基于 STM32、OpenCV 和 Qt 的智能嵌入式考勤系统设计思路（代码示例）

本文主要是介绍基于 STM32、OpenCV 和 Qt 的智能嵌入式考勤系统设计思路（代码示例），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、项目概述

1.1 项目目标

本项目旨在开发一个基于 STM32 系列微控制器的嵌入式考勤系统，结合 OpenCV 和 Qt 实现自动化考勤管理。系统通过摄像头实时捕捉并识别人脸图像，自动记录考勤信息。OpenCV 将用于图像处理和人脸识别，Qt 将用于开发跨平台图形用户界面（GUI），SQLite 作为轻量级数据库用于存储考勤记录。C++ 是主要的编程语言，STM32 负责系统控制和数据处理。

1.2 问题与价值

传统的考勤方式，如打卡机或人工登记，存在效率低、易出错、管理难度大等问题。通过开发嵌入式考勤系统，可以实现以下价值：

自动化考勤：系统能够自动识别和记录人员的出勤情况，减少人工干预，提高效率。
数据安全与可靠：通过 SQLite 数据库确保数据存储的安全性和易管理性。
跨平台支持：Qt 提供跨平台 GUI，使得系统可以在多种操作系统上运行，如 Linux、Windows、macOS 等。
低成本实现：使用 STM32 系列微控制器和开源技术，降低开发和维护成本。

二、系统架构

2.1 系统架构设计

本嵌入式考勤系统的架构包括以下几个主要部分：

STM32 微控制器：负责系统的核心控制和数据处理。
摄像头模块：用于实时捕捉人员的面部图像。
图像处理模块：使用 OpenCV 进行图像预处理和人脸识别。
图形用户界面（GUI）：基于 Qt 提供用户友好的交互界面。
数据库模块：使用 SQLite 存储和管理考勤记录。
通信模块（可选）：通过 Wi-Fi、蓝牙或其他通信方式进行远程数据传输和管理。

2.2 系统架构图

以下是系统架构的示意图，展示了各个组件之间的交互关系：

三、环境搭建

3.1 所需环境

3.1.1 硬件环境

STM32 系列微控制器（如 STM32F4 或 STM32H7 系列）
摄像头模块（可以选择 OV7670 或其他兼容的摄像头模块）
电源、存储设备（如 SD 卡模块）

3.1.2 软件环境

STM32CubeMX：用于 STM32 微控制器的配置和代码生成工具。
STM32CubeIDE：集成开发环境（IDE），用于编写和调试嵌入式代码。
OpenCV：用于图像处理和人脸识别（在主机端运行）。
Qt：用于开发跨平台 GUI 应用。
SQLite：用于存储考勤记录的轻量级数据库。
C++ 编译器（如 GCC）：用于编译 C++ 代码。
Python（可选）：用于开发中的辅助脚本和工具。

3.2 环境安装与配置

3.2.1 STM32CubeMX 和 STM32CubeIDE 安装

从 STMicroelectronics 官方网站下载并安装 STM32CubeMX 和 STM32CubeIDE。
使用 STM32CubeMX 配置 STM32 微控制器的时钟、引脚、外设（如摄像头接口、串口通信等）。
生成代码并在 STM32CubeIDE 中打开项目。

3.2.2 摄像头模块配置

连接摄像头模块到 STM32 微控制器的适当接口（如 DCMI 接口）。
在 STM32CubeMX 中启用 DCMI（数字摄像机接口）外设，并配置相关引脚和时钟源。
配置 DMA（直接存储器访问）以加快图像数据的传输速度，确保图像数据可以及时传输到内存中进行处理。
在 STM32CubeIDE 中编写代码，初始化摄像头模块并捕捉图像。可以使用 HAL 库提供的 API 函数来控制 DCMI 和 DMA。

3.2.3 安装 OpenCV 和 Qt

由于 STM32 本身的计算能力有限，图像处理和人脸识别的部分通常会在主机端（如 PC）运行。因此，我们需要在主机端安装 OpenCV 和 Qt。

3.2.3.1 安装 OpenCV

更新系统：

sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade

安装 OpenCV 依赖库：

sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

下载并编译 OpenCV：

git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install
sudo ldconfig

3.2.3.2 安装 Qt

安装 Qt 开发环境：
```
sudo apt-get install qt5-default
```
测试 Qt 安装：
```
qtcreator
```
如果 Qt Creator 启动成功，则说明安装完成。

