畢業(yè)設(shè)計(jì) 圖像識(shí)別人臉疲勞檢測(cè)系統(tǒng)
0 前言
?? 這兩年開(kāi)始畢業(yè)設(shè)計(jì)和畢業(yè)答辯的要求和難度不斷提升，傳統(tǒng)的畢設(shè)題目缺少創(chuàng)新和亮點(diǎn)，往往達(dá)不到畢業(yè)答辯的要求，這兩年不斷有學(xué)弟學(xué)妹告訴學(xué)長(zhǎng)自己做的項(xiàng)目系統(tǒng)達(dá)不到老師的要求。
為了大家能夠順利以及最少的精力通過(guò)畢設(shè)，學(xué)長(zhǎng)分享優(yōu)質(zhì)畢業(yè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目，今天要分享的是
?? ?基于圖像識(shí)別的人臉識(shí)別與疲勞檢測(cè)系統(tǒng)
??學(xué)長(zhǎng)這里給一個(gè)題目綜合評(píng)分(每項(xiàng)滿分5分)
工作量：3分
創(chuàng)新點(diǎn)：5分
畢設(shè)幫助，選題指導(dǎo)，技術(shù)解答，歡迎打擾，見(jiàn)B站個(gè)人主頁(yè)
https://space.bilibili.com/33886978
1 課題背景
為了有效監(jiān)測(cè)駕駛員是否疲勞駕駛、避免交通事故的發(fā)?,本項(xiàng)目利??臉特征點(diǎn)進(jìn)?實(shí)時(shí)疲勞駕駛檢測(cè)的新?法。對(duì)駕駛員駕駛時(shí)的?部圖像進(jìn)?實(shí)時(shí)監(jiān)控,?先檢測(cè)?臉,并利?ERT算法定位?臉特征點(diǎn);然后根據(jù)?臉眼睛區(qū)域的特征點(diǎn)坐標(biāo)信息計(jì)算眼睛縱橫?EAR來(lái)描述眼睛張開(kāi)程度,根據(jù)合適的EAR閾值可判斷睜眼或閉眼狀態(tài);最后基于EAR實(shí)測(cè)值和EAR閾值對(duì)監(jiān)控視頻計(jì)算閉眼時(shí)間?例(PERCLOS)值度量駕駛員主觀疲勞程度,將其與設(shè)定的疲勞度閾值進(jìn)??較即可判定是否疲勞駕駛。
2 Dlib人臉識(shí)別
2.1 簡(jiǎn)介
Dlib是一個(gè)基于c++開(kāi)發(fā)的開(kāi)源數(shù)據(jù)工具庫(kù),其中包含了不少的機(jī)器學(xué)習(xí)的成熟算法與模型,相對(duì)于tensorflow和PyTorch,它用于圖像處理以及人臉面部特征提取、分類及對(duì)比這幾個(gè)方面比較具有通用性和優(yōu)越性,因此,Dlib正在越來(lái)越廣泛地應(yīng)用在人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。 Dlib具有獨(dú)立使用的可移植代碼。Dlib中的代碼使用c++語(yǔ)言進(jìn)行開(kāi)發(fā)而成,使用獨(dú)立封裝,在不借助第三方數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,可以直接移植到自己所需要設(shè)計(jì)的項(xiàng)目中進(jìn)行使用。 ? ? ? ? ?
