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1006网站建设,今日热点新闻事件,电子科技企业网站建设,浅谈电子商务网站建设与管理论文本博客为人脸识别系统的姿态检测代码解释 人脸识别系统博客汇总:人脸识别系统-博客索引 项目GitHub地址:Su-Face-Recognition: A face recognition for user logining 注意:阅读本博客前请先参考以下博客 工具安装、环境配置:人脸…

本博客为人脸识别系统的姿态检测代码解释

人脸识别系统博客汇总:人脸识别系统-博客索引

项目GitHub地址:Su-Face-Recognition: A face recognition for user logining

注意:阅读本博客前请先参考以下博客

工具安装、环境配置:人脸识别系统-简介

UI界面设计:人脸识别系统-UI界面设计

UI事件处理:人脸识别系统-UI事件处理

摄像头展示画面:人脸识别系统-摄像头画面展示

阅读完本博客后可以继续阅读:

摄像头画面展示:人脸识别系统-摄像头画面展示

用户端逻辑:

  • 人脸识别:Python | 人脸识别系统 — 人脸识别
  • 活体检测:Python | 人脸识别系统 — 活体检测
  • 背景模糊:Python | 人脸识别系统 — 背景模糊
  • 姿态检测:Python | 人脸识别系统 — 姿态检测
  • 人脸比对:Python | 人脸识别系统 — 人脸比对
  • 用户操作:Python | 人脸识别系统 — 用户操作

管理员端逻辑:

  • 管理员操作:
  • 用户操作:

一、判断器

        首先判断是否打开摄像头,打开则判断 self.isAttitudeDetection_flag 是否打开姿态检测。若否,则调用attitude_detection方法,进行背景模糊。

# 主界面
class UserMainWindow(QMainWindow, UserMainUi):def __init__(self, parent=None):super(UserMainWindow, self).__init__(parent)self.setupUi(self)self.show_image = Noneself.cap = cv2.VideoCapture()  # 相机self.source = CAPTURE_SOURCE  # 相机标号self.WIN_WIDTH = 800  # 相机展示画面宽度self.WIN_HEIGHT = 500  # 相机展示画面高度self.isAttitudeDetection_flag = False  # 是否打开姿态检测标志... ...# 姿态检测判别器def criticalPoint_detection_judge(self):if not self.cap.isOpened():QMessageBox.information(self, "提示", self.tr("请先打开摄像头"))else:if not self.isAttitudeDetection_flag:self.isAttitudeDetection_flag = Trueself.attitude_detection_button.setText("关闭姿态检测")self.attitude_detection()self.attitude_detection_button.setText("姿态检测")self.isAttitudeDetection_flag = Falseelif self.isAttitudeDetection_flag:self.isAttitudeDetection_flag = Falseself.attitude_detection_button.setText("姿态检测")self.show_camera()

二、姿态检测

    # 姿态检测def attitude_detection(self):mp_pose = mp.solutions.pose  # 姿态识别方法pose = mp_pose.Pose(static_image_mode=False, smooth_landmarks=True,min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5)mp_draw = mp.solutions.drawing_utilswhile self.cap.isOpened():ret, frame = self.cap.read()QApplication.processEvents()imgRGB = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)results = pose.process(imgRGB)if results.pose_landmarks:  # 如果检测到体态mp_draw.draw_landmarks(frame, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS)  # 绘制姿态坐标点show_video = cv2.cvtColor(cv2.resize(frame, (self.WIN_WIDTH, self.WIN_HEIGHT)), cv2.COLOR_BGR2RGB)self.show_image = QImage(show_video.data, show_video.shape[1], show_video.shape[0],QImage.Format_RGB888)self.camera_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(self.show_image))

 阅读完本博客后可以继续阅读:

摄像头画面展示:人脸识别系统-摄像头画面展示

用户端逻辑:

  • 人脸识别:Python | 人脸识别系统 — 人脸识别
  • 活体检测:Python | 人脸识别系统 — 活体检测
  • 背景模糊:Python | 人脸识别系统 — 背景模糊
  • 姿态检测:Python | 人脸识别系统 — 姿态检测
  • 人脸比对:Python | 人脸识别系统 — 人脸比对
  • 用户操作:Python | 人脸识别系统 — 用户操作

管理员端逻辑:

  • 管理员操作:
  • 用户操作:

 注:以上代码仅为参考,若需要运行,请参考项目GitHub完整源代码:Su-Face-Recognition: A face recognition for user logining

http://www.mnyf.cn/news/40667.html

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