我的开发语言是c++,开发环境是qt5.13.1,开发工具是qt creator,数据库是sqlitte,如何使用opencv实现人脸识别打卡
时间: 2024-02-26 11:57:01 浏览: 19
实现人脸识别打卡需要以下步骤:
1. 使用OpenCV进行人脸检测,可以使用已经训练好的Haar Cascade分类器进行检测。
2. 在检测到人脸后,使用OpenCV进行人脸识别。可以使用已经训练好的人脸识别模型,如LBPH算法、Eigenfaces算法、Fisherfaces算法等。
3. 将人脸识别结果与数据库中存储的员工信息进行匹配,确定员工身份,并记录打卡时间。
以下是一个简单的C++示例代码,展示了如何使用OpenCV进行人脸识别打卡:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <sqlite3.h>
using namespace cv;
int main()
{
// 连接数据库
sqlite3 *db;
int rc = sqlite3_open("employee.db", &db);
if (rc != SQLITE_OK) {
fprintf(stderr, "Cannot open database: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
sqlite3_close(db);
return 1;
}
// 加载人脸识别模型
Ptr<face::LBPHFaceRecognizer> model = face::LBPHFaceRecognizer::create();
model->read("model.yml");
// 加载Haar Cascade分类器
CascadeClassifier cascade;
if (!cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml")) {
fprintf(stderr, "Cannot load cascade classifier\n");
return 1;
}
// 打开摄像头
VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened()) {
fprintf(stderr, "Cannot open camera\n");
return 1;
}
namedWindow("Face Recognition", WINDOW_NORMAL);
while (true) {
Mat frame;
cap >> frame;
// 转换为灰度图像
Mat gray;
cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 检测人脸
std::vector<Rect> faces;
cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0, Size(30, 30));
// 识别人脸
for (const auto& face : faces) {
Mat roi = gray(face);
int label = -1;
double confidence = 0.0;
model->predict(roi, label, confidence);
// 在图像上绘制人脸框和识别结果
rectangle(frame, face, Scalar(0, 0, 255), 2);
if (label != -1) {
char sql[1024];
sprintf(sql, "SELECT name FROM employee WHERE id=%d", label);
sqlite3_stmt *stmt;
rc = sqlite3_prepare_v2(db, sql, -1, &stmt, NULL);
if (rc != SQLITE_OK) {
fprintf(stderr, "Cannot prepare statement: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
sqlite3_close(db);
return 1;
}
rc = sqlite3_step(stmt);
if (rc == SQLITE_ROW) {
const char *name = (const char *) sqlite3_column_text(stmt, 0);
putText(frame, name, Point(face.x, face.y - 10), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2);
}
sqlite3_finalize(stmt);
// 记录打卡时间
time_t now = time(NULL);
char datetime[20];
strftime(datetime, sizeof(datetime), "%Y-%m-%d %H:%M:%S", localtime(&now));
sprintf(sql, "INSERT INTO attendance (employee_id, datetime) VALUES (%d, '%s')", label, datetime);
rc = sqlite3_exec(db, sql, NULL, NULL, NULL);
if (rc != SQLITE_OK) {
fprintf(stderr, "Cannot insert record: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
sqlite3_close(db);
return 1;
}
}
}
imshow("Face Recognition", frame);
if (waitKey(30) == 'q') {
break;
}
}
sqlite3_close(db);
return 0;
}
```
这个代码使用LBPH算法进行人脸识别,Haar Cascade分类器进行人脸检测,SQLite数据库进行员工信息和打卡记录的存储。你需要根据自己的需求进行修改和优化。