2.2 Dlib優(yōu)點(diǎn) ? ?
Dlib擁有全面的文檔說(shuō)明。作為一個(gè)開(kāi)源的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練集,Dlib中有很多功能齊全的程序和文件,從人性化的角度而言的,Dlib在這一點(diǎn)上做的是非常不錯(cuò)的,因?yàn)樗鼮槊恳粋€(gè)程序文檔和文件都做了相對(duì)應(yīng)的注釋,這樣開(kāi)發(fā)者就可以迅速準(zhǔn)確的調(diào)集程序文檔來(lái)完成自己所需要的項(xiàng)目功能。
Dlib涵蓋了支持功能完備的深度學(xué)習(xí)以及圖像處理的各類算法。Dlib為開(kāi)發(fā)者提供了機(jī)器深度學(xué)習(xí)的各類成熟的完備算法,并且在圖像處理方面也為開(kāi)發(fā)者帶來(lái)了能夠解決大多數(shù)實(shí)質(zhì)問(wèn)題的優(yōu)良算法。例如基于SVM的遞歸和分類算法,以及專門用于面對(duì)大規(guī)模分類和遞歸的降維算法。當(dāng)然還有能夠?qū)ξ粗瘮?shù)進(jìn)行預(yù)分類和預(yù)測(cè)的相關(guān)向量機(jī),其分類和預(yù)測(cè)訓(xùn)練是基于貝葉斯框架。
2.3 相關(guān)代碼
import` `matplotlib.pyplot as plt
import` `dlib
import` `numpy as np
import` `glob
import` `re
#正臉檢測(cè)器
detector``=``dlib.get_frontal_face_detector()
#臉部關(guān)鍵形態(tài)檢測(cè)器
sp``=``dlib.shape_predictor(r``"D:LBJAVAscriptshape_predictor_68_face_landmarks.dat"``)
#人臉識(shí)別模型
facerec ``=` `dlib.face_recognition_model_v1(r``"D:LBJAVAscriptdlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat"``)
#候選人臉部描述向量集
descriptors``=``[]
photo_locations``=``[]
for` `photo ``in` `glob.glob(r``'D:LBJAVAscriptfaces*.jpg'``):
``photo_locations.append(photo)
``img``=``plt.imread(photo)
``img``=``np.array(img)
``#開(kāi)始檢測(cè)人臉
``dets``=``detector(img,``1``)
``for` `k,d ``in` `enumerate``(dets):
?``#檢測(cè)每張照片中人臉的特征
?``shape``=``sp(img,d)
?``face_descriptor``=``facerec.compute_face_descriptor(img,shape)
?``v``=``np.array(face_descriptor)
?``descriptors.append(v)
? ?
#輸入的待識(shí)別的人臉處理方法相同
img``=``plt.imread(r``'D:test_photo10.jpg'``)
img``=``np.array(img)
dets``=``detector(img,``1``)
#計(jì)算輸入人臉和已有人臉之間的差異程度（比如用歐式距離來(lái)衡量）
differences``=``[]
for` `k,d ``in` `enumerate``(dets):
``shape``=``sp(img,d)
``face_descriptor``=``facerec.compute_face_descriptor(img,shape)
``d_test``=``np.array(face_descriptor)
``#計(jì)算輸入人臉和所有已有人臉描述向量的歐氏距離
``for` `i ``in` `descriptors:
?``distance``=``np.linalg.norm(i``-``d_test)
?``differences.append(distance)
#按歐式距離排序 歐式距離最小的就是匹配的人臉
candidate_count``=``len``(photo_locations)
candidates_dict``=``dict``(``zip``(photo_locations,differences))
candidates_dict_sorted``=``sorted``(candidates_dict.items(),key``=``lambda` `x:x[``1``])
#matplotlib要正確顯示中文需要設(shè)置
plt.rcParams[``'font.family'``] ``=` `[``'sans-serif'``]
plt.rcParams[``'font.sans-serif'``] ``=` `[``'SimHei'``]
plt.rcParams[``'figure.figsize'``] ``=` `(``20.0``, ``70.0``)
ax``=``plt.subplot(candidate_count``+``1``,``4``,``1``)
ax.set_title(``"輸入的人臉"``)
ax.imshow(img)
for` `i,(photo,distance) ``in` `enumerate``(candidates_dict_sorted):
``img``=``plt.imread(photo)
``face_name``=``""
``photo_name``=``re.search(r``'([^\]*).jpg$'``,photo)
``if` `photo_name:
?``face_name``=``photo_name[``1``]
?
