用springboot+opencv+vue+mybatis实现人脸识别并上传人脸数据到数据库

这个任务需要分为几个步骤来完成：

1. 搭建Spring Boot项目和集成MyBatis

首先，需要创建一个Spring Boot项目，可以使用Spring Initializr来快速创建项目。在项目中添加MyBatis依赖，配置数据源和MyBatis的Mapper扫描包等信息。

2. 集成OpenCV

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于人脸识别、图像处理等任务。在Spring Boot项目中集成OpenCV需要引入相关的依赖，并且配置OpenCV的动态链接库路径。可以使用JavaCV来方便地集成OpenCV。

3. 实现人脸识别功能

使用OpenCV提供的人脸识别算法，可以从照片或者视频中识别出人脸，并提取出人脸特征。在Spring Boot项目中实现人脸识别功能需要编写相关的Java代码，使用JavaCV调用OpenCV的API来完成任务。

4. 实现人脸数据上传到数据库

在识别出人脸并提取出特征后，需要将人脸数据保存到数据库中。可以使用MyBatis来实现数据的插入、更新等操作。

5. 前端页面的实现

使用Vue来实现前端页面，可以实现上传图片、显示人脸识别结果、显示数据库中保存的人脸数据等功能。

最终的实现效果是：用户上传一张照片，后台使用OpenCV来识别出照片中的人脸，并提取出人脸特征；然后将人脸特征数据保存到数据库中；最后在前端页面上显示人脸识别结果和数据库中保存的人脸数据。

相关问题

springboot+vue用opencv实现人脸识别上传人脸数据到数据库

抱歉，我无法为您提供代码解决方案，因为我是一个语言模型AI，没有编写、运行代码的能力。但是，我可以给您提供一些参考，希望能对您有所帮助。

运用OpenCV实现人脸识别需要以下几个步骤：

1. 安装OpenCV库
在Java中使用OpenCV库需要通过Java调用C++的dll文件。要想使用Java调用OpenCV库需要先安装OpenCV库并配置环境变量。

2. 采集人脸信息
使用OpenCV进行人脸采集，通过摄像头进行拍摄和采集人脸信息。

// 加载OpenCV库
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
// 打开摄像头
VideoCapture videoCapture = new VideoCapture(0);
if (!videoCapture.isOpened()) {
    return "打开摄像头失败！";
}
// 循环读取摄像头数据
Mat frame = new Mat();
while (videoCapture.read(frame)) {
    // 检测人脸
    detectFace(frame);
    // 显示图像
    HighGui.imshow("人脸采集", frame);
    // 等待100毫秒
    int key = HighGui.waitKey(100);
    // 按下ESC键退出
    if (key == 27) {
        break;
    }
}
// 关闭摄像头
videoCapture.release();
// 销毁窗口
HighGui.destroyAllWindows();

其中，detectFace函数是使用OpenCV检测人脸的方法。

3. 人脸识别
使用OpenCV进行人脸识别，识别出人脸信息并和之前采集的人脸信息进行比对。

// 加载OpenCV库
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
// 读取人脸库中的数据
List<Mat> images = readImages();
// 读取测试图片
Mat image = Imgcodecs.imread("test.png");
// 检测人脸
Mat face = detectFace(image);
// 转化为灰度图像
Mat gray = new Mat();
Imgproc.cvtColor(face, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
// 图像尺寸缩放
Mat resized = new Mat();
Imgproc.resize(gray, resized, new Size(92, 112));
// 将Mat转化为一维数组
MatVector vector = new MatVector(1);
vector.put(0, resized);
// 测试图片编码
Mat test = new Mat();
FaceRecognizer.createLBPHFaceRecognizer(1, 8, 8, 8, 123).predict(vector, test, -1);
// 用人脸库中的数据和测试数据进行比对
for (int i = 0; i < images.size(); i++) {
    Mat train = new Mat();
    FaceRecognizer.createLBPHFaceRecognizer(1, 8, 8, 8, 123).predict(vector, train, -1);
    // 比对结果
    int result = OpenCVUtil.compareHist(test, train);
    if (result == 1) {
        System.out.println("识别成功！");
        break;
    }
}

其中，readImages函数是读取人脸库中的数据的方法，detectFace函数是使用OpenCV检测人脸的方法，compareHist函数是比对人脸数据的方法。

4. 上传人脸数据到数据库
将采集到的人脸信息和人物信息存储到数据库中。使用springboot作为后端框架，通过vue前端界面输入人物信息，并将采集到的人脸信息上传到数据库中。
具体实现方法可以参考：https://blog.csdn.net/sinat_40593751/article/details/108753393

