qt5.13.0，opencv4,5.1,在qt上如何实现人脸识别打卡的功能

要在 Qt 上实现人脸识别打卡的功能，可以使用 OpenCV 库来进行人脸检测、特征提取和匹配等操作。以下是一个简单的流程：

1. 采集人脸照片：使用摄像头或者从文件中读取照片，获取人脸照片。

2. 人脸检测和特征提取：使用 OpenCV 的人脸检测和特征提取算法，对人脸照片进行处理，提取出人脸的特征向量。

3. 特征匹配：将当前人脸的特征向量与之前采集的人脸特征向量进行比对，判断是否匹配。

4. 打卡记录：根据匹配结果，记录打卡时间和结果，可以将记录保存到数据库中。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用 OpenCV 进行人脸识别：

// 匹配阈值
const double threshold = 0.7;

// 人脸检测器
cv::CascadeClassifier face_cascade;
face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");

// 特征提取器
cv::Ptr<cv::face::LBPHFaceRecognizer> recognizer = cv::face::LBPHFaceRecognizer::create();

// 数据库
QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QMYSQL");
db.setHostName("localhost");
db.setDatabaseName("test");
db.setUserName("root");
db.setPassword("123456");
db.open();

// 初始化打卡表
QSqlQuery query(db);
query.exec("CREATE TABLE IF NOT EXISTS attendance ("
           "id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,"
           "name VARCHAR(100),"
           "time DATETIME,"
           "result VARCHAR(20)"
           ")");

// 获取当前时间
QDateTime current = QDateTime::currentDateTime();

// 采集人脸照片
cv::Mat frame = ...;

// 人脸检测
std::vector<cv::Rect> faces;
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0, cv::Size(30, 30));

// 特征提取和匹配
for (const cv::Rect& face : faces) {
    cv::Mat face_roi = gray(face);
    cv::resize(face_roi, face_roi, cv::Size(100, 100));
    int label = -1;
    double confidence = 0;
    recognizer->predict(face_roi, label, confidence);
    QString name;
    if (confidence < threshold) {
        // 匹配成功
        QSqlQuery query(db);
        query.prepare("SELECT name FROM faces WHERE id = ?");
        query.addBindValue(label);
        query.exec();
        if (query.next()) {
            name = query.value(0).toString();
        }
        QString result = "Success";
        query.prepare("INSERT INTO attendance (name, time, result) VALUES (?, ?, ?)");
        query.addBindValue(name);
        query.addBindValue(current.toString("yyyy-MM-dd hh:mm:ss"));
        query.addBindValue(result);
        query.exec();
    } else {
        // 匹配失败
        QString result = "Failed";
        query.prepare("INSERT INTO attendance (name, time, result) VALUES (?, ?, ?)");
        query.addBindValue("");
        query.addBindValue(current.toString("yyyy-MM-dd hh:mm:ss"));
        query.addBindValue(result);
        query.exec();
    }
}

在这个代码片段中，我们使用了 OpenCV 的人脸检测器和特征提取器来进行人脸识别，使用了 Qt 的数据库 API 来记录打卡记录。具体来说，我们首先加载了人脸检测器和特征提取器，并初始化了数据库。然后我们获取当前时间，并采集人脸照片。接着我们使用人脸检测器检测人脸，使用特征提取器提取人脸特征向量，并与之前采集的特征向量进行比对，判断匹配度是否达到阈值。如果匹配成功，我们从数据库中获取该人的姓名，并将打卡记录插入到数据库中。如果匹配失败，我们将打卡记录插入到数据库中，并将姓名设置为空字符串。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要考虑更多的实现细节和安全性问题。