``ax``=``plt.subplot(candidate_count``+``1``,``4``,i``+``2``)
``ax.set_xticks([])
``ax.set_yticks([])
``ax.spines[``'top'``].set_visible(``False``)
``ax.spines[``'right'``].set_visible(``False``)
``ax.spines[``'bottom'``].set_visible(``False``)
``ax.spines[``'left'``].set_visible(``False``)
``if` `i``=``=``0``:
?``ax.set_title(``"最匹配的人臉nn"``+``face_name``+``"nn差異度："``+``str``(distance))
``else``:
?``ax.set_title(face_name``+``"nn差異度："``+``str``(distance))
``ax.imshow(img)
plt.show()
2.4 人臉數(shù)據(jù)庫(kù)
本項(xiàng)目中將識(shí)別到的人臉保存的.db文件中，相關(guān)代碼如下：
class CoreUI(QMainWindow):
? ?database = './FaceBase.db'
? ?trainingData = './recognizer/trainingData.yml'
? ?cap = CV2.VideoCapture()
? ?captureQueue = queue.Queue() ?# 圖像隊(duì)列
? ?alarmQueue = queue.LifoQueue() ?# 報(bào)警隊(duì)列，后進(jìn)先出
? ?logQueue = multiprocessing.Queue() ?# 日志隊(duì)列
? ?receiveLogSignal = pyqtSignal(str) ?# LOG信號(hào)
? ?def __init__(self):
? ? ? ?super(CoreUI, self).__init__()
? ? ? ?loadUi('./ui/Core.ui', self)
? ? ? ?self.setWindowIcon(QIcon('./icons/icon.png'))
? ? ? ?#self.setFixedSize(1161, 620)
? ? ? ?'''self.pushButton = QPushButton('rush', self)
? ? ? ?layout = QVBoxLayout()
? ? ? ?layout.addWidget(self.pushButton)
? ? ? ?self.setLayout(layout)'''
? ? ? ?#self.pushButton.clicked.connect(self.open)=
? ? ? ?# 圖像捕獲
? ? ? ?self.isExternalCameraUsed = False
? ? ? ?self.useExternalCameraCheckBox.stateChanged.connect(
? ? ? ? ? ?lambda: self.useExternalCamera(self.useExternalCameraCheckBox))
? ? ? ?self.faceProcessingThread = FaceProcessingThread()
? ? ? ?self.startWebcamButton.clicked.connect(self.startWebcam)
? ? ? ?#A\B功能開(kāi)關(guān)
? ? ? ?# 數(shù)據(jù)庫(kù)
? ? ? ?self.initDbButton.setIcon(QIcon('./icons/warning.png'))
? ? ? ?self.initDbButton.clicked.connect(self.initDb)
? ? ? ?self.timer = QTimer(self) ?# 初始化一個(gè)定時(shí)器
? ? ? ?self.timer.timeout.connect(self.updateFrame)
2.5 人臉?shù)浫爰幼R(shí)別效果
錄入過(guò)程
識(shí)別效果
3 疲勞檢測(cè)算法
該系統(tǒng)采用Dlib庫(kù)中人臉68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)shape＿predictor＿68＿face＿landmarks.dat的dat模型庫(kù)及視頻中的人臉，之后返回人臉特征點(diǎn)坐標(biāo)、人臉框及人臉角度等。本系統(tǒng)利用這68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)駕駛員的疲勞狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，算法如下： ? ? ? ? ? ? ?
初始化Dlib的人臉檢測(cè)器(HOG)，然后創(chuàng)建面部標(biāo)志物預(yù)測(cè)； ? ? ?
使用dlib.get＿frontal＿face＿detector() 獲得臉部位置檢測(cè)器；
使用dlib.shape＿predictor獲得臉部特征位置檢測(cè)器； ? ? ? ? ? ?
