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1.模块说明

本系统使用opencv+pyqt实现，其中opencv实现对图像的处理，而pyqt实现对界面的设计，界面对功能的调用通过信号与槽的机制进行实现。

可视化模块

整体界面设计如下所示，界面以简洁明了的设计原则触发，使得使用者能够直达使用目标。界面包括：一个label+6个button，其中label用来显示图像以及每一步算法处理之后的图像效果，6个按钮分别对应的每一个算法调用，具体如下所示

/

label：图像显示

btnOpen：打开按钮，用来打开图像并显示

btnSave：保存按钮，用来保存图像并显示

btnTrain：训练按钮，用来调用训练，注意：第一次必须要先进行训练才能进行人脸识别，之后才能进行识别，因为需要调用存在的人脸识别模型；

btnProcess：对当前文件夹进行人脸识别

btnProcess2：对图像进行灰度处理并进行显示，并且会在save文件夹中进行保存

算法模块

算法通过Haar级联分类器+LBPH算法进行人脸识别，其中Haar级联算法实现了在四个主要阶段进行图像 训练：确定Haar-like特征、获得积分图像、AdaBoost 训练和使用级联分类器进行分类。局部二进制编码直方某某（LBPH）[5]，基于LBP[6] 改进的算法LBPH是将人脸分成很多小的区域，并且 在每个小区域内根据LBP值统计 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 为三步：

实现信号，有些是自带的信号，比较点击事件

实现槽函数

connect对信号和槽函数进行连接核心代码如下：

# 使用系统自带的信号槽，实现对应的槽函数，并与之连接self.btnOpen.clicked.connect(self.openSlot)self.btnSave.clicked.connect(self.saveSlot)self.btnProcess.clicked.connect(self.processSlot)self.btnQuit.clicked.connect(self.close)self.btnProcess2.clicked.connect(self.gray)self.btnTrain.clicked.connect(self.train)self.btnProcess.clicked.connect(self.scan_face)

3.运行过程中截图

打开图像

点击打开按钮出现的界面/加载图像并显示在label中/

保存图像

点击保存图像按钮/显示保存图像的结果/

训练图像

点击训练按钮并显示对应的训练结果/

人脸识别

点击人脸识别按钮，并显示识别结果，用框进行显示/

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灰度化

灰度处理之前的图片：/点击灰度按钮进行灰度化处理：/

退出

直接退出软件/

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