3.2.4 配置 SQLite

在主机端或 ARM 设备上安装 SQLite：

sudo apt-get install sqlite3 libsqlite3-dev

在 Qt 项目中添加 SQLite 支持：

在 pro 文件中添加以下内容：
```
QT += sql
```
在代码中实现 SQLite 数据库的初始化、表的创建和数据的插入操作。

3.3 示范代码

以下是 STM32 微控制器与主机端的通信示范代码，以及主机端使用 OpenCV 进行图像处理和人脸识别的代码示例。

3.3.1 STM32 端代码（捕捉图像并传输）

#include "main.h"
#include "dcmi.h"
#include "dma.h"
#include "usart.h"// 初始化摄像头和其他外设
void System_Init(void) {HAL_Init();SystemClock_Config();MX_GPIO_Init();MX_DMA_Init();MX_DCMI_Init();MX_USART2_UART_Init();
}// 捕捉图像并通过串口发送到主机
void Capture_And_Transmit(void) {uint8_t image_buffer[IMAGE_SIZE];// 启动 DCMI 捕获HAL_DCMI_Start_DMA(&hdcmi, DCMI_MODE_CONTINUOUS, (uint32_t)image_buffer, IMAGE_SIZE / 4);// 等待图像捕获完成HAL_DCMI_Stop(&hdcmi);// 通过串口发送图像数据到主机HAL_UART_Transmit(&huart2, image_buffer, IMAGE_SIZE, HAL_MAX_DELAY);
}int main(void) {System_Init();while (1) {Capture_And_Transmit();HAL_Delay(1000); // 延时1秒}
}

3.3.2 主机端代码（使用 OpenCV 和 Qt 进行图像处理）

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <QtWidgets/QApplication>
#include <QtWidgets/QMainWindow>
#include <QtSql/QSqlDatabase>
#include <QtSql/QSqlQuery>
#include <QDebug>void processImage(const cv::Mat& image) {// 使用 OpenCV 进行图像处理和人脸识别cv::CascadeClassifier face_cascade;face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml");std::vector<cv::Rect> faces;face_cascade.detectMultiScale(image, faces);for (auto& face : faces) {cv::rectangle(image, face, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);}// 显示图像cv::imshow("Face Detection", image);cv::waitKey(0);
}
int main(int argc, char *argv[]) {QApplication app(argc, argv);QMainWindow window;// 连接到 SQLite 数据库QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");db.setDatabaseName("attendance.db");if (!db.open()) {qDebug() << "无法连接到数据库！";return -1;}// 创建考勤记录表（如果不存在）QSqlQuery query;query.exec("CREATE TABLE IF NOT EXISTS attendance (""id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, ""name TEXT, ""timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP)");// 假设从 STM32 通过串口接收到图像数据cv::Mat received_image = cv::imread("received_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);if (!received_image.empty()) {// 处理图像并进行人脸识别processImage(received_image);// 假设识别到了某个用户QString recognizedUser = "John Doe";  // 这里可以根据实际情况从识别结果中获取名字// 将考勤记录插入数据库query.prepare("INSERT INTO attendance (name) VALUES (:name)");query.bindValue(":name", recognizedUser);if (!query.exec()) {qDebug() << "插入考勤记录失败：" << query.lastError();} else {qDebug() << "考勤记录已插入数据库";}} else {qDebug() << "接收到的图像为空，无法进行处理";}window.show();return app.exec();
}

3.4 关键代码解析

3.4.1 STM32 端代码解析

System_Init(): 该函数用于初始化 STM32 微控制器的各种外设，包括 DCMI（数字摄像机接口）、DMA、UART（串口）等。
Capture_And_Transmit(): 该函数首先通过 DCMI 和 DMA 捕获图像数据，并将其存入图像缓冲区。然后，通过 UART 将图像数据发送到主机端。
HAL_Delay(1000): 简单的延时函数，用于模拟每秒捕获一次图像。