Linux上Qt和Opencv人脸识别项目学习路线(嵌入式/C++)

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Linux上Qt和Opencv人脸识别项目学习路线(嵌入式/C++)

本文将介绍Linux人脸识别项目的开发流程, 只作简略介绍所需知识点及大致流程。

注：若需详细教程请联系作者（见文末）。

一、基本开发环境搭建

1.1 安装虚拟机Ubuntu

虚拟机采用的是VMware，需要下载VMware安装包、ubuntu系统镜像，再进行安装。

1.1.1 安装虚拟机VMware

1.1.2 在VMware上安装Ubuntu

1.2 Linux开发环境搭建

安装好虚拟机并成功运行Ubuntu系统后，就开始准备一些基本环境的搭建，方便以后开发。

主要有以下几点内容：

1. 虚拟机工具VMware Tools：windows与虚拟机间能相互拷贝
2. 共享文件夹：虚拟机ubuntu能访问windows共享的文件
3. 网络配置：能联网访问互联网
4. 安装vim编辑器：学会用vim编辑文本

2. Linux基础学习

2.1 Linux常用命令

学习linux常用的命令，掌握linux系统的使用。

2.2 Linux上开发程序

学会在linux上编辑代码、编译、运行程序，掌握编译方法（gcc和g++），能开发简单的C/C++程序。

3. QT安装及学习

需要准备QT的安装包，根据自己项目所运行的系统需要选择一个版本。

Linux：qt-opensource-linux-x64-5.12.8.run

3.1 安装QT

安装qt creator，能创建工程，并编译运行。

3.2 QT开发学习

主要学习以下控件的使用：

1. QLabel控件：能显示文本、图片；
2. QPushButton控件：能点击按钮再作相关处理（调用到处理函数）；
3. QLineEdit控件：能获取输入的内容；
4. QTimer控件：显示一个时间，精确到秒来更新；
5. QComboBox控件：能添加多项内容，并在下拉菜单中查看或选中。

3.3 设计并实现项目QT界面

根据项目的功能，对项目的界面进行设计及布局，并用QT实现布局，形成初步界面效果。

4. Opencv的安装及学习

需要先准备Opencv库的源码包。

4.1 安装Opencv

利用源码包，配置、编译、安装，以及编译 运行demo程序。

4.2 Opencv开发学习

主要学习以下内容：

4.2.1 创建和编译OPENCV工程；

学会编写一个简单的opencv工程，并编译运行。

4.2.2 显示图片

利用opencv来显示图片

4.2.3 打开摄像头

利用opencv打开摄像头并显示画面

4.2.4 人脸检测

利用opencv自带的人脸特征模型来检测人脸

4.2.5 采集人脸

通过人脸检测来采集人脸图片并保存

4.2.6 人脸模型训练

利用采集到的人脸图片来进行人脸库模型训练

4.2.7 人脸识别

利用训练好的人脸库模型进行人脸识别

5. 数据库的学习及使用

        数据库的种类有很多，在此项目中推荐使用SQLite，使用SQLite的方式又有2种：单独编译安装一个SQLite库、使用QT自带的SQLite数据库。

         简便快捷起见，直接使用QT自带的SQLite数据库。

         学习目标：设计一个存储用户数据的数据表，并实现增删改查等功能。

6. Linux系统编程

6.1 Linux系统编程简介

了解什么是Linux系统编程，有个大概的认知。

6.2 多线程编程

6.2.1 创建多线程：创建多条线程并执行不同任务

6.2.2 线程互斥：多条线程间访问同一个变量，如何互斥

6.3 Socket网络编程

主要学习TCP协议，客户端与服务器间的连接及通信收发数据。

6.4 V4L2驱动摄像头

学习Linux的V4L2视频子系统，并驱动摄像头获取图像数据。

7. 项目功能整合

        前面章节主要学习了项目要用到的功能，本章节开始对其进行整合，从而形成一个整体，即一个完整项目工程。

7.1 实现TCP通信

若项目采用两个独立应用即：客户端+服务器的架构，则需要实现TCP连接进行通信。

客户端功能：采集图像、显示界面及人脸框和识别结果的显示；

服务器功能：图像处理（人脸检测、人脸识别）、用户管理及数据存储等。

7.1.1 建立TCP服务器和客户端

创建一个两个程序/工程，两者建立TCP连接进行通信，一个客户端，一个服务器，相互间能收发数据。

7.1.2 通信协议定义

建立TCP连接，只是建立了一条相互收发数据的通路，若无规范来协定，两端收发的数据根本不知道是什么，因此，需要双方协议数据的格式，这就是协议。

协议的定义，参考文档：《附件A：通信协议-人脸识别》

当然，也可自行定义另一套。

7.1.3 实现视频传输

根据协议格式，客户端将摄像头获取到的图像数据，打包到协议数据包里面，再发送给服务器，服务器收到协议数据包，将图像数据解析出来，即实现了视频图像的传输。

由于使用的是MJPEG格式，每一帧都是一张完整的图片数据，因此，视频图像也就是由一帧帧的图片组成。

PS: 可以先实现一张图片的完整传输。

7.2 Qt显示摄像头画面

        将前面章节学习的V4L2运动摄像头、项目QT界面整合起来，实现V4L2获取到的摄像头图像在QT界面上显示出来。实际上，QT显示的还是图片，只是以一秒二三十帧的速率还快速刷新图片，从而形成视频的效果。

      

7.3 实现人脸检测

利用opencv自带的人脸特征模型，来实现人脸检测

7.4实现人脸录入及模型训练

实现人脸检测功能后，就可以采集人脸图像及保存了，如每个人录入10张人脸图并保存下来，每录入一个人脸，就要对人脸库重新训练一次。

录入人脸的同时，还要将人脸信息保存到数据库。

7.5 实现人脸识别

经人脸检测得到具有人脸的图像后，再对其进行识别，识别出是哪一个人。

7.6 完善其他功能

一些其他功能，如：删除人脸、保存人脸识别记录、查询人脸列表…等。

写在最后，希望对大家有帮忙，欢迎提出修改意见或建议。

相关资料/指导答疑/技术交流/帮助：

linux_face.txt · zengzr/share_contact - Gitee

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