可視化推理預測系統功能簡介參看：48.1.基于Python+PyQt5的可視化推理預測系統

界面設計參看：48.2.PyQt5的可視化推理預測系統——UI設計

一、資源文件的讀取和釋放

有兩個資源文件：

1、OpenCV的人臉級聯分類器xml文件：haarcascade_frontalface_alt.xml，用來檢測人臉，文件也比較小，所以當成資源文件打包，運行程序，自動釋放資源文件。

#釋放資源文件
        if  not os.path.exists("haarcascade_frontalface_alt.xml"):
            QtCore.QFile.copy(":harr/haarcascade_frontalface_alt.xml","haarcascade_frontalface_alt.xml")

2、程序啟動的畫面圖像文件

#讀取資源圖像
splash = QtWidgets.QSplashScreen(QtGui.QPixmap(':img/start.jpg'))
splash.show()

二、窗體上顯示圖像或視頻畫面

#在lable上顯示圖像 
def imgshow(self,frame,lbl):
     #img=QtGui.QImage(frame.data,frame.shape[1],frame.shape[0],QtGui.QImage.Format_BGR888)    
    #重載修復圖像顯示變形問題      
    img = QtGui.QImage(frame.data, frame.shape[1], frame.shape[0], frame.shape[1] * 3,QtGui.QImage.Format_BGR888)
    #按比例縮放
    if self.isscaled:  
        lbl.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(img).scaled(480, 480, QtCore.Qt.KeepAspectRatio))
    else:
        lbl.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(img))
        lbl.setScaledContents(True) #自適應大小

注意：有時會因為圖像格式問題，顯示出來的圖像會變形不全，這里就要使用重載修復圖像顯示變形問題。

三、預覽/預測功能

沒有選擇任務模型就是預覽，否則就是根據選擇的任務模型預測

#打開輸入數據類型
def Open(self):        
    self.Close()
    self.isstop=False      
    self.isscaled=self.cboxscaled.isChecked()
    #獲取選項按鈕狀態
    self.iscam=self.rbtcam.isChecked()
    self.isimg=self.rbtimg.isChecked()
    self.isvideo=self.rbtvideo.isChecked()
    self.isipcam=self.rbtipcam.isChecked()

    taskid=self.cboxtask.currentIndex()
    task=self.cboxtask.currentText()
    model_dir=os.path.join("models",self.cboxtask.currentText(),self.cboxmodel.currentText(),"inference_model")
    #print(model_dir) 
    #圖像縮放
    self.isscaled=self.cboxscaled.isChecked()                         

    if taskid==0:#預覽
        if self.isimg:
            self.fileName, self.fileType = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(self, '選擇','', "圖像文件(*.jpg *.png)")
            if self.fileName!="":
                frame=cv2.imread(self.fileName)                            
                self.imgshow(frame,self.lblsrc)            
        else:
             self.Display()
    else:#預測
        if self.iscam or self.isipcam:
            if task in ["face-model"] :
                self.cls_videodetect(model_dir,isface=True)
            if task in ["cls-model"]:
                self.cls_videodetect(model_dir,isface=False)
            if  task in ["det-model"]:
                self.det_videodetect(model_dir)

        if self.isimg:
            self.fileName, self.fileType = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(self, '選擇','', "圖像文件(*.jpg *.png)")
            if self.fileName!="":
                frame=cv2.imread(self.fileName)                            
                self.imgshow(frame,self.lblsrc)            

            #print(task)
            if task in ["face-model"]:#調用圖像分類-人臉檢測與識別任務,結果顯示在dst上                
                self.cls_imgpredict(model_dir,self.fileName,isface=True)#預測返回結果

            if task in ["cls-model"]: #調用圖像分類-貓狗分類
                self.cls_imgpredict(model_dir,self.fileName,isface=False)#預測返回結果

            if  task in ["det-model"]:#調用目標檢測-人頭檢測
                self.det_imgpredict(model_dir,self.fileName)

        if self.isvideo:
            self.fileName, self.fileType = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(self, '選擇視頻文件','', '*.mp4')
            if self.fileName!="":
                if task in ["face-model"] :
                    self.cls_videodetect(model_dir,self.fileName,isface=True)
                if task in ["cls-model"]:
                    self.cls_videodetect(model_dir,self.fileName,isface=False)
                if  task in ["det-model"]:
                    self.det_videodetect(model_dir,self.fileName)

