从零开始-与大语言模型对话学技术-gradio篇（3）

前言

本文部分内容来自网上搜集与个人实践。如果任何信息存在错误,欢迎读者批评指正。本文仅用于学习交流,不用作任何商业用途。

我使用了 Gradio 库构建了一个简单的界面，用于实时人脸识别。整个程序分为几个部分，下面逐一解释各部分的作用。

目录

前言

**导入相关库**

**定义函数**

**构建 Gradio 界面**

**详细解释输入输出过程**

1. **Image** 选项卡：

2. **Camera** 选项卡：

3. **Encode** 选项卡：

4. **Upload** 选项卡：

5. **Real-time** 选项卡：

代码

总结

参考：

---

**导入相关库**

- `os`：用于处理文件和目录的操作
- `retinaface`：用于人脸检测的库
- `gradio`：用于构建简单的用户界面
- `cv2`：OpenCV 库，用于处理图像和视频
- `enperdict`：自定义库，包含 `VideoDetector` 类和 `detect_image` 函数

**定义函数**

1. `detect_upload`：处理上传的视频文件，进行人脸识别，并将结果保存在指定的路径下。
2. `detect_realtime`：实时捕获摄像头图像，进行人脸识别。
3. `detect_image_change`：处理上传的图像文件，进行人脸识别，并返回结果。
4. `encode_faces`：对人脸数据集中的人脸进行编码。
5. `capture_photo`：从摄像头捕获图像并保存到人脸数据集中。

**构建 Gradio 界面**

使用 Gradio 的模块化组件，我们创建了一个包含五个选项卡的界面。每个选项卡对应一个功能，如下所述：

1. **Image**：上传图像文件进行人脸识别。包含一个文件输入，一个图像输出，以及一个按钮用于触发识别操作。
2. **Camera**：通过摄像头实时捕获图像进行人脸识别。包含一个文本框用于输入姓名，一个摄像头图像输入，一个文本输出，以及一个按钮用于提交操作

3. **Encode**：对人脸数据集进行编码。包含一个按钮用于触发编码操作，以及一个文本输出显示编码结果。
4. **Upload**：上传视频文件进行人脸识别。包含一个文件输入，一个文件输出，以及一个按钮用于触发视频识别操作。
5. **Real-time**：实时捕获摄像头视频进行人脸识别。包含一个按钮用于启动实时识别操作。

**详细解释输入输出过程**

1. **Image** 选项卡：

    - 输入：用户通过文件输入组件上传图像文件。
    - 输出：将图像文件传递给 `detect_image_change` 函数，该函数识别图像中的人脸并返回处理后的图像。处理后的图像显示在图像输出组件中。

2. **Camera** 选项卡：

    - 输入：用户在文本框中输入姓名，通过摄像头捕获图像。
    - 输出：将姓名和图像传递给 `capture_photo` 函数，该函数将捕获的图像保存到人脸数据集中。成功保存后，输出文本组件显示保存的文件名。

3. **Encode** 选项卡：

    - 输出：点击按钮触发 `encode_faces` 函数，该函数对人脸数据集中的人脸进行编码。编码完成后，输出文本组件显示编码结果。

4. **Upload** 选项卡：

    - 输入：用户通过文件输入组件上传视频文件。
    - 输出：将视频文件传递给 `detect_upload` 函数，该函数识别视频中的人脸并将处理后的视频保存在指定路径下。处理后的视频作为文件输出组件返回。

