.execute("select name from name_table") results = self.cursor.fetchall() name_list = [] for i in results: i = list(i) name_list += i return name_list def query_record(self): self.cursor.execute(‘select * from record_table‘) results = self.cursor.fetchall() return results def close(self): self.cursor.close() self.conn.close()
然后是把之前的拍照模块,训练模块整合在一起,绑定到录入新的人脸的 确定按钮上
add_face.py:
import os import cv2 from PIL import Image, ImageTk import numpy as np import db def makeDir(): if not os.path.exists("face_trainer"): os.mkdir("face_trainer") if not os.path.exists("FaceData"): os.mkdir("FaceData") def getFace(name): cap = cv2.VideoCapture(0) face_detector = cv2.CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.xml‘) count = 0 while True: sucess, img = cap.read() # 从摄像头读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0)) count += 1 cv2.imwrite("FaceData/User." + name.get() + ‘.‘ + str(count) + ‘.jpg‘, gray[y: y + h, x: x + w]) cv2.imshow(‘image‘, img) # 保持画面的持续。 k = cv2.waitKey(1) if k == 27: # 通过esc键退出摄像 break elif count >= 20: # 得到1000个样本后退出摄像 break cap.release() cv2.destroyAllWindows() def getImagesAndLabels(path,detector, usernames): imagePaths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)] faceSamples = [] ids = [] for imagePath in imagePaths: PIL_img = Image.open(imagePath).convert(‘L‘) img_numpy = np.array(PIL_img, ‘uint8‘) username = os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[1] id = 1 for x in usernames: if username == x: break else: id += 1 faces = detector.detectMultiScale(img_numpy) for (x, y, w, h) in faces: faceSamples.append(img_numpy[y:y + h, x: x + w]) ids.append(id) return faceSamples, ids def trainFace(names): # 人脸数据路径 path = ‘FaceData‘ recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") faces, ids = getImagesAndLabels(path, detector, names) recognizer.train(faces, np.array(ids)) recognizer.write(r‘face_trainer\\trainer.yml‘) def add_face(name, names): makeDir() getFace(name) trainFace(names) user = db.record() user.insert_name(name.get())
然后把识别人脸的模块绑定给主界面的签到按钮
detect.py:
import cv2 import time import db def check( names): cam = cv2.VideoCapture(0) recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.read(‘face_trainer/trainer.yml‘) cascadePath = "haarcascade_frontalface_default.xml" faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX minW = 0.1 * cam.get(3) minH = 0.1 * cam.get(4) while True: ret, img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = faceCascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(int(minW), int(minH)) ) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w]) if confidence < 100: username = names[idnum-1] confidence = "0%".format(round(100 - confidence)) cv2.putText(img, str(username), (x + 5, y - 5), font, 1, (0, 0, 255), 1) cv2.putText(img, str(confidence), (x + 5, y + h - 5), font, 1, (0, 0, 0), 1) cv2.imshow(‘camera‘, img) time.sleep(2) db.record().insert_record(username) # 签到信息插入数据库 cam.release() cv2.destroyAllWindows() return else: idnum = "unknown" confidence = "0%".format(round(100 - confidence)) cv2.putText(img, str(idnum), (x + 5, y - 5), font, 1, (0, 0, 255), 1) cv2.putText(img, str(confidence), (x + 5, y + h - 5), font, 1, (0, 0, 0), 1) cv2.imshow(‘camera‘, img) k = cv2.waitKey(10) if k == 27: break cam.release() cv2.destroyAllWindows()