四、拍照、錄制功能

#開啟拍照或錄制 
def snap(self):
    if self.cap.isOpened():
        self.issnap=True
def rec(self):
    if self.cap.isOpened():
        self.isrec =not self.isrec
        if self.isrec:
            #創建video writer
            ret,frame=self.cap.read()
            self.createVideo(frame)
            self.btnrec.setText("停止錄制")    
            self.statusBar().showMessage("文件錄制中…………\n")                    
        else:
            self.video.release() #釋放video writer
            self.btnrec.setText("開始錄制") 
            self.statusBar().showMessage("文件保存在output目錄里\n")     

#攝像頭或監控拍照
def imgsave(self,frame):
    if self.rbtcam.isChecked() or self.rbtipcam.isChecked():
        fname=datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")+".jpg"
        if not os.path.exists("output"):
            os.makedirs("output")                
        cv2.imwrite(os.path.join("output",fname),frame)
        self.statusBar().showMessage(fname+"文件保存在output目錄里\n")
        self.issnap=False            
#攝像頭或監控錄制            
def createVideo(self,frame):
    if self.rbtcam.isChecked() or self.rbtipcam.isChecked():
        fname=datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")+".mp4"
        if not os.path.exists("output"):
            os.makedirs("output")
        self.video=cv2.VideoWriter(
            filename=os.path.join("output",fname),
            fourcc=cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"),
            fps=15,
            frameSize=(frame.shape[1],frame.shape[0])
            ) 
        

注：這里要注意保存錄像的文件名命名格式，避免文件名重置。

可視化推理預測系統功能簡介參看：48.1.基于Python+PyQt5的可視化推理預測系統

界面設計參看：48.2.PyQt5的可視化推理預測系統——UI設計

一、資源文件的讀取和釋放

有兩個資源文件：

1、OpenCV的人臉級聯分類器xml文件：haarcascade_frontalface_alt.xml，用來檢測人臉，文件也比較小，所以當成資源文件打包，運行程序，自動釋放資源文件。

#釋放資源文件
        if  not os.path.exists("haarcascade_frontalface_alt.xml"):
            QtCore.QFile.copy(":harr/haarcascade_frontalface_alt.xml","haarcascade_frontalface_alt.xml")

2、程序啟動的畫面圖像文件

#讀取資源圖像
splash = QtWidgets.QSplashScreen(QtGui.QPixmap(':img/start.jpg'))
splash.show()

二、窗體上顯示圖像或視頻畫面

#在lable上顯示圖像 
def imgshow(self,frame,lbl):
     #img=QtGui.QImage(frame.data,frame.shape[1],frame.shape[0],QtGui.QImage.Format_BGR888)    
    #重載修復圖像顯示變形問題      
    img = QtGui.QImage(frame.data, frame.shape[1], frame.shape[0], frame.shape[1] * 3,QtGui.QImage.Format_BGR888)
    #按比例縮放
    if self.isscaled:  
        lbl.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(img).scaled(480, 480, QtCore.Qt.KeepAspectRatio))
    else:
        lbl.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(img))
        lbl.setScaledContents(True) #自適應大小

