# 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。
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
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2023-10-30
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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 （84个子文件） 
数据库 
部署说明.txt 754B
face_recognition.sql 2KB 程序 部署说明.txt 754B face_recognition create_face_txt.py 1KB resources login.ui 6KB face_datas 
005.jpg 10KB 008.jpg 8KB 002.jpg 12KB 007.jpg 11KB register.ui 5KB images_path.txt 256B face_feature_vector.txt 13KB model.onnx 12.72MB main.py 343B LICENSE 9KB utils utils.py 1KB __init__.py 0B utils_fit.py 2KB __pycache__ __init__.cpython-310.pyc 156B utils.cpython-310.pyc 2KB utils_fit.cpython-37.pyc 2KB utils_fit.cpython-310.pyc 2KB __init__.cpython-37.pyc 157B utils.cpython-37.pyc 2KB dao user.py 5KB __pycache__ user.cpython-37.pyc 4KB user.cpython-310.pyc 4KB user.cpython-36.pyc 4KB service utilsDemo __init__.py 0B VideoClass.py 4KB __pycache__ __init__.cpython-310.pyc 161B VideoClass.cpython-37.pyc 4KB __init__.cpython-37.pyc 166B VideoClass.cpython-310.pyc 4KB application.py 3KB login_ui.py 5KB images_rc.py 54KB source userMain.py 10KB user.py 4KB images zs123.jpg 4KB 寮犱笁.jpg 4KB icons 
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