嵌入式人脸识别考勤系统视频教程全套

资源摘要信息:"本培训视频涵盖了使用Arm架构、Qt框架和OpenCV库开发基于人脸识别技术的考勤系统全过程。首先介绍了项目的总体环境搭建，包括Windows平台和Ubuntu 20.04平台的配置。接下来详细讲解了Qt环境下的OpenCV源码编译和人脸识别算法库的源码编译。此外，还包括了环境测试、界面设计、实时人脸数据处理、网络编程、服务器端实现以及数据库设计等方面的知识。" 知识点详细说明： 1. 人脸识别考勤系统： 人脸识别技术在考勤系统中的应用是本次培训的核心，涉及人脸检测、跟踪以及最终识别等环节。 2. 项目window平台环境介绍： 在Windows平台上进行开发，需要配置相应的开发环境，包括但不限于安装必要的软件开发包(SDK)、编译器和调试工具。 3. 项目window平台Qt环境opencv源码编译： 介绍如何在Qt环境下，从源码编译OpenCV库，这是进行后续开发的基础，包括配置必要的编译选项和路径。 4. 项目window平台Qt环境人脸识别算法库源码编译： 与OpenCV源码编译类似，此处讲解如何在Qt环境下编译特定的人脸识别算法库。 5. Qt环境opencv和Seetaface算法库环境测试： 测试OpenCV和Seetaface算法库是否可以正确加载和使用，确保开发过程中可以顺利调用人脸识别功能。 6. ubuntu20.04环境编译opencv4源码： 在Ubuntu 20.04 Linux系统上，同样需要从源码编译OpenCV 4版本，可能涉及编译优化和调试等操作。 7. ubuntu20.04环境编译人脸识别算法库： 在Linux环境下编译适合于该系统的人脸识别算法库，确保算法库与系统的兼容性。 8. ubuntu环境opencv和人脸算法库测试： 在Linux环境下测试opencv和人脸算法库，以确保在生产环境中能够稳定运行。 9. 考勤终端界面设计： 介绍如何使用Qt进行考勤终端的界面设计，涉及界面布局、控件使用和用户交互等方面。 10. 摄像头数据在Qt界面上实时显示： 讲解如何将摄像头捕获的数据实时显示在Qt应用界面上，包括捕获、预处理和显示流程。 11. opencv检测人脸并且实时显示： 这部分专注于OpenCV库在人脸检测中的应用，以及如何将检测结果实时地展示出来。 12. 人脸检测和人脸框显示与跟踪： 详细说明如何在检测到人脸后，绘制人脸框，并实现人脸跟踪功能。 13. 考勤终端网络编程实现断线重连： 涉及网络编程知识，讲解如何在网络连接中断时实现自动重连，以保证考勤系统的稳定运行。 14. 人脸识别服务器端网络基础实现： 介绍服务器端网络通信的实现，包括接收和发送数据的基本机制。 15. 考勤终端人脸数据的压缩和发送： 讲解在考勤终端如何对人脸数据进行压缩处理，并发送到服务器端。 16. 服务器端接收人脸数据并且显示： 服务器端接收来自考勤终端的数据，并进行显示处理，确保数据完整性和实时性。 17. 人脸识别模块封装-注册和查询： 实现人脸识别模块的封装，包括用户注册和查询功能，这是考勤系统的基础功能之一。 18. 考勤服务器数据表格设计： 设计用于存储考勤数据的数据库表格，涉及数据库的选择、表结构设计及数据关系。 19. Qt数据库和表格创建： 在Qt中创建和操作数据库以及表格，利用Qt的数据库功能实现数据的存储和查询。 20. 员工信息注册界面设计： 讲解如何设计员工信息注册界面，包括输入信息的布局和表单处理。 21. 员工信息录入到数据库： 介绍如何将员工信息从注册界面录入到后端数据库中，涉及到数据格式化和存储过程。 22. 员工信息注册模块头像采集： 实现员工头像采集功能，并与员工信息一起存储到数据库中，以便进行身份验证和识别。 通过上述内容，本次培训项目涉及到的技术范畴包括但不限于嵌入式系统开发、Qt图形界面编程、OpenCV图像处理、网络编程、数据库设计与操作等。这些知识点的掌握对于开发一个完整的人脸识别考勤系统至关重要。