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
#
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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 

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; ifaceLab->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: "<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();
}