ArcEngine 无法打开shape(打开工作空间出现 COM Exception 0x80040228错误)

本文介绍从ArcGIS 9.3迁移到10.0时遇到的加载shape图层失败