1. 開發(fā)環(huán)境

		Ubuntu18 + OpenCV3 + qt5

2.環(huán)境配置

1. 虛擬機安裝Ubuntu

2. 安裝qt5

下載完成后在下載目錄打開終端，賦予可執(zhí)行權(quán)限，再執(zhí)行即可安裝qt
sudo chmod +x qt-opensource-linux-x64-5.12.8.run

3. 安裝OpenCV庫

可參考文章

4. 在QT中引用OpenCV庫

若按照上述方法安裝好opencv，創(chuàng)建測試項目，在pro文件中加入：

INCLUDEPATH += /usr/local/include //opencv頭文件安裝路徑
LIBS += /usr/local/lib/libopencv_* //opencv庫文件路徑

測試：

#include <QWidget>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <QMessageBox>
#include <QDebug>

using namespace std;
using namespace cv;

//widget.cpp的析構(gòu)函數(shù)
{
VideoCapture cap(0);
    if(!cap.isOpened())
        QMessageBox::warning(this,"error","open camera faild!");
    cout << "open camera success" << endl;
    Mat frame;
    cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);
    cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);
    cap.set(cv::CAP_PROP_FPS, 30);


    for(;;){
        cap >> frame;
        if (frame.empty()) {
            qDebug() << "錯誤：無法捕獲幀";
            break;  // 退出循環(huán)或根據(jù)需要處理錯誤
        }
        imshow("video", frame);
        waitKey(27);
    }

}

（若出現(xiàn)警告 “VIDEOIO(V4L2:/dev/video0): select() timeout”，在虛擬機->設(shè)置->USB控制器，更改一下兼容性，更改為3.1即可解決問題）

啟動程序若正常出現(xiàn)攝像頭畫面則表明安裝配置成功。

ps：一般配置完成后你會發(fā)現(xiàn)攝像頭是反鏡像的（實際使用一般是鏡像-前置攝像頭）這是可以用flip函數(shù)來調(diào)整畫面流frame：

flip(image, flippedImage, 1): 水平翻轉(zhuǎn)
flip(image, flippedImage, 0): 垂直翻轉(zhuǎn)
flip(image, flippedImage, -1): 水平和垂直同時翻轉(zhuǎn)

flip 函數(shù)有三個參數(shù)，分別是：

**image：**輸入圖像，即需要進行翻轉(zhuǎn)的原始圖像。

**flippedImage：**輸出圖像，即翻轉(zhuǎn)后的圖像將存儲在這里。

這里使用 flip(frame, frame, 1);即可改變原圖形

3. 人臉檢測

1.圖像處理

1. 將攝像頭畫面由rgb（彩色）轉(zhuǎn)換為gray（灰度圖）

    #include <opencv2/imgproc.hpp>		//所需頭文件
    #include <opencv2/objdetect.hpp>
    cvtColor(frame,Grayimage,CV_BGR2GRAY);//將彩色圖轉(zhuǎn)換從灰度圖 其中frame是初始Mat容器所存放的畫面流，
                                          //Grayimage是轉(zhuǎn)換后的圖像 CV_BGR2GRAY是參數(shù)

2. 圖形均衡化（調(diào)整亮度，對比度）

equalizeHist(InputArray src,OutputArray dst); //函數(shù)參數(shù)說明
equalizeHist(Grayimage,Grayimage);      //進行均衡化處理，將處理后的圖形進行覆蓋（節(jié)約內(nèi)存）

2.人臉輪廓檢測

1. 加載級聯(lián)分類器（CascadeClassifier）（關(guān)于級聯(lián)分類器相關(guān)可參考）

Ubuntu：/usr/share/opencv/haarcascades$ ls
haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml
haarcascade_eye.xml
haarcascade_frontalcatface_extended.xml
haarcascade_frontalcatface.xml
haarcascade_frontalface_alt2.xml
haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
haarcascade_frontalface_alt.xml
haarcascade_frontalface_default.xml
haarcascade_fullbody.xml
haarcascade_lefteye_2splits.xml
haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml
haarcascade_lowerbody.xml
haarcascade_profileface.xml
haarcascade_righteye_2splits.xml
haarcascade_russian_plate_number.xml
haarcascade_smile.xml
haarcascade_upperbody.xml

