人脸识别Qt界面支持CS架构
人脸识别的可视化界面 + Qt + CS 架构，组合起来真的挺实用的。你可以用 Qt 做个像样的界面，拖控件什么的方便，搭配 PyQt5 或 PySide2 开发效率还蛮高。而且这个项目还支持 CS 架构，前端界面发图给后端识别，服务器完再把结果丢回来，流程清晰，响应也快。
人脸识别部分推荐用 OpenCV 或 Dlib，前者好上手，后者关键点定位更精准。像 Haar 分类器、MTCNN 或 FaceNet，都挺适合不同需求。如果想跑得快，模型轻量化+多线程可以考虑一下。
Qt 的界面还挺灵活的，拖个按钮、接个信号槽，界面交互写起来不累。要是你不太会手写 UI，可以用 Qt Designer，画完直接转 Python 代码。搭配 PyQt5 的 signal/slot 机制，点击按钮就能触发图像上传或显示结果，体验感不错。
服务器端用 Flask 或 Django 都能搞，搭个 REST API，让前端 POST 图片过去。识别结果 JSON 返回，客户端一接到就更新界面。Flask 比较轻，适合原型或测试用，部署也快。
性能优化别忘了搞一下。服务端用 multiprocessing 提高并发，或者加个 Nginx 反向代理分发求，跑起来顺畅多了。识别模型的话，别一股脑儿全上 GPU，看场景来定，移动端需求就别太重。
如果你正好在做人脸识别，又想加个图形界面，顺便了解下前后端配合，那这个项目确实值得一试。代码结构清晰、技术点也不绕，适合做练手项目或者小型系统原型。
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