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

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：

1. STM32 微控制器：负责系统的核心控制和数据处理。

2. 摄像头模块：用于实时捕捉人员的面部图像。

3. 图像处理模块：使用 OpenCV 进行图像预处理和人脸识别。

4. 图形用户界面（GUI）：基于 Qt 提供用户友好的交互界面。

5. 数据库模块：使用 SQLite 存储和管理考勤记录。

6. 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：
捕捉图像 人脸识别 显示考勤信息 存储考勤记录 控制 数据传输 摄像头模块 图像处理模块 图形用户界面 数据库模块 STM32 微控制器 通信模块

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

1. 从 STMicroelectronics 官方网站下载并安装 STM32CubeMX 和 STM32CubeIDE。

2. 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）。

3. 生成代码并在 STM32CubeIDE 中打开项目。

3.2.2 摄像头模块配置

1. 连接摄像头模块到 STM32 微控制器的适当接口（如 DCMI 接口）。

2. 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。

3. 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。

4. 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

1. 更新系统：

   sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade

2. 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

3. 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

1. 安装 Qt 开发环境：

   sudo apt-get install qt5-default

2. 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

1. 在主机端或 ARM 设备上安装 SQLite：

   sudo apt-get install sqlite3 libsqlite3-dev

2. 在 Qt 项目中添加 SQLite 支持：

   在 pro 文件中添加以下内容：

   QT += sql

3. 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。

3.4.2 主机端代码解析

• processImage(): 该函数使用 OpenCV 加载的 Haar 特征分类器对图像进行人脸检测，并在检测到的人脸区域绘制矩形框。

• QSqlDatabase: 该类用于连接 SQLite 数据库，并执行 SQL 查询。主要用于存储和管理考勤记录。

• QSqlQuery: 用于执行 SQL 查询，包括创建表、插入数据等操作。

• cv::Mat: OpenCV 中用于存储图像数据的矩阵对象。cv::imread() 用于读取图像文件，cv::imshow() 用于显示图像。

• QApplication 和 QMainWindow: 用于创建和管理 Qt 应用程序的主窗口。

四、项目总结

4.1 主要功能

本项目实现了一个基于 STM32 微控制器的嵌入式考勤系统，结合 OpenCV 和 Qt 实现了以下功能：

• 图像捕捉：通过 STM32 微控制器和摄像头模块实时捕捉图像。

• 图像处理与人脸识别：使用 OpenCV 在主机端进行图像处理与人脸识别。

• 考勤记录存储：使用 SQLite 数据库存储识别到的考勤记录。

• 用户界面：使用 Qt 提供了跨平台的图形用户界面，方便用户查看考勤