基于百度AI的QT人脸考勤打卡系统源码+项目说明.zip

# FaceSignSystem 本项目为实习期间做的一款基于百度AI的QT人脸考勤打卡系统 欢迎访问个人博客：https://flblog.top 项目地址：https://flblog.top/13.html FaceSignSystem 本项目为本人做的一款基于百度AI的人脸识别考勤打卡系统，作者某双非二本院校，写于2020/09/04。 作者 翁飞龙 QQ交流群 692695467(点击跳转) 博客地址 https://www.flblog.top 源码地址 Github 码云 使用环境 支持C++编译器的QT5，Sqlite数据库，本项目在Ubuntu20.04系统下制作完成 准备材料 1、QT5 C/C++ 2、Sqlite数据库 3、一台自带摄像头的电脑或者Linux单片机 百度AI接入 接入步骤 1、注册百度账号，用来登录百度AI开发平台（https://ai.baidu.com/），有账号的可以直接登录 2、注册成为开发者 3、创建应用，应用创建成功之后也就开通了人脸检测、人脸比对等等相关业务 4、获取密钥，AppID、API Key和Secret key 5、生成签名（Access Token），这个写代码的时候要用到，每个应用的Access Token有效期为30天，到期后要重新获取，或者是在写代码时每次都获取一下 百度AI开放平台上有详细的接入指南：https://ai.baidu.com/docs#/Begin/top 一、项目结构 二、核心源码 1.网络编程 这里使用了QtNetwork模块中的网络接口来实现http编程，需要在.pro文件中添加 QT += network，主要用到了下面三个类： 1、QNetworkAccessManager：该类允许应用程序发送网络请求和接收回复，类似于一个中转站或者一个容器，每当有请求创建或者接收到回复都由该类进行调度 2、QNetworkRequest：网络请求 3、QNetworkReply：网络请求的应答，在请求被完成调度是由QNetworkAccessManager创建 get、put、post请求方式的区别 1、GET请求（类似于数据库select操作），会向数据库发送数据的请求，从而来获取信息，不会改变数据内容，并且无论进行多少次操作，结果都是一样的 2、PUT请求（类似于数据库update操作），是会向服务器端发送数据的，会修改数据的内容，但是不会增加数据的种类，并且无论进行多少次操作，结果都是一样的 3、POST请求（类似于数据库insert操作），是会向服务器端发送数据的，但是该请求会改变数据的种类等资源，会创建新的内容 POST 提交数据方式 application/x-www-form-urlencoded multipart/form-data application/json text/xml 百度AI使用application/json方式提交数据 2.获取Token 向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求（推荐使用POST），并在URL中带上以下参数： grant_type： 必须参数，固定为client_credentials； client_id： 必须参数，应用的API Key； client_secret： 必须参数，应用的Secret Key； 自动获取Token bool JasonQt_Face::refreshToken(void)//自动获取token { QNetworkRequest request(QUrl(QString("https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?")));//api接口 QByteArray append = QString("grant_type=client_credentials&client_id=%1&client_secret=%2").arg(m_apiKey).arg(m_secretKey).toUtf8(); QByteArray buf; request.setRawHeader("Content-Type", "application/json"); //超时为15000ms const auto &&flag = m_http.post(request, append, buf, 15000); if(!flag) { return false; } const auto &&data = QJsonDocument::fromJson(buf).object(); if(data.isEmpty() || !data.contains("access_token")) { return false; } m_token = data["access_token"].toString(); return true; } 3.图片Base64编码 1、提取图片 2、数据转换为BASE64编码 实现代码 QByteArray ba; QBuffer buf(&ba); image.save(&buf, "png"); QString imgData = QString(ba.toBase64()); buf.close(); 全选代码复制 4.JSON数据解析 数据上传 bool JasonQt_Face::RegisterMember(QString qstrImage,QString UserId)//人脸注册 { //设置请求地址 QUrl url("https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/faceset/user/add?access_token="+m_token); QNetworkRequest request(url); QJsonObject append; m_UserId = UserId; //设置数据提交格式 request.setRawHeader("Content-Type", "aspplication/json"); append["face_token"] = m_token; append["image"] = qstrImage;//face dat append["image_type"] = "BASE64"; append["group_id"] = "Color";//member owner append["user_id"] =UserId; // append["quality_control"]="NORMAL"; QByteArray buf; //发送请求 m_http.post(request, QJsonDocument(append).toJson(), buf, 15000); QJsonObject acceptedData(QJsonDocument::fromJson(buf).object()); if(buf.isEmpty() || acceptedData.isEmpty() || !acceptedData.contains("result")) { return false; } else { return true; } } 人脸库搜索 QUrl url("https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/search?access_token="+m_token); QNetworkRequest request(url); QJsonObject append; request.setRawHeader("Content-Type", "aspplication/json"); append["image"] = qstrImage;//face dat append["image_type"]="BASE64"; append["group_id_list"] = "Color"; //append["quality_control"]="NORMAL"; QByteArray buf; m_http.post(request, QJsonDocument(append).toJson(), buf, 15000); QJsonObject acceptedData(QJsonDocument::fromJson(buf).object()); if(buf.isEmpty() || acceptedData.isEmpty() || !acceptedData.contains("result")) { return false; } 数据解析 QJsonObject result=acceptedData.take("result").toObject(); if(result.contains("user_list")) { QJsonArray user_list = result.take("user_list").toArray(); QJsonObject userObj = user_list.at(0).toObject(); double score = userObj["score"].toDouble(); QString user_id=userObj["user_id"].toString(); int tmp=user_id.toInt(); if(score>=m_dThresholdValue) return tmp; else return false; } return false; 三、运行效果展示 见：https://flblog.top/13.html