用QT做点事（二）：做一个人脸检测界面

    这个其实很简单，可以参考博客：https://blog.csdn.net/shirley3052004/article/details/70162211，界面由两个label和两个pushBotton构成，具体流程如下：

    1、新建一个项目：

    文件 -> 新建文件或项目 -> Qt Widgets Application -> 输入名称："face_detect"  -> 直接点击下一步到最后。

    2、打开界面文件对应mainwindow.ui，并拖四个控件

    双击mainwindow.ui -> 拖两个label和两个Push Button，并调整label大小 -> 修改Push Botton 的objectName 和 text（左边这个Push Botton按钮对应于打开摄像头功能，右边这个Push Botton 按钮对应于关闭摄像头功能，所有将左边的Push Botton的objectName 设置为openCam， text设置为openCamera， 右边Push Button的objectName 设置为closeCam， text设置为closeCamera）

    3、添加相应的信号处理函数

    分别右键单击左右两个Push Botton 按钮，转到槽 -> 然后修改mainwindow.h文件，修改部分如下：

    （1）添加头文件：

#include <QImage>

#include <QTimer>     // 设置采集数据的间隔时间

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <vector>

#include <iostream>

using namespace cv;

using namespace std;

    （2）在private slots中添加成员函数：

void readFrame();       // 读取当前帧信息

    （3）在private中添加成员：

QTimer    *timer;

QImage    *image;

VideoCapture cap;

Mat frame;

CascadeClassifier face_cascade;

     4、修改mainwindow.cpp文件

    （1） 修改mainwindow函数，添加如下部分：

    if( !face_cascade.load("F:\\QT\\data\\haarcascade_frontalface_alt2.xml") )

        cout << "--(!)Error loading face cascade\n";   

    timer = new QTimer(this);

    image = new QImage();

    // 时间到，读取当前摄像头信息

    connect(timer, SIGNAL(timeout()),

            this, SLOT(readFrame()));

        注意：cascade文件载入路径一定要跟自己cascade文件所在实际路径一致。

    （2） 在on_openCam_clicked()函数中添加：

    cap.open(0);

    timer->start(33);

    （3） 在on_closeCam_clicked()函数中添加：

    timer->stop();

    cap.release();

    （4） 添加readFrame() 函数的处理部分：

void MainWindow::readFrame()

{

    cap >> frame;

    Mat gray, frame1, frame2;

    vector<Rect> faces;

    cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    cvtColor(frame, frame1, COLOR_BGR2RGB);

    QImage img((const uchar*)frame1.data,

               frame1.cols, frame1.rows,

               frame1.cols * frame1.channels(),

               QImage::Format_RGB888);

    ui->label->setPixmap(QPixmap::fromImage(img));

    equalizeHist(gray, gray);

    //-- Detect faces

    face_cascade.detectMultiScale( gray, faces, 1.1, 2, 0|CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(60, 60) );

    for ( size_t i = 0; i < faces.size(); i++ )

    {

        Point center( faces[i].x + faces[i].width/2, faces[i].y + faces[i].height/2 );

        ellipse( frame, center, Size( faces[i].width/2, faces[i].height/2 ), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 );

    }

    cvtColor(frame, frame2, COLOR_BGR2RGB);

    QImage img1((const uchar*)frame2.data,

               frame2.cols, frame2.rows,

               frame2.cols * frame2.channels(),

               QImage::Format_RGB888);

    ui->label_2->setPixmap(QPixmap::fromImage(img1));

}

    这样就ok啦，运行一下，效果如下：