希望这些详解能帮助到您。

springboot+vue+mybatis实现人脸识别功能

作为AI领域的热门技术之一，人脸识别已经在很多领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何利用SpringBoot、Vue和Mybatis等技术实现人脸识别功能。

1. 准备工作

在开始实现功能之前，我们需要准备一些必要的工具和素材：

- 一台安装了Windows或Linux操作系统的电脑
- Java JDK 8以上版本
- IntelliJ IDEA或Eclipse等IDE
- Vue CLI和Node.js
- OpenCV库
- 一些人脸照片和人脸数据库

2. 搭建环境

首先，我们需要创建一个SpringBoot项目，并在pom.xml文件中添加Mybatis、MySQL和SpringBoot Web等依赖：

<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.1.3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.27</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

接着，我们需要使用Vue CLI创建一个Vue项目，并安装Vuetify UI库和Axios HTTP库：

$ vue create face-recognition-system
$ cd face-recognition-system
$ npm install vuetify axios --save

3. 图片处理

在人脸识别功能中，我们需要对照片进行处理，从照片中提取出人脸信息。这一步可以使用OpenCV库实现。

首先，我们需要下载安装OpenCV库，并在Java项目中添加相关的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.openpnp</groupId>
    <artifactId>opencv</artifactId>
    <version>4.5.2-0</version>
</dependency>

接着，我们可以使用OpenCV库中的一些函数来处理照片。例如，我们可以使用CascadeClassifier类来加载人脸检测模型，并使用imread函数来读取照片：

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");
Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg");
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

4. 数据库操作

在人脸识别功能中，我们需要将从照片中提取出的人脸信息存储到数据库中，以便后续的识别和比对。

使用Mybatis操作数据库非常方便。我们只需要在Java项目中创建一个Mapper接口，定义相关的SQL语句，并使用@Mapper注解将接口注册为Mybatis的Mapper。例如，我们可以定义一个UserMapper接口用于操作用户信息的表：

@Mapper
public interface UserMapper {
    @Select("select * from user where username=#{username}")
    User findByUsername(String username);

    @Select("select * from user where face_id=#{faceId}")
    User findByFaceId(String faceId);

    @Insert("insert into user(username, password, face_id) values(#{username}, #{password}, #{faceId})")
    int insert(User user);

    @Update("update user set username=#{username}, password=#{password}, face_id=#{faceId} where id=#{id}")
    int update(User user);

    @Delete("delete from user where id=#{id}")
    int deleteById(int id);
}

在使用Mapper接口中的方法之前，我们需要在application.properties中配置数据库信息：

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/face_recognition_db
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

5. 实现识别和比对

最后，我们需要将人脸识别的功能整合起来，完成整个系统的实现。

首先，在前端页面中，我们可以使用Vuetify UI库中的<v-file-input>组件来上传照片，并使用Axios库将照片发送到后端的接口：

<v-file-input v-model="file" label="Choose a file"></v-file-input>

methods: {
  uploadFile() {
    let formData = new FormData();
    formData.append('file', this.file);
    axios.post('/api/recognition', formData, {
      headers: {
        'Content-Type': 'multipart/form-data'
      }
    }).then(response => {
      this.result = response.data.result;
    }).catch(error => {
      console.error(error);
    })
  }
}

接着，在后端的Controller中，我们可以使用OpenCV库和Mybatis库来进行照片识别和比对。例如，我们可以定义一个/recognition接口用于照片识别和比对：

@PostMapping("/recognition")
public Result recognition(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException {
    CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");
    Mat image = Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(file.getBytes()), Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
    MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
    faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
    // 识别出的人脸数量不为1，则返回错误信息
    if (faceDetections.toArray().length != 1) {
        return Result.error("No or multiple faces detected");
    }
    Mat face = image.submat(faceDetections.toArray()[0]);
    byte[] faceBytes = new byte[(int) (face.total() * face.elemSize())];
    face.get(0, 0, faceBytes);
    String faceId = FaceRecognitionUtils.getFaceId(faceBytes);
    // 根据faceId在数据库中查找对应的用户
    User user = userMapper.findByFaceId(faceId);
    if (user == null) {
        return Result.error("Unknown user");
    }
    return Result.success(user.getUsername());
}

在上述代码中，我们首先使用OpenCV库识别照片中的人脸，然后使用FaceRecognitionUtils类中的getFaceId函数将人脸信息转化为一个唯一的faceId，最后查询数据库中是否存在对应的用户。

至此，整个人脸识别系统的实现已经完成了。当然，由于涉及到的技术非常多，上述代码也只是一个简单的示例。如果您想深入了解人脸识别相关的技术和应用，建议再深入学习一下相关的知识和技术。