QT Opencv人脸检测在Python中不起作用？

我正在从事一个

qt

项目，在该项目中，我创建了一个窗口，该窗口将使用

opencv

显示来自usb网络摄像头的实时帧。我还需要在实时提要中检测人脸，因此我使用了

haar级联方法。我已经在
qt设计器
中创建了UI部分，然后将其转换为
.py
文件。然后在另一个
app.py
中导入此文件，并对所有逻辑部分使用
app.py
。以下是
gui.py
文件的内容：

from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets


class Ui_MainWindow(object):
    def setupUi(self, MainWindow):
        MainWindow.setObjectName("MainWindow")
        MainWindow.resize(800, 400)
        self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow)
        self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
        self.groupBox = QtWidgets.QGroupBox(self.centralwidget)
        self.groupBox.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 381, 370))
        self.groupBox.setTitle("")
        self.groupBox.setObjectName("groupBox")
        self.pushButton = QtWidgets.QPushButton(self.groupBox)
        self.pushButton.setGeometry(QtCore.QRect(150, 160, 75, 23))
        self.pushButton.setObjectName("pushButton")
        self.groupBox_2 = QtWidgets.QGroupBox(self.centralwidget)
        self.groupBox_2.setGeometry(QtCore.QRect(400, 10, 391, 370))
        self.groupBox_2.setTitle("")
        self.groupBox_2.setObjectName("groupBox_2")
        self.label = QtWidgets.QLabel(self.groupBox_2)
        self.label.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 371, 360))
        self.label.setText("")
        self.label.setObjectName("label")
        MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)
        self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(MainWindow)
        self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 800, 21))
        self.menubar.setObjectName("menubar")
        MainWindow.setMenuBar(self.menubar)
        self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow)
        self.statusbar.setObjectName("statusbar")
        MainWindow.setStatusBar(self.statusbar)

        self.retranslateUi(MainWindow)
        QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow)

    def retranslateUi(self, MainWindow):
        _translate = QtCore.QCoreApplication.translate
        MainWindow.setWindowTitle(_translate("MainWindow", "BIOT "))
        self.pushButton.setText(_translate("MainWindow", "PushButton"))


if __name__ == "__main__":
    import sys
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    MainWindow = QtWidgets.QMainWindow()
    ui = Ui_MainWindow()
    ui.setupUi(MainWindow)
    MainWindow.show()
    sys.exit(app.exec_())

下面是处理所有逻辑部分的
app.py
代码：

import sys
import cv2
import os
import imutils
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow
from PyQt5.QtGui import QImage
from PyQt5.QtGui import QPixmap
from PyQt5.QtCore import QTimer
from ui.gui import Ui_MainWindow


curr_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))


class ROCKET(QMainWindow, Ui_MainWindow):
    def __init__(self):
        QMainWindow.__init__(self)
        self.ui = Ui_MainWindow()
        self.ui.setupUi(self)

        self.cap = cv2.VideoCapture(1)
        self.face_detect = cv2.CascadeClassifier(os.path.join(curr_path, 'models', 'haarcascade_frontalface_default.xml'))

        self.timer = QTimer()
        self.timer.timeout.connect(self.view_cam)
        self.timer.start(20)
        self.ui.pushButton.setText("Stop")

    def __del__(self):
        self.timer.stop()
        self.cap.release()
        self.ui.pushButton.setText("Start")

    def view_cam(self):

        ret, image = self.cap.read()
        image = imutils.resize(image, width=371, height=360)
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        height, width, channel = image.shape
        faces = self.face_detect.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
        for (x, y, width, height) in faces:
            print("face detected")
            cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (255, 0, 0), 2)
        step = channel * width
        qImg = QImage(image.data, width, height, step, QImage.Format_RGB888)
        self.ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))


app = QApplication(sys.argv)
main_window = ROCKET()
main_window.show()
sys.exit(app.exec_())

正如您在上面的代码中所看到的，我已经在
\uuuu init\uuuu
中导入了级联分类器，并且我还启动了一个连接到
查看\u cam
功能的计时器。在
view\u cam
功能中，我读取帧，检测并显示结果。这里的问题是，一旦开始检测面，它就应该在面上绘制边界框矩形，但不是这样，而是如下所示：


当没有人脸时，它通常会显示活动帧并工作良好，但一旦检测到人脸，它就会开始显示锯齿状的线条。我不太擅长
Qt
。谁能告诉我我在做什么。请帮忙。谢谢（请忽略停止按钮，它不起任何作用）
问题是当使用cv2.rectangle修改图像时，memoryview（image.data）会发生变化，如果通过抛出一个
断言错误进行以下比较，就可以看到这一点：

last_mv = image.data
for (x, y, width, height) in faces:
    print("face detected")
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (255, 0, 0), 2)
    current_mv = image.data
    assert last_mv == current_mv

更改memoryview也会更改与高度、宽度、通道同步的形状，您可以使用以下方法进行检查：

height, width, channel = image.shape
print("before", height, width, channel)

faces = self.face_detect.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

for (x, y, width, height) in faces:
    print("face detected")
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (255, 0, 0), 2)

step = channel * width
print("after", height, width, channel)

输出：

before 208 371 3
face detected
after 112 112 3
before 208 371 3
face detected
after 110 110 3
before 208 371 3
face detected
after 108 108 3

正如您所看到的，cv2.矩形前后的形状是不同的

解决方案是在进行所有更改后计算几何体

def view_cam(self):
    ret, image = self.cap.read()
    image = imutils.resize(image, width=371, height=360)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = self.face_detect.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    for (x, y, width, height) in faces:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (255, 0, 0), 2)

    height, width, channel = image.shape
    step = channel * width
    qImg = QImage(image.data, width, height, step, QImage.Format_RGB888)
    self.ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))
def view_-cam（自）：
ret，image=self.cap.read（）
image=imutils.resize（图像，宽度=371，高度=360）
image=cv2.cvt颜色（image，cv2.COLOR\u BGR2RGB）
灰色=cv2.CVT颜色（图像，cv2.COLOR\u BGR2GRAY）
面部=自我面部检测多尺度（灰色，1.3,5）
对于面中的（x、y、宽度、高度）：
矩形（图像，（x，y），（x+宽度，y+高度），（255，0，0），2）
高度、宽度、通道=image.shape
步长=通道*宽度
qImg=QImage（image.data、宽度、高度、步长、QImage.Format_RGB888）
self.ui.label.setPixmap（QPixmap.frommage（qImg））
@eyllansc我似乎没有发现我的问题和它所附的答案之间的关系。你能解释一下吗？请稍等……将
高度、宽度、通道=图像。形状
移到
步长=通道*宽度
@eyllanesc是的
高度、宽度、通道=图像。形状
已经在
步长=通道*宽度
之前。对不起，我不明白你的评论。就在for循环之前，也就是之后。