基于V4L2摄像头智能识别拍照（人脸和手掌）

1. 代码整个结构

2. 智能识别模块

摄像头 → 读取 → 转换 → 缩放 → 🎯识别人脸/手掌 → 如有目标：保存图像
                                                    ↓
                                                合并 → 显示

// detect_and_save.cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <string>
#include <ctime>
#include <unistd.h>

using namespace cv;
using namespace std;

static CascadeClassifier face_cascade;
static CascadeClassifier palm_cascade;
static bool initialized = false;

// 将像素数据（RGB）转为 OpenCV 图像，并检测人脸或手掌
extern "C" int DetectAndSaveIfNeeded(unsigned char *rgb_data, int width, int height)
{
    if (!initialized)
    {
        // 注意：路径需根据你系统中模型文件位置修改
        if (!face_cascade.load("/usr/share/opencv4/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml"))
        {
            fprintf(stderr, "Failed to load face cascade\n");
            return -1;
        }
        if (!palm_cascade.load("/usr/share/opencv4/haarcascades/palm.xml")) // 自定义路径或手动下载
        {
            fprintf(stderr, "Failed to load palm cascade\n");
            return -1;
        }
        initialized = true;
    }

    // 构建 Mat 图像，RGB 格式
    Mat frame(height, width, CV_8UC3, rgb_data);

    // 转灰度图
    Mat gray;
    cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    equalizeHist(gray, gray);

    // 检测人脸与手掌
    vector<Rect> faces, palms;
    face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 3, 0, Size(30, 30));
    palm_cascade.detectMultiScale(gray, palms, 1.1, 3, 0, Size(50, 50));

    if (!faces.empty() || !palms.empty())
    {
        // 获取当前时间作为文件名
        time_t now = time(NULL);
        struct tm *t = localtime(&now);

        char filename[128];
        snprintf(filename, sizeof(filename), "/mnt/data/capture_%04d%02d%02d_%02d%02d%02d.jpg",
                 t->tm_year + 1900, t->tm_mon + 1, t->tm_mday,
                 t->tm_hour, t->tm_min, t->tm_sec);

        imwrite(filename, frame);
        printf("Saved: %s\n", filename);
        return 1;  // 表示检测成功
    }

    return 0; // 没检测到目标
}

3. 下载模型

下载手掌检测模型 palm.xml

wget https://raw.githubusercontent.com/Aravindlivewire/Opencv/master/haarcascade/haarcascade_palm.xml -O ~/opencv/data/haarcascades/palm.xml

拷贝到目标板

cp /home/book/opencv/data/haarcascades/palm.xml ~/nfs_rootfs/haarcascade/

4. 编译：

在# V4L2摄像头数据采集（读取、转换、缩放、合并、显示）的基础上

4.1 修改Makefire

1. 添加对 C++ 编译器支持：

CXX := $(CROSS_COMPILE)g++
export CXX

2. 添加 OpenCV 头文件和链接库

CFLAGS := -Wall -O2 -g
CFLAGS += -I $(shell pwd)/include
CFLAGS += -I/home/book/opencv-arm-install/include

LDFLAGS := -lm -ljpeg
LDFLAGS += -L/home/book/opencv-arm-install/lib \
           -Wl,-rpath=/home/book/opencv-arm-install/lib \
           -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -lopencv_objdetect -lopencv_imgcodecs

3. 添加 detect_and_save.o 到编译对象中（在 obj-y 区）

obj-y += main.o
obj-y += detect_and_save.o       # ✅ 添加这一行
obj-y += convert/
obj-y += display/
obj-y += render/
obj-y += video/

4.2 修改Makefire.build

1. 添加 .cpp 文件的编译规则（添加在其后）

%.o : %.cpp
	$(CXX) $(CFLAGS) -Wp,-MD,$(dep_file) -c -o $@ $<

4.3 编译测试命令

make clean
make

5. 运行

1. 出现错误：./video2lcd: error while loading shared libraries: libopencv_core.so.412: cannot open shared object file: No such file or directory

2. 原因： 在Ubuntu上交叉编译opencv得到的库没有拷贝到开发板

3. 拷贝到开发板：

确保目标目录在开发板存在且有权限：mkdir -p /usr/lib/opencv

使用scp拷贝

# 方法 1：NFS 挂载方式
cp /home/book/opencv-arm-install/lib/libopencv_*.so* /home/book/nfs_rootfs/opencv-lib/

# 方法 2：通过 scp 拷贝
scp /home/book/opencv-arm-install/lib/libopencv_*.so* root@192.168.x.x:/usr/lib/opencv/

运行错误：

/dev/video1 supports streaming i/o Convert yuv2rgb, ret = 0 terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception' 
what(): OpenCV(4.12.0-dev) /home/book/opencv/modules/core/src/persistence.cpp:742: 
error: (-215:Assertion failed) buf in function 'open'

原因：模型下载失败，需重新下载

wget https://raw.githubusercontent.com/Aravindlivewire/Opencv/master/haarcascade/palm.xml -O ~/opencv/data/haarcascades/palm.xml

复制到开发板

cp /home/book/opencv/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml ~/nfs_rootfs/haarcascade/

移除GUI

mv  /etc/init.d/S99myirhmi2  /root
mv  /etc/init.d/S05lvgl  /root

实验过程中LCD过几分钟就黑屏，这是正常的。 可以关闭黑屏的功能，执行以下命令即可： echo -e "\033[9;0]" > /dev/tty0

6. 总结