把上述模块整合到GUI界面中
from tkinter import * from tkinter import ttk import add_face import db import detect class APP: def __init__(self): self.root = Tk() self.root.title(‘FACE‘) self.root.geometry(‘%dx%d‘ % (400, 300)) # 数据库实例创建 self.mydb = db.record() self.createFirstPage() # 新录入的人的姓名 self.name = StringVar() mainloop() def createFirstPage(self): self.page1 = Frame(self.root) self.page1.grid() Label(self.page1, height=4, text=‘人脸识别系统‘, font=(‘粗体‘, 20)).grid(columnspan=2) #self.usernames 是 用户名字组成的列表 self.usernames = [] self.usernames = self.mydb.query_name() self.button11 = Button(self.page1, width=18, height=2, text="签到打卡", bg=‘red‘, font=("宋", 12), relief=‘raise‘, command = lambda :detect.check( self.usernames)) self.button11.grid(row=1, column=0, padx=25, pady=10) self.button12 = Button(self.page1, width=18, height=2, text="录入新的人脸", bg=‘green‘, font=("宋", 12), relief=‘raise‘, command = self.createSecondPage) self.button12.grid(row=1, column=1, padx=25, pady=10) self.button13 = Button(self.page1, width=18, height=2, text="查询签到信息", bg=‘white‘, font=("宋", 12), relief=‘raise‘,command = self.checkDataView) self.button13.grid( row=2, column=0,padx=25, pady=10) self.button14 = Button(self.page1, width=18, height=2, text="退出系统", bg=‘gray‘, font=("宋", 12), relief=‘raise‘,command = self.quitMain) self.button14.grid(row=2, column=1,padx=25, pady=10) def createSecondPage(self): # self.camera = cv2.VideoCapture(0) self.page1.grid_forget() self.page2 = Frame(self.root) self.page2.pack() Label(self.page2, text=‘欢迎使用人脸识别系统‘, font=(‘粗体‘, 20)).pack() # 输入姓名的文本框 font1 = (‘宋‘,18) # self.name = StringVar() self.text = Entry(self.page2, textvariable=self.name, width=20, font=font1).pack(side=LEFT) self.name.set(‘请输入姓名‘) # 确认名字的按钮 self.button21 = Button(self.page2, text=‘确认‘, bg=‘white‘, font=("宋", 12), relief=‘raise‘, command=lambda :add_face.add_face( self.name, self.usernames)) self.button21.pack(side=LEFT, padx=5, pady=10) # 返回按钮 self.button22 = Button(self.page2, text="返回", bg=‘white‘, font=("宋", 12), relief=‘raise‘,command = self.backFirst) self.button22.pack(side=LEFT, padx=10, pady=10) def checkDataView(self): self.page3 = Frame(self.root) self.page1.grid_forget() self.root.geometry(‘700x360‘) self.page3.pack() Label(self.page3, text=‘今日签到信息‘, bg=‘white‘, fg=‘red‘, font=(‘宋体‘, 25)).pack(side=TOP, fill=‘x‘) # 签到信息查看视图 self.checkDate = ttk.Treeview(self.page3, show=‘headings‘, column=(‘sid‘, ‘name‘, ‘check_time‘)) self.checkDate.column(‘sid‘, width=100, anchor="center") self.checkDate.column(‘name‘, width=200, anchor="center") self.checkDate.column(‘check_time‘, width=300, anchor="center") self.checkDate.heading(‘sid‘, text=‘签到序号‘) self.checkDate.heading(‘name‘, text=‘名字‘) self.checkDate.heading(‘check_time‘, text=‘签到时间‘) # 插入数据 self.records = self.mydb.query_record() for i in self.records: self.checkDate.insert(‘‘, ‘end‘, values=i) # y滚动条 yscrollbar = Scrollbar(self.page3, orient=VERTICAL, command=self.checkDate.yview) self.checkDate.configure(yscrollcommand=yscrollbar.set) yscrollbar.pack(side=RIGHT, fill=Y) self.checkDate.pack(expand=1, fill=BOTH) # 返回按钮 Button(self.page3, width=20, height=2, text="返回", bg=‘gray‘, font=("宋", 12), relief=‘raise‘,command =self.backMain).pack(padx = 20, pady = 20) def backFirst(self): self.page2.pack_forget() self.root.geometry(‘400x300‘) self.page1.grid() def backMain(self): self.root.geometry(‘400x300‘) self.page3.pack_forget() self.page1.grid() def quitMain(self): sys.exit(0) if __name__ == ‘__main__‘: demo = APP()
整合的代码逻辑还可以更清楚一点,以后有时间改进,
然后列出了部分学习过程中遇到的新知识和问题,以作参考
QA:
1.Python: cv2.waitKey([delay]) → retval
waitKey()函数的功能是不断刷新图像,频率时间为delay,单位为ms。
返回值为当前键盘按键值。
用cv2.waitKey(n) == 27 break
即为 按下esc键时退出当前画面
2.os.path.join()函数:
连接两个或更多的路径名组件
os.listdir() 方法
用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。这个列表以字母顺序
3.Image.open(imagePath).convert(‘L‘)
L代表转换到灰度图
4.os.path.split 把路径分割成 dirname 和 basename,返回一个元组
5.ret,frame = cap.read()
cap.read()按帧读取视频,ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值,如果读取帧是正确的则返回True,如果文件读取到结尾,它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像,是个三维矩阵。
6.把StringVar类型变量传入函数中时,用StringVar.get()方法可以得到字符串类型,并进行字符串连接等操作
7.tkinter库中的组件,在使用command参数时,在函数名前加 lambda: 就可以在函数名后加函数的参数,否则会报错。 例如 Button(root, command= lambda: FUNC(a,b)).pack()
8.遇到一个问题,在进行一次新的人脸录入后,就无法进行签到,必须退出系统重新进入,才能进行签到,报的错误是 error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ‘cvtColor‘
经过检查, 我在写GUI的类时,一开始写的是 self.camera = cv2.VideoCapture(0), 然后将self.camera 调入绑定的动作函数,而在多个动作函数中,都有cv2.VideoCapture(0).release的操作。问题就在于只获取了一次摄像头资源,但释放了多次。
解决方案:把GUI类中的self.camera删去,在执行的动作函数中,分别定义局部变量来获取摄像头资源,然后函数结束时释放资源。
9. 报错:sqlite3.ProgrammingError: Incorrect number of bindings supplied. The current statement uses 1, and there are 3 supplied
在写数据库里的插入函数时,遇到这个问题,例如conn.execute(‘inssert into xxtable values(?)’, a) 假设我插入a时输的是‘abc’,就会提示我 there are 3 supplied。也就是这时候传入的是字符串的长度。
而从下图可以看出,把a 设为元组,那么传的就是长度为一的元组中的元素
因此改为: conn.execute(‘inssert into xxtable values(?)’, (a, ))
10.数据库中设置了两个表,一个记录用户姓名,一个记录用户签到记录,删除表中原有记录,但是由于两个表的主键id都设置为autoincrement, 在记录删除后,id并没有置零。其实在数据库中,有一个表sqlite_sequence,这个表中会记录自增量的值。
因此在删除记录后,需要将自增量也清零
UPDATE sqlite_sequence SET seq = 0 WHERE name = ‘TableName’
11.对于treeview控件的使用,特别是其中的insert函数, 这里要插入的每条记录都是由三个元素组成的,因此需要一个元组组成的列表。而正好数据库中游标的fetchall(),正好符合要求。
12.数据库中 建表时候, 要用到当前时间,可以用 create xxtable (cur_time timestamp ) ,插入数据时则用 datetime.now来获取当前本地时间
13. 报错:IndexError:List index out of range
username = names[idnum-1]
我猜测是idnum的数值越界了。 我打印出函数中idnum的值,发现有35,而本来idnum的值对应的是第几个录入人脸数据的人,当是只录入了两个人,明显有错误。idnum的值由cv2.face.LBPHFaceRecognize_create().predict 函数返回,这个函数与训练文件的生成有关,于是在getImageAndLabel函数中把idnum值重新对应。
开始时对应关系错误,idnum与 表示第几张图片的count值对应, 而应该改为与表示地几个人的id值对应。
以上是关于opencv实现人脸识别 运用tkinter进行GUI绘制 整合人脸识别模块的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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