基于python的基于人脸识别智能化小区门禁管理系统(Python毕业设计,附源码，数据库,教程）.zip

# Opencv_Facenet_Pyqt5Demo #### 介绍 本项目基于Facenet深度学习网络的人脸识别模型，通过Pytorch训练，在利用onnxruntime进行推理，将整体功能实现在利用pyqt5搭建的图形化界面上；本项目利用python语言进行开发，该项目的设置目前还未完成，后续会对其进行更新。 #### 软件架构 软件架构说明 1.根目录下的Demo文件中主要包括pyqt5图形化界面设计代码，其中的source文件夹为界面的源代码以及ICON图标文件，其中的utilsDemo文件夹中的文件为实现界面功能的代码； 2.根目录下的resources文件夹中主要包括人脸数据库face_datas、测试人脸数据集test-datas、人脸数据库中人脸的特征向量face_feature_vector.txt、图片保存路径images_path.txt，以及model.onnx网络权值文件； 3.根目录下的utils文件夹中的文件为一些所必须的一些定义的方法函数； #### 使用说明 1.图形化界面的运行脚本在Demo文件夹下的MainWindowPane.py文件； 2.对于model.onnx文件，为pytorch训练好的mobilenetv1为主干特征提取网络的facenet网络模型权重参数进行格式转换为onnx格式的网络权重参数； 3.根目录文件夹下的create_face_txt.py文件为生成人脸数据库中的人脸特征向量face_feature_vector.txt,以及图片路径文件images_path.txt,每次向face_datas文件夹中添加图片，请运行create_face_txt.py文件更新face_feature_vector.txt以及face_datas.txt文件。 4.根目录下的test文件为测试文件夹，将test_datas文件夹中的图片输入后可以自动匹配到人脸数据库中的人脸。