//這里我們使用OpenCV訓(xùn)練好的級聯(lián)分類器進行人臉輪廓檢測，可在構(gòu)造函數(shù)中聲明即可
    classifier.load("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml");

    if (classifier.empty()) {
        qDebug() << "錯誤：無法加載級聯(lián)分類器文件";
    }

/* 
detectMultiScale(InputArray image,vector<Rect>& objects)	檢測函數(shù)說明
rectangle (InputOutputArray img,Point pt1,Point pt2,constScalar& color)	將檢測到的人臉矩形框繪制在圖形上的函數(shù)說明
*/

//具體使用：
	vector<Rect> Allface;           //矩形存放容器
//這里我們使用OpenCV庫中已經(jīng)訓(xùn)練好的級聯(lián)分類器進行人臉輪廓的識別
    classifier.detectMultiScale(Grayimage,Allface);      //檢測人臉矩形存放到vector容器中
     if(Allface.size()){ //是否存在人臉
        rectangle(Grayimage,Allface[0],Scalar(255,0,0));   //Allce中存放多個矩形（多張人臉，按照數(shù)組形式排列 Scalar改變顏色（rgb）
    }

上述僅為關(guān)鍵代碼

2. 將檢測的人臉矩形框保存

//先創(chuàng)建一個Mat容器用于存放截取到的矩形人臉框
 Mat Matface;   //存放檢測的人臉矩形框
 vector<uchar> JpgFace;   //存放jpg格式的圖形

 if(Allface.size()){ //是否存在人臉
        rectangle(Grayimage,Allface[0],Scalar(255,0,0));    //Allce中存放多個矩形（多張人臉，按照數(shù)組形式排列 Scalar改變顏色（rgb）
        Matface = Grayimage(Allface[0]);                    //將截取的人臉存放到Matface中
        imencode(".jpg",Matface,JpgFace);                   //將Matface中的圖片轉(zhuǎn)化成jpg格式
    }
    
//imencode函數(shù)說明：
imencode(const String &ext,InputArray img,vector<uchar> &buf)

3.百度智能云平臺注冊

1. 注冊百度智能云平臺
   進入官網(wǎng)>產(chǎn)品>人臉識別>人臉搜索 官網(wǎng)鏈接
   

立即創(chuàng)建即可

即可在應(yīng)用列表查看到自己的接口信息

2. 創(chuàng)建人臉庫
   

選擇查看人臉庫即可自定義添加組和人員，上傳清晰人臉照即可

4.SDK環(huán)境搭建

1. 技術(shù)文檔 > SDK文檔 > C++文檔 > 按照流程下載人臉識別SDK到Ubuntu中（具體流程可參考文檔）
   
2. 安裝依賴庫libcurl（需要支持https）openssl（加密） jsoncpp

sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev
sudo apt-get install openssl
sudo apt-get install libjsoncpp-dev

3. 將下載好的SDK解壓，并將其base文件夾以及face.h（人臉檢測只需這兩個文件）文件復(fù)制到你的項目中參考文檔
   

這里編譯可能會出現(xiàn)報錯找不到j(luò)son和openssl路徑，點擊錯誤代碼行，將其改為
#include <jsoncpp/json/json.h>，
#include "jsoncpp/json/json.h"
（即改變路徑，在前面加上jsoncpp）
并安裝libssl庫
sudo apt-get install libssl-dev

LIBS += -lcurl -lcrypto -ljsoncpp	//在pro文件中加入

并在程序中引入頭文件和命名空間

#include <face.h>
using namespace aip;

5.平臺接入

1. 建立交互客戶端client

	//頭文件中先聲明client指針類型對象，再在構(gòu)造函數(shù)中實例化賦值(使用完后需要用delete client進行銷毀)
	//widget.h
    Face *client;            //創(chuàng)建客戶端對象

	//widget.cpp
    //建立百度交互客戶端client
    // 設(shè)置APPID/AK/SK
    string app_id = "你自己的";
    string api_key = "你自己的";
    string secret_key = "你自己的";

    client = new Face(app_id,api_key,secret_key);