分別獲取左、右眼面部標(biāo)志的索引； ? ? ? ? ? ? ?
打開(kāi)CV2本地?cái)z像頭。
Dlib庫(kù)68個(gè)特征點(diǎn)模型如圖所示：
3.1 眼睛檢測(cè)算法
基于EAR算法的眨眼檢測(cè)，當(dāng)人眼睜開(kāi)時(shí)，EAR在某個(gè)值域范圍內(nèi)波動(dòng)，當(dāng)人眼閉合時(shí)，EAR迅速下降，理論上接近于0。當(dāng)EAR低于某個(gè)閾值時(shí)，眼睛處于閉合狀態(tài)；當(dāng)EAR由某個(gè)值迅速下降至小于該閾值，再迅速上升至大于該閾值，則判斷為一次眨眼。為檢測(cè)眨眼次數(shù)，需要設(shè)置同一次眨眼的連續(xù)幀數(shù)。眨眼速度較快，一般1～3幀即可完成眨眼動(dòng)作。眼部特征點(diǎn)如圖：
EAR計(jì)算公式如下：
當(dāng)后幀眼睛寬高比與前一幀差值的絕對(duì)值(EAR)大于0.2時(shí)，認(rèn)為駕駛員在疲勞駕駛。（68點(diǎn)landmark中可以看到37-42為左眼，43-48為右眼）
右眼開(kāi)合度可以通過(guò)以下公式：
眼睛睜開(kāi)度從大到小為進(jìn)入閉眼期，從小到大為進(jìn)入睜眼期，計(jì)算最長(zhǎng)閉眼時(shí)間(可用幀數(shù)來(lái)代替)。閉眼次數(shù)為進(jìn)入閉眼、進(jìn)入睜眼的次數(shù)。通過(guò)設(shè)定單位時(shí)間內(nèi)閉眼次數(shù)、閉眼時(shí)間的閾值判斷人是否已經(jīng)疲勞了。
相關(guān)代碼：
# 疲勞檢測(cè)，檢測(cè)眼睛和嘴巴的開(kāi)合程度
from scipy.spatial import distance as dist
from imutils.video import FileVideoStream
from imutils.video import VideoStream
from imutils import face_utils
import numpy as np ?# 數(shù)據(jù)處理的庫(kù) numpy
import argparse
import imutils
import time
import dlib
import CV2
import math
import time
from threading import Thread
def eye_aspect_ratio(eye):
? ?# 垂直眼標(biāo)志（X，Y）坐標(biāo)
? ?A = dist.euclidean(eye[1], eye[5]) ?# 計(jì)算兩個(gè)集合之間的歐式距離
? ?B = dist.euclidean(eye[2], eye[4])
? ?# 計(jì)算水平之間的歐幾里得距離
? ?# 水平眼標(biāo)志（X，Y）坐標(biāo)
? ?C = dist.euclidean(eye[0], eye[3])
? ?# 眼睛長(zhǎng)寬比的計(jì)算
? ?ear = (A + B) / (2.0 * C)
? ?# 返回眼睛的長(zhǎng)寬比
? ?return ear
3.2 打哈欠檢測(cè)算法
基于MAR算法的哈欠檢測(cè)，利用Dlib提取嘴部的6個(gè)特征點(diǎn)，通過(guò)這6個(gè)特征點(diǎn)的坐標(biāo)(51、59、53、57的縱坐標(biāo)和49、55的橫坐標(biāo))來(lái)計(jì)算打哈欠時(shí)嘴巴的張開(kāi)程度。當(dāng)一個(gè)人說(shuō)話時(shí)，點(diǎn)51、59、53、57的縱坐標(biāo)差值增大，從而使MAR值迅速增大，反之，當(dāng)一個(gè)人閉上嘴巴時(shí)，MAR值迅速減小。
嘴部主要取六個(gè)參考點(diǎn)，如下圖：
計(jì)算公式：
通過(guò)公式計(jì)算MAR來(lái)判斷是否張嘴及張嘴時(shí)間，從而確定駕駛員是否在打哈欠。閾值應(yīng)經(jīng)過(guò)大量實(shí)驗(yàn)，能夠與正常說(shuō)話或哼歌區(qū)分開(kāi)來(lái)。為提高判斷的準(zhǔn)確度，采用雙閾值法進(jìn)行哈欠檢測(cè)，即對(duì)內(nèi)輪廓進(jìn)行檢測(cè)：結(jié)合張口度與張口時(shí)間進(jìn)行判斷。Yawn為打哈欠的幀數(shù)，N為1 min內(nèi)總幀數(shù)，設(shè)雙閾值法哈欠檢測(cè)的閾值為10%，當(dāng)打哈欠頻率Freq>10%時(shí)，則認(rèn)為駕駛員打了1個(gè)深度哈欠或者至少連續(xù)2個(gè)淺哈欠，此時(shí)系統(tǒng)進(jìn)行疲勞提醒。
相關(guān)代碼：
# 疲勞檢測(cè)，檢測(cè)眼睛和嘴巴的開(kāi)合程度
from scipy.spatial import distance as dist
from imutils.video import FileVideoStream
from imutils.video import VideoStream
from imutils import face_utils
import numpy as np ?# 數(shù)據(jù)處理的庫(kù) numpy
import argparse
import imutils
import time
import dlib
import CV2
