PyQt5+Caffe+Opencv搭建人脸识别登录界面

人脸识别技术近年来得到了快速的发展和推广，我们可以在很多场合看到其应用，如安防、支付、门禁等。本文将介绍如何使用PyQt5、Caffe和OpenCV搭建一个简单的人脸识别登录界面。

1. 准备工作

首先，我们需要安装PyQt5、Caffe和OpenCV。可以使用pip进行安装，例如：

pip install PyQt5

pip install opencv-python

pip install opencv-contrib-python

pip install numpy

pip install protobuf

Caffe是一种深度学习框架，我们需要下载其模型文件和支持文件。可以在Caffe官网上下载模型文件，并将其放置在某一目录下。

2. 定义界面和功能

我们先定义一个简单的界面，包含一个登录按钮和一个摄像头预览窗口。登录按钮点击后，程序获取摄像头的当前画面，使用OpenCV进行人脸识别，判断登录用户是否为预注册用户。

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QPushButton, QLabel, QVBoxLayout
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
import cv2

class FaceRecognition(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.login_button = QPushButton('登录', self)
        self.login_button.clicked.connect(self.login)
        
        self.image_label = QLabel(self)
        
        vbox = QVBoxLayout()
        vbox.addWidget(self.image_label)
        vbox.addWidget(self.login_button)
        self.setLayout(vbox)
        
        self.resize(640, 480)
        self.setWindowTitle('人脸识别登录')

    def login(self):
        camera = cv2.VideoCapture(0)
        while True:
            ret, frame = camera.read()
            if not ret:
                break
                
            # OpenCV 人脸识别
            # todo
            
            # 将摄像头画面显示在窗口上
            qimg = QImage(frame.data, frame.shape[1], frame.shape[0], QImage.Format_RGB888)
            pixmap = QPixmap.fromImage(qimg)
            self.image_label.setPixmap(pixmap)
            
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break
                
        camera.release()
        cv2.destroyAllWindows()

界面很简单，我们在initUI方法中定义了一个登录按钮和一个用于显示摄像头画面的QLabel。当用户点击登录按钮时，程序会启动摄像头，获取摄像头当前的画面，并使用OpenCV进行人脸识别。人脸识别部分我们将在后面进行介绍。

3. 加载模型文件

我们需要先加载Caffe的模型文件。具体过程为：

import os
import cv2
import numpy as np

# 加载模型文件
base_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
prototxt_path = os.path.join(base_path, 'model', 'deploy.prototxt')
weights_path = os.path.join(base_path, 'model', 'res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel')
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt_path, weights_path)

4. 人脸识别

在获取摄像头画面之后，我们需要对画面进行人脸识别。我们使用OpenCV的dnn模块进行人脸识别，具体过程为：

# OpenCV 人脸识别
h, w = frame.shape[:2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))
net.setInput(blob)
detections = net.forward()
for i in range(detections.shape[2]):
    confidence = detections[0, 0, i, 2]
    if confidence < 0.5:
        continue
    box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
    (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
    face = frame[startY:endY, startX:endX]
    
    # todo: 比较人脸相似度

在代码中，我们使用了OpenCV的dnn模块对摄像头画面进行了人脸检测，然后截取出人脸部分进行人脸识别。在处理每个人脸时，我们需要将人脸部分图片进行比对，判断其是否与预注册用户相似。

5. 总结

以上就是本文介绍的如何使用PyQt5、Caffe和OpenCV搭建一个简单的人脸识别登录界面的过程。通过结合PyQt5、Caffe和OpenCV技术的应用，我们可以轻松实现一个基于人脸识别技术的简单登录界面。