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#QThread就是Pyqt5提供的线程类
#由于是一个已经完成了的类，功能已经写好，线程类的功能需要自己完成
#需要自己完成需要的线程类，创建一个新的线程类（功能自己定义），继承QThread
#新写的类具有线程的功能
'''
import base64
import cv2
import sqlite3
import requests
from PyQt5.QtCore import QThread, QTimer, pyqtSignal, QDateTime
#线程进行执行，只会执行线程类中的run函数，如果有新的功能需要实现，需要重新写一个run函数完成
class detect_thread(QThread):#新的线程类，并继承QThread
#创建信号槽，字典类型
transmit_data = pyqtSignal(dict)
#创建第二个信号槽,将人脸搜索的结果返回到主界面
search_data = pyqtSignal(str)
#ok(布尔值)用于判断退出while循环
ok = True
#标志位，判断是否检测到人脸
faceMark = False
#最后一次检测到的人脸
lastFace = ''
# 判断最后一次检测到的人脸
isLastFace = True
#创建字典，用来存放签到数据
sign_list = {}
def __init__(self,token,group):#进行初始化,需要传递一个token(访问令牌)参数
super(detect_thread, self).__init__()#初始化父类 后面括号不需要self
self.access_token = token
self.group = group
print(self.group)
print(self.group)
self.condition = False
#run函数执行结束代表线程结束
def run(self):
print("run")
'''
# 让run函数一直执行的函数
self.exec_()
self.time = QTimer()
self.time.start(1000)
#关联信号和槽
self.time.timeout.connect(self.detect_face)
'''
#让run函数一直执行detect_face()函数
while self.ok:
#当condition=True(即得到数据)时执行detect_face()
if self.condition:
self.detect_face(self.base64_image)
#执行完一次将condition设置为False
self.condition = False
def get_base64(self,base64_image):
#当窗口产生信号，调用这个槽函数，就把传递的数据，存放在现存的变量中
self.base64_image = base64_image
self.condition = True
# 脸检测与属性分析请求,想得到如年龄、性别等信息(放到了线程里面)
#detect_face(self)前身是get_face(self)函数
def detect_face(self,base64_image):
'''
这是打开对话框获取画面
#获取一张图片（一帧画面）
#getOpenFileName()通过对话框的形式获取一张图片（.jpg）路径
path,ret= QFileDialog.getOpenFileName(self,"open picture",".","图片格式(*.jpg)")
print(path)
#把图片转换成base64编码
fp = open(path,'rb')#以二进制只读打开文件
#将以二进制形式读到的图片进行base64编码操作
base64_image = base64.b64encode(fp.read())
'''
# 发送请求地址
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect"
# 请求参数，是一个字典，在字典中存储了，百度AI要识别的图片信息，属性内容
params = {
"image": base64_image, # 图片信息字符串
"image_type": "BASE64", # 图片信息的格式
"face_field": "gender,age,beauty,expression,face_shape,glasses,emotion,mask", # 请求识别人脸的属性，各个属性在字符串中用逗号隔开
"max_face_num": 10 # 最多可以检测人脸的数目为：10
}
# 访问令牌，已经获取到
access_token = self.access_token
# 把请求地址和访问令牌组成可用的网络地址
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
# 参数，设置请求格式体（字典）
headers = {'content-type': 'application/json'}
# 发送网络post请求，请求百度AI进行人脸检测，返回检测结果
# 发送网络请求，就会一定的等待时间，程序就会在这里阻塞执行
response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
if response:
data = response.json()
#做一个判断：如果没有检测到人脸，将错误代码返还回去，注意需要有return语句
if data['error_code'] !=0:
self.transmit_data.emit(data)
self.search_data.emit("摄像头未获取到画面，请不要遮挡摄像头")
self.faceMark = False
return
#当检测到有人脸时执行人脸搜索功能
if data['result']['face_num'] > 0:
# 发送信号emit()，将获取到的数据传到主界面
self.transmit_data.emit(dict(data))
self.face_search()
#将人脸标志位设置为True
self.faceMark = True
#当没有检测到人脸，发送空数据过去
else:
# 发送信号emit()
print("not detectface")
# 将人脸标志位设置为False
self.faceMark = False
#人脸搜索功能,只识别一个人
def face_search(self):
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/search"
params = {
"image":self.base64_image,
"image_type":"BASE64",
#从哪些组中进行人脸识别,点击签到时就将组号传过来
"group_id_list":self.group
}
access_token = self.access_token
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
headers = {'content-type': 'application/json'}
response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
if response:
data = response.json()
if data['error_code'] == 0:
#判断相似度是否大于90，大于能用，否则不能用
if data['result']['user_list'][0]['score']>90:
#存储要保存的签到的数据，方便进行显示
#将相似度删除掉，不用保存
del[data['result']['user_list'][0]['score']]
#获取当前系统时间
datetime = QDateTime.currentDateTime()
#将时间转换成字符串,只显示月日 时间
datetime = datetime.toString("MM-dd hh:mm:ss")
data['result']['user_list'][0]['datetime'] = datetime
#设置一个键，唯一标识一个人，防止错误重复进行签到
key = data['result']['user_list'][0]['group_id']+data['result']['user_list'][0]['user_id']
#如果key不存在，则进行添加
if key not in self.sign_list.keys():
self.sign_list[key] = data['result']['user_list'][0]
#0表示第一个人，因为是只检测一张人脸
#通过信号槽的方式将人脸搜索返回的结果传到主界面
user_id = data['result']['user_list'][0]['user_id']
user_info = data['result']['user_list'][0]['user_info']
if self.lastFace != user_id:
self.isLastFace = False
# 保存最后一次的人脸id
self.lastFace = user_id
self.search_data.emit("学生签到成功!\n\n"+"学号:"+user_id+'\n\n'+user_info)
#将学生签到成功的信息保存到class*_student_sign表中
conn = sqlite3.connect('my.db')
c = conn.cursor()
table_1 = self.group+'_student_sign'
table_2 = self.group+'_student'
cursor = c.execute("select name,class from '"+table_2+"' where id ='"+user_id+"'")
for i in cursor:
name = i[0]
class_ = i[1]
cursor_ = c.execute("select * from '" + table_1 + "' where id ='" + user_id + "'")
if(len(list(cursor_))):
pass
else:
c.execute("insert into '"+table_1+"'(id,name,class,date) values(?,?,?,?)",(user_id,name,class_,datetime))
conn.commit()
else:
self.search_data.emit("学生签到不成功,找不到对应的学生")