import math
import time
from threading import Thread
def mouth_aspect_ratio(mouth): ?# 嘴部
? ?A = np.linalg.norm(mouth[2] - mouth[10]) ?# 51, 59
? ?B = np.linalg.norm(mouth[4] - mouth[8]) ?# 53, 57
? ?C = np.linalg.norm(mouth[0] - mouth[6]) ?# 49, 55
? ?mar = (A + B) / (2.0 * C)
? ?return mar
相應(yīng)的演示效果如下：
3.3 點(diǎn)頭檢測(cè)算法
基于HPE算法的點(diǎn)頭檢測(cè)
HPE(Head Pose Estimation,HPE)算法步驟：2D人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，3D人臉模型匹配，求解3D點(diǎn)和對(duì)應(yīng)2D點(diǎn)的轉(zhuǎn)換關(guān)系，根據(jù)旋轉(zhuǎn)矩陣求解歐拉角。檢測(cè)過(guò)程中需要使用世界坐標(biāo)系(UVW)、相機(jī)坐標(biāo)系(XYZ)、圖像中心坐標(biāo)系(uv)和像素坐標(biāo)系(xy)。一個(gè)物體相對(duì)于相機(jī)的姿態(tài)可以使用旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣來(lái)表示。
平移矩陣：物體相對(duì)于相機(jī)的空間位置關(guān)系矩陣，用T表示；
旋轉(zhuǎn)矩陣：物體相對(duì)于相機(jī)的空間姿態(tài)關(guān)系矩陣，用R表示。
因此必然少不了坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換。如圖所示：
于是世界坐標(biāo)系(UVW)、相機(jī)坐標(biāo)系(XYZ)、圖像中心坐標(biāo)系(uv)和像素坐標(biāo)系(xy)四兄弟閃亮登場(chǎng)。相對(duì)關(guān)系如下： 世界坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到相機(jī)坐標(biāo)：
相機(jī)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到像素坐標(biāo)系：
像素坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的關(guān)系為：
圖像中心坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到像素坐標(biāo)系：
得到旋轉(zhuǎn)矩陣后，求歐拉角：
設(shè)定參數(shù)閾值為0.3，在一個(gè)時(shí)間段，如10 s內(nèi)，當(dāng)?shù)皖^歐拉角|Pitch|≥20°或者頭部?jī)A斜歐拉角|Roll|≥20°的時(shí)間比例超過(guò)0.3時(shí)，則認(rèn)為駕駛員處于瞌睡狀態(tài)，發(fā)出預(yù)警。
相關(guān)效果展示：
4 PyQt5
4.1 簡(jiǎn)介
Qt是一個(gè)跨平臺(tái)的 C++ 開(kāi)發(fā)庫(kù)，主要用來(lái)開(kāi)發(fā)圖形用戶界面程序(GUI)，當(dāng)然也可以開(kāi)發(fā)不帶界面的命令行程序。 但Qt 是純 C++ 開(kāi)發(fā)的，PyQt5是基于圖形程序框架Qt5的Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，由一組Python模塊構(gòu)成。
QLabel控件：用來(lái)顯示文本或圖像。
QLineEdit窗口控件：提供了一個(gè)單頁(yè)面的單行文本編輯器。
QTextEdit窗口控件：提供了一個(gè)單頁(yè)面的多行文本編輯器。
QPushButton窗口控件：提供了一個(gè)命令按鈕。
QRadioButton控件：提供了一個(gè)單選鈕和一個(gè)文本或像素映射標(biāo)簽。
QCheckBox窗口控件：提供了一個(gè)帶文本標(biāo)簽的復(fù)選框。
QspinBox控件：允許用戶選擇一個(gè)值，要么通過(guò)按向上/向下鍵增加/減少當(dāng)前顯示值，要么直接將值輸入到輸入框中。
QScrollBar窗口控件：提供了一個(gè)水平的或垂直的滾動(dòng)條。
QSlider控件：提供了一個(gè)垂直的或水平的滑動(dòng)條。
QComboBox控件：一個(gè)組合按鈕，用于彈出列表。
QMenuBar控件：提供了一個(gè)橫向菜單欄。
QStatusBar控件：提供了一個(gè)適合呈現(xiàn)狀態(tài)信息的水平條，通常放在QMainWindow的底部。
QToolBar控件：提供了一個(gè)工具欄，可以包含多個(gè)命令按鈕，通常放在QMainWindow的頂部。
QListView控件：可以顯示和控制可選的多選列表，可以設(shè)置ListMode或IconMode。
QPixmap控件：可以在繪圖設(shè)備上顯示圖像，通常放在QLabel或QPushButton類中。
Qdialog控件：對(duì)話框窗口的基類。
