void Widget::showVideo(){   capeture >> resource;   CascadeClassifier faceClassifier;   //训练好的文件名称，放置在可执行文件同目录下   bool falg = faceClassifier.load("/home/zhu/opencv/opencv-3.4.5/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml");   if(falg == false)   {       QMessageBox::warning(this,"Haar级联分类器错误","不能加载haarcascade_frontalface_alt2.xml文件！！",QMessageBox::Ok);       return ;   }   //完全拷贝，把resource中的所有信息拷贝到frame中   Mat frame = resource.clone();   Mat gray;   vector faces; //faces是一个容器，用来接收检测到的人脸   //RGB转BGR格式   cvtColor(frame,gray,CV_BGR2GRAY);   //变换后的图像进行直方图均值化处理   equalizeHist(gray,gray);   //通过人脸分类器识别有多少人脸   faceClassifier.detectMultiScale(gray,faces, 1.8, 3,0, cv::Size(50, 50));   Mat face;   for(size_t i = 0;i < faces.size();i++)   {         if(faces[i].height > 0 && faces[i].width > 0)         {               face = gray(faces[i]);               rectangle(frame,faces[i],cv::Scalar(0, 0, 255), 1, 8, 0);//函数是用来绘制一个矩形框的，通常用在图片的标记上         }   }   QImage res = Mat2Image(frame);   ui->label_video->setPixmap(QPixmap::fromImage(res));   QFile facemodel(QDir::currentPath() + "/facemodel.xml");   bool ok = facemodel.open(QIODevice::ReadOnly | QIODevice::Text);   if(!ok)       return;   if(faces.size() == 0)   {       ui->label_result->setText("识别结果：");       return;   }   Mat face_test;   /*if((face.rows > 112) || (face.cols > 92))       {           cv::resize(face, face_test, cv::Size(92,112));       }*/   cv::resize(face, face_test, cv::Size(92,112));   if(!face_test.empty())   {       //测试图像应该是灰度图       /*               第一个参数是测试样品，每行作为一个测试数据，即要将每一个样品处理成导入的模型同样维度大小的一行数据，                       可同时放入多行数据，这时候就要用到第二个参数。               当第二个参数为空时，函数会返回测试数据的标签值，假如放入一个Mat 暂名为result，则会保存在这个Mat中           */       QString XmlPath = QDir::currentPath() + "/facemodel.xml";       model = LBPHFaceRecognizer::create();       //model->read(XmlPath);       //model->read(XmlPath.toStdString());       model = Algorithm::load(XmlPath.toStdString());       //model->predict(face_test,predictedLabel,confidence);       int predictLabel = -1;       double predictConfidence = 0.0;       model->predict(face_test, predictLabel, predictConfidence);       //int label = model->predict(face_test);       QFile user(QDir::currentPath() + "/usr.txt");       if(!user.open(QIODevice::ReadWrite | QIODevice::Text))       {           qDebug() << user.errorString() <         <endl;< span>         </endl;<>       }       qint64 usrlinenum =0;       QString line;       QTextStream in(&user);       QStringList list;       qDebug()<<"count="<< count <<"比对结果："<       count++;       if(predictConfidence > 80)       {           qDebug()<<"查无此人";           ui->label_result->setText("识别结果:查无此人");           return;       }       while(!in.atEnd())       {           line = in.readLine();           usrlinenum++;           if(usrlinenum == predictLabel){               list = line.split(";");               ui->label_result->setText(QString("识别结果：")+list[1]);               qDebug()<<"list[1]"<         <list[1];< span>         </list[1];<>               user.close();               facemodel.close();               return;           }       }       ui->label_result->setText("识别结果：查无此人");       user.close();   }   else{       ui->label_result->setText("识别结果：查无此人");   }   facemodel.close();}