2. 格式轉(zhuǎn)換

梳理一下我們的攝像頭捕捉流程

frame(初始的彩色視頻幀流) > Grayimage（灰度化）> Matface（存放截取的人臉矩形）> JpgFace（人臉矩形圖片轉(zhuǎn)化為JPG格式）> Base64Fce（轉(zhuǎn)化為base64格式-百度人臉識別要求的格式）>>>>

//widget.h
//先在頭文件的private中聲明一個容器存放base64格式的圖片
string Base64Face;               //用于存放轉(zhuǎn)換成base64格式的照片

//widget.cpp
Base64Face =  base64_encode((char *)JpgFace.data(),JpgFace.size());   //將jpg格式的圖片轉(zhuǎn)化為base64格式的

3. 接收檢測結(jié)果

//widget.h
 Json::Value result;             //用于接受檢測結(jié)果的容器


// 帶參數(shù)調(diào)用人臉搜索函數(shù)說明
//result = client.face_search_v3(image, image_type, group_id_list, options);

result =  client->face_search_v3(Base64Face,"BASE64","student",Json::nullValue);
cout << result <<endl;	//打印測試結(jié)果

這里如果報錯multiple definition （多重定義）：可以將出現(xiàn)多重定義的函數(shù)定義為static（靜態(tài)函數(shù)）

6.驗證檢測結(jié)果

可以看到控制臺已經(jīng)輸出JSON格式的數(shù)據(jù)，并且檢測成功

7.解析數(shù)據(jù)

1. json解析

//result返回json數(shù)據(jù)格式
{
	"cached" : 0,
	"error_code" : 0,
	"error_msg" : "SUCCESS",
	"log_id" : 2660475389,
	"result" : 
	{
		"face_token" : "952d7830427201926483ab1f02f015b8",
		"user_list" : 
		[
			{
				"group_id" : "student",
				"score" : 80.822387695312003,
				"user_id" : "yyqx",
				"user_info" : ""
			}
		]
	},
	"timestamp" : 1705394660
}

        if(!result["result"].isNull())  //發(fā)送來的數(shù)據(jù)中result不為空（檢測到人臉）
        {
            if(result["result"]["user_list"][0]["score"].asInt() >= 88)    //提取數(shù)據(jù)中的score信息（匹配度高才算成功）
            {
                QString name = QString::fromStdString(result["result"]["user_list"][0]["user_id"].asString());  //將姓名轉(zhuǎn)化成Qstring類型以便提示
                QMessageBox::information(this,"歡迎！",name+"打卡成功！");
 
            }

            else  if(result["result"]["user_list"][0]["score"].asInt() < 88) {  //未在人臉庫中
                QMessageBox::information(this,"歡迎！","人員未注冊，請聯(lián)系管理員！");
            }
        }

jsoncpp的解析可參考
這里已經(jīng)實現(xiàn)了人臉檢測+識別+數(shù)據(jù)解析文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-813312.html

2. 獲取系統(tǒng)時間

//widget.h
#include <QDateTime>
QDateTime currenttime;        //獲取時間

//更新后
 if(!result["result"].isNull())  //發(fā)送來的數(shù)據(jù)中result不為空（檢測到人臉）
        {
            if(result["result"]["user_list"][0]["score"].asInt() >= 88)    //提取數(shù)據(jù)中的score信息（匹配度高才算成功）
            {
                currenttime = QDateTime::currentDateTime(); // 獲取當前時間
                QString checktime = currenttime.toString("yyyy-MM-dd hh:mm:ss"); // 將時間轉(zhuǎn)換為字符串

                QString name = QString::fromStdString(result["result"]["user_list"][0]["user_id"].asString());  // 將姓名轉(zhuǎn)化成QString類型以便提示
                QMessageBox::information(this, "歡迎！", name + "打卡成功！" + checktime);

            }

            else  if(result["result"]["user_list"][0]["score"].asInt() < 88) {  //未在人臉庫中
                QMessageBox::information(this,"歡迎！","人員未注冊，請聯(lián)系管理員！");
            }
        }

3. 效果
   

到了這里，關(guān)于OpenCV+Ubuntu+QT實現(xiàn)人臉檢測/識別（考勤管理）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！