注意：有時會因為圖像格式問題，顯示出來的圖像會變形不全，這里就要使用重載修復圖像顯示變形問題。

三、預覽/預測功能

沒有選擇任務模型就是預覽，否則就是根據選擇的任務模型預測

#打開輸入數據類型
def Open(self):        
    self.Close()
    self.isstop=False      
    self.isscaled=self.cboxscaled.isChecked()
    #獲取選項按鈕狀態
    self.iscam=self.rbtcam.isChecked()
    self.isimg=self.rbtimg.isChecked()
    self.isvideo=self.rbtvideo.isChecked()
    self.isipcam=self.rbtipcam.isChecked()

    taskid=self.cboxtask.currentIndex()
    task=self.cboxtask.currentText()
    model_dir=os.path.join("models",self.cboxtask.currentText(),self.cboxmodel.currentText(),"inference_model")
    #print(model_dir) 
    #圖像縮放
    self.isscaled=self.cboxscaled.isChecked()                         

    if taskid==0:#預覽
        if self.isimg:
            self.fileName, self.fileType = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(self, '選擇','', "圖像文件(*.jpg *.png)")
            if self.fileName!="":
                frame=cv2.imread(self.fileName)                            
                self.imgshow(frame,self.lblsrc)            
        else:
             self.Display()
    else:#預測
        if self.iscam or self.isipcam:
            if task in ["face-model"] :
                self.cls_videodetect(model_dir,isface=True)
            if task in ["cls-model"]:
                self.cls_videodetect(model_dir,isface=False)
            if  task in ["det-model"]:
                self.det_videodetect(model_dir)

        if self.isimg:
            self.fileName, self.fileType = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(self, '選擇','', "圖像文件(*.jpg *.png)")
            if self.fileName!="":
                frame=cv2.imread(self.fileName)                            
                self.imgshow(frame,self.lblsrc)            

            #print(task)
            if task in ["face-model"]:#調用圖像分類-人臉檢測與識別任務,結果顯示在dst上                
                self.cls_imgpredict(model_dir,self.fileName,isface=True)#預測返回結果

            if task in ["cls-model"]: #調用圖像分類-貓狗分類
                self.cls_imgpredict(model_dir,self.fileName,isface=False)#預測返回結果

            if  task in ["det-model"]:#調用目標檢測-人頭檢測
                self.det_imgpredict(model_dir,self.fileName)

        if self.isvideo:
            self.fileName, self.fileType = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(self, '選擇視頻文件','', '*.mp4')
            if self.fileName!="":
                if task in ["face-model"] :
                    self.cls_videodetect(model_dir,self.fileName,isface=True)
                if task in ["cls-model"]:
                    self.cls_videodetect(model_dir,self.fileName,isface=False)
                if  task in ["det-model"]:
                    self.det_videodetect(model_dir,self.fileName)

四、拍照、錄制功能

#開啟拍照或錄制 
def snap(self):
    if self.cap.isOpened():
        self.issnap=True
def rec(self):
    if self.cap.isOpened():
        self.isrec =not self.isrec
        if self.isrec:
            #創建video writer
            ret,frame=self.cap.read()
            self.createVideo(frame)
            self.btnrec.setText("停止錄制")    
            self.statusBar().showMessage("文件錄制中…………\n")                    
        else:
            self.video.release() #釋放video writer
            self.btnrec.setText("開始錄制") 
            self.statusBar().showMessage("文件保存在output目錄里\n")     

#攝像頭或監控拍照
def imgsave(self,frame):
    if self.rbtcam.isChecked() or self.rbtipcam.isChecked():
        fname=datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")+".jpg"
        if not os.path.exists("output"):
            os.makedirs("output")                
        cv2.imwrite(os.path.join("output",fname),frame)
        self.statusBar().showMessage(fname+"文件保存在output目錄里\n")
        self.issnap=False            
#攝像頭或監控錄制            
def createVideo(self,frame):
    if self.rbtcam.isChecked() or self.rbtipcam.isChecked():
        fname=datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")+".mp4"
        if not os.path.exists("output"):
            os.makedirs("output")
        self.video=cv2.VideoWriter(
            filename=os.path.join("output",fname),
            fourcc=cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"),
            fps=15,
            frameSize=(frame.shape[1],frame.shape[0])
            ) 
        

注：這里要注意保存錄像的文件名命名格式，避免文件名重置。