QWidget是所有用戶界面類的基類，它能接收所有的鼠標(biāo)、鍵盤和其他系統(tǒng)窗口事件。沒(méi)有被嵌入到父窗口中的Widget會(huì)被當(dāng)作一個(gè)窗口來(lái)調(diào)用，當(dāng)然，它也可以使用setWindowFlags(Qt.WindowFlags)函數(shù)來(lái)設(shè)置窗口的顯示效果。QWidget的構(gòu)造函數(shù)可以接收兩個(gè)參數(shù)，其中第一個(gè)參數(shù)是該窗口的父窗口；第二個(gè)參數(shù)是該窗口的Flag，也就是- Qt.WindowFlags。根據(jù)父窗口來(lái)決定Widget是嵌入到父窗口中還是被當(dāng)作一個(gè)獨(dú)立的窗口來(lái)調(diào)用，根據(jù)Flag來(lái)設(shè)置Widget窗口的一些屬性。
QMainWindow（主窗口）一般是應(yīng)用程序的框架，在主窗口中可以添加所需要的Widget，比如添加菜單欄、工具欄、狀態(tài)欄等。主窗口通常用于提供一個(gè)大的中央窗口控件（如文本編輯或者繪制畫布）以及周圍的菜單欄、工具欄和狀態(tài)欄。QMainWindow常常被繼承，這使得封裝中央控件、菜單欄，工具欄以及窗口狀態(tài)變得更容易，也可以使用Qt Designer來(lái)創(chuàng)建主窗口。
4.2相關(guān)界面代碼
#部分代碼
from PyQt5.QtCore import QTimer, QThread, pyqtSignal, QRegExp, Qt
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon, QTextCursor, QRegExpValidator,QPainter
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.uic import loadUi
from ui.untitled import Ui_Form
from core2 import CoreUI
from dataRecord import DataRecordUI
from dataManage import DataManageUI
from ui.pic import Ui_Form1
from PyQt5 import QtCore
import sys
import os
from PyQt5 import QtGui
from PyQt5 import QtCore
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtGui import *
import sys
class Main(CoreUI,QMainWindow):
def __init__(self):
?super(Main, self).__init__()
?qssStyle = open(os.path.join('sip/123.qss')).read()
?self.setStyleSheet(qssStyle)
?self.setWindowFlag(QtCore.Qt.FramelessWindowHint)#設(shè)置無(wú)邊框 ?但是按鍵得重新設(shè)置了
?#self.startWebcamButton()
?self.startWebcamButton.setStyleSheet(
? "startWebcamButton{color:black}"
? "startWebcamButton:hover{color:red}"
? "startWebcamButton{background-color:rgb(180,180,180)}"
? "startWebcamButton{border:2px}"
? "startWebcamButton{border-radius:10px}"
? "startWebcamButton{padding:2px 4px}"
? "startWebcamButton{font-size:14pt}")
?self.pushButton.setStyleSheet(
? "#pushButton {color:rgb(255,255,255);border-image:url(sip/anniu.png);text-aligh:left;font-size:18px;font-weight:bold;};"
?)
?self.pushButton_2.setStyleSheet(
? "#pushButton_2 {color:rgb(255,255,255);border-image:url(sip/anniu.png);text-aligh:left;font-size:18px;font-weight:bold;};"
?)
?self.pushButton_3.setStyleSheet(
? "#pushButton_3 {color:rgb(255,255,255);border-image:url(sip/anniu.png);text-aligh:left;font-size:18px;font-weight:bold;};"
?)
?self.pushButton_4.setStyleSheet(
? "#pushButton_4 {color:rgb(255,255,255);border-image:url(sip/anniu.png);text-aligh:left;font-size:18px;font-weight:bold;};"
?)