5. **Real-time** 选项卡：

    - 输出：点击按钮触发 `detect_realtime` 函数，该函数实时捕获摄像头视频并进行人脸识别。实时识别结束后，用户可以关闭窗口。

最后，通过 `demo.launch()` 启动 Gradio 界面。

代码

import os
from retinaface import Retinaface
import gradio as gr
import cv2
from enperdict import VideoDetector, detect_image


def detect_upload(video_path, video_save_path='output/result.avi', video_fps=25.0):
    video_path = video_path.name
    # 上传视频文件并进行人脸识别
    detector = VideoDetector(video_path, video_save_path, video_fps)
    while True:
        frame = detector.process_frame()
        if frame is None:
            break
        cv2.imshow("frame", frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    detector.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    print(f"Returning video path: {video_save_path}")
    return video_save_path


def detect_realtime(video_path=None, video_save_path='output/result.mp4', video_fps=25.0):
    # 开启摄像头实时进行人脸识别
    video_path = 0
    detector = VideoDetector(video_path, "", video_fps)
    while True:
        frame = detector.process_frame()
        if frame is None:
            break
        cv2.imshow("frame", frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    detector.release()
    cv2.destroyAllWindows()


def detect_image_change(image=None):
    image_path = image.name
    temp_img_path = "output/result.jpg"
    result = detect_image(image_path, temp_img_path)
    return result


num = 0


def encode_faces():
    '''
    在更换facenet网络后一定要重新进行人脸编码，运行encoding.py。
    '''
    retinaface = Retinaface(1)

    list_dir = os.listdir("face_dataset")
    image_paths = []
    names = []
    for name in list_dir:
        image_paths.append("face_dataset/" + name)
        names.append(name.split("_")[0])

    retinaface.encode_face_dataset(image_paths, names)
    return "Encoding complete!"


def capture_photo(name, img):
    """

    :param name:
    :param img:
    :return:
    """
    if name == "":
        return "Name cannot be empty!"
    if img is None:
        return "img cannot be empty"
    else:
        global num
        num += 1
        cv2.imwrite("face_dataset/" + name + "_" + str(num) + ".jpg", img)
        return "success to save" + name + "_" + str(num) + ".jpg"


# 使用 Gradio 的模块化组件，构建包含五个选项卡的界面
with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Tab("Image"):
        # Image 选项卡: 上传图像文件进行人脸识别
        image_input = gr.File(label="Image")
        image_output = gr.Image(label="Output Image")
        image_button = gr.Button("Detect")
        image_button.click(detect_image_change, inputs=image_input, outputs=image_output)
    with gr.Tab("Camera"):
        # Camera 选项卡: 通过摄像头实时捕获图像进行人脸识别
        image_input = [gr.components.Textbox(label="Name"),
                       gr.components.Image(source="webcam", label="Webcam"),
                       ]
        image_output = gr.components.Textbox(label="output")
        image_button = gr.Button("提交")
        image_button.click(capture_photo, inputs=image_input, outputs=image_output)
    with gr.Tab("Encode"):
        # Encode 选项卡: 对人脸数据集进行编码
        encode_button = gr.Button("Encode")
        encode_output = gr.Textbox(label="Output")
        encode_button.click(encode_faces, outputs=encode_output)
    with gr.Tab("Upload"):
        # Upload 选项卡: 上传视频文件进行人脸识别
        video_input = gr.File(label="video_path")
        video_output = gr.File(label="Output Video")
        upload_button = gr.Button("Upload")
        upload_button.click(detect_upload, inputs=video_input, outputs=video_output)
    with gr.Tab("Real-time"):
        # Real-time 选项卡: 实时捕获摄像头视频进行人脸识别
        realtime_button = gr.Button("Start")
        realtime_button.click(detect_realtime)

demo.launch()

总结

从零开始-与大语言模型对话学技术-gradio篇（1）

从零开始-与大语言模型对话学技术-gradio篇（2）
以上内容大致总结介绍了一个gradio实现的人脸识别UIdemo设计，UI集成的功能包括拍照，对人脸数据集中的人脸进行编码，识别照片，识别视频，实时识别功能，希望以上的内容对你有所帮助，喜欢的可以给博主来一个三连，以上还有往期跳转连接

参考：

Gradio官网：https://www.gradio.app/

Gradio官方文档：https://gradio.app/docs