# 人脸识别系统

**Repository Path**: cupDpiece/facial-recognition-system

## Basic Information

- **Project Name**: 人脸识别系统
- **Description**: 基于linux操作系统，QT，Opencv和seetaface库，imx6ull开发板，4.3英寸屏幕（480，800）
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-11-19
- **Last Updated**: 2025-11-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

1111111111     客户端
1：用到opencv源代码和opencv第三方库，第三方库主要是用了识别人脸的库。
2：下载cmake来编译（就是在下载cmake，然后使用库中自带的cmakelist.txt来编译生成运行库），编译后就生成运行库了，主要是得到这个编译库，来给QT使用。
3：就可以在window平台开始写程序了，有了运行库，就可以在pro工程文件里配置声明运行库头文件和库使用了。
4：实现：通过定时器事件（100毫秒）来实现摄像头读取一帧数据，然后通过人脸比对得到矩形框向量，通过这个矩形框向量就能判断是否识别到人脸，然后进行发送数据。
5：连接服务器客户端是通过套接字来连接，通过创建一个套接字向量，然后开启一个定时器，通过信号和槽来实现5秒连接一次，连接成功关闭定时器。
6：发送数据是通过opencv jpg Mat类型数据转换成qbyteArray，通过QDataStream对象来输入到bytearray，里面有字节的大小和字节的数据，然后调用套接字write发送。
7：怎么去判断它是否连接成功，连接成功客户端会收到connect信号，然后通过信号和槽来监听成功，然后把定时器关掉。
8：接收数据同样是套接字接收到readReady信号，就去读取通过JsonObject obj = doc.object();json一个一个解析，然后显示到窗口控件上。
9：页面设计：大小是480 800，左边图片480 480，右边员工信息栏，名字，员工编号，部分，事件，和头像。


222222222222222222  服务器端
1：是通过qtcpserver创建一个服务器对象来监听地址和端口，一旦有对应的端口地址，就会创建一个套接字对象获取qtcpsocket的套接字来进行数据交流。然后通过监听qtcpsocket当有数据到达会发送readyRead信号，然后信号和槽来进行读取数据。
2：一旦收到readyRead信号，就创建对象QDataStream stream(msocket); 把套接字绑定到数据流中，然后通过字节大小判断是否收到数据，然后QByteArray data;对象来读取转换成jpg格式的数据显示到服务器端，同时转换成opencv Mat类型来检查是否有该人脸存在。
3：注册和人脸检查是通过seetaface库来实现，通过查询人脸Id和人脸识别对比度来判断是否存在，要是存在，就通过信号和槽来下发数据，这里是绑定了识别成功发送一个信号，对应的槽函数是通过id是否在员工表中存在再下发信息到客户端，并且把此次考勤数据记录到考勤表。
4：注册功能：信息填写，摄像头拍照同样是通过定时器事件开启摄像头来拍照，点击拍照按钮会保存该帧数据，然后通过该帧数据来得到一个人脸id，然后通过   QSqlTableModel model; model.setTable("employee");//设置表名,绑定表格QSqlRecord record = model.record();来把信息中的数据存到数据库实现注册功能。然后记得
//导入已有的人脸数据库this->fengineptr->Load("./face.db");来识别人脸。
5：查询表格数据，通过一个选择部件，来选择员工表还是考勤表，然后通过表面来显示所有表格信息到Qtableview控件里。
6：创建一个数据库，再pro文件里添加sql，然后再main函数里创建数据库，数据库里创建两个表。
7：页面设计，有三个界面，默认界面是注册信息界面，还有一个查询界面和客户端显示图片界面，通过网页选择控件来实现。

33333333333333   如何下载到板子
1：再linux系统下配置好opencv库和seeaface库的运行环境，然后修改pro文件里的头文件和库文件改成linux环境下的，然后修改代码里的摄像头。然后再linux交叉编译生成可执行文件，然后通过挂载NFS目录的/mnt目录同步到开发板，开发板用的是4.8.99，通信把库移动到根目录下就可以跑了。


44444444444444444        问题
1：第一个碰到的难点就是摄像头VideoCapture cap导致程序异常退出，摄像头打不开，我估计是opencv运行库的问题，所以重新编译一次看看。原来是编译环境路径没添加，添加到windowpath下面的bin就行。  同时在重新编译一次的时候，有了解了运行库的安装路径，添加了第三方库的人脸识别，同时是用cmake的cmakelist.txt来编译的。

2：注册的时候出错，是因为你没有新建一个data文件夹来存储图片，导致图片读取错误，因为它是保存在data文件夹目录下。添加图片的话因为导入的是人脸库，所以你要传人脸照片。