?#self.setStyleSheet("color:white")#顏色全變
?self.pushButton_4.clicked.connect(QCoreApplication.instance().quit)
def closewin(self):
?self.close()
def mouseMoveEvent(self, e: QMouseEvent): ?# 重寫移動(dòng)事件
?self._endPos = e.pos() - self._startPos
?self.move(self.pos() + self._endPos)
def mousePressEvent(self, e: QMouseEvent):
?if e.button() == Qt.LeftButton:
? self._isTracking = True
? self._startPos = QPoint(e.x(), e.y())
def mouseReleaseEvent(self, e: QMouseEvent):
?if e.button() == Qt.LeftButton:
? self._isTracking = False
? self._startPos = None
? self._endPos = None
def paintEvent(self, a0: QtGui.QPaintEvent) -> None:
?painter = QPainter(self)
?pixmap = QPixmap("sip/5.jfif")
?painter.drawPixmap(self.rect(), pixmap)
?#self.setupUi(self)
'''def open(self):
?path = r"sip/new"
?QDesktopServices.openUrl(QUrl.fromLocalFile(path))'''
class Child(DataRecordUI,QMainWindow):
def __init__(self):
?super(Child, self).__init__()
?self.setWindowFlag(QtCore.Qt.FramelessWindowHint)
?qssStyle = open(os.path.join('sip/123.qss')).read()
?self.setStyleSheet(qssStyle)
?#self.setupUi(self)
def OPEN(self):
? self.show()
def closewin(self):
?self.close()
def returnmain(self):
?self.pushButton.clicked.connect(main.show)
?self.pushButton.clicked.connect(ch.hide)
def paintEvent(self, a0: QtGui.QPaintEvent) -> None:
?painter = QPainter(self)
?pixmap = QPixmap("sip/5.jfif")
?painter.drawPixmap(self.rect(), pixmap)
class Child1(DataManageUI,QMainWindow):
def __init__(self):
?super(Child1,self).__init__()
?self.setWindowFlag(QtCore.Qt.FramelessWindowHint)
?qssStyle = open(os.path.join('sip/123.qss')).read()
?self.setStyleSheet(qssStyle)
def OPEN(self):
?self.show()
def closewin(self):
?self.close()
def returnmain(self):
?self.pushButton.clicked.connect(main.show)
?self.pushButton.clicked.connect(ch1.hide)
def paintEvent(self, a0: QtGui.QPaintEvent) -> None:
?painter = QPainter(self)
?pixmap = QPixmap("sip/5.jfif")
?painter.drawPixmap(self.rect(), pixmap)
class help(Ui_Form,QWidget):
def __init__(self):
?super(help,self).__init__()
?self.setWindowFlag(QtCore.Qt.FramelessWindowHint)
?self.setupUi(self)
?qssStyle = open(os.path.join('sip/123.qss')).read()
?self.setStyleSheet(qssStyle)
?'''qssStyle1 = open(os.path.join('sip/123.qss')).read()
?self.setStyleSheet(qssStyle1)'''
def OPEN(self):
?self.show()
def returnmain(self):
?self.pushButton.clicked.connect(main.show)
?self.pushButton.clicked.connect(Help.hide)
def paintEvent(self, a0: QtGui.QPaintEvent) -> None:
?painter = QPainter(self)
?pixmap = QPixmap("sip/5.jfif")
?painter.drawPixmap(self.rect(), pixmap)
class add(Ui_Form1,QWidget):
def __init__(self):
?super(add,self).__init__()
?#self.setWindowFlag(QtCore.Qt.FramelessWindowHint)
?self.setupUi(self)
?self.setWindowFlag(QtCore.Qt.FramelessWindowHint)
?qssStyle = open(os.path.join('sip/123.qss')).read()
?self.setStyleSheet(qssStyle)
?#qssStyle = open(os.path.join('123.qss')).read()
?self.pushButton.clicked.connect(self.close)
?#self.setStyleSheet(qssStyle)
def OPEN(self):
?self.show()
def paintEvent(self, a0: QtGui.QPaintEvent) -> None:
?painter = QPainter(self)
?pixmap = QPixmap("./sip/5.jfif")
?painter.drawPixmap(self.rect(), pixmap)
if __name__ =="__main__":
#QtCore.QCoreApplication.setAttribute(QtCore.Qt.AA_EnableHighDpiScaling)
app = QApplication(sys.argv)
main = Main()
ch = Child()
ch1 = Child1()
Help = help()
ADD=add()
main.show()
#main.setStyleSheet("{border-image:url(sip/background.jpg)}")
main.pushButton.clicked.connect(main.hide)
main.pushButton.clicked.connect(ch.OPEN)
main.pushButton_2.clicked.connect(main.hide)
main.pushButton_2.clicked.connect(ch1.OPEN)
main.pushButton_3.clicked.connect(main.hide)
main.pushButton_3.clicked.connect(Help.OPEN)
main.pushButton_11.clicked.connect(ADD.OPEN)
ch.pushButton.clicked.connect(ch.returnmain)
ch1.pushButton.clicked.connect(ch1.returnmain)
Help.pushButton.clicked.connect(Help.returnmain)
#ADD.pushButton.clicked.connect(ADD.close)
sys.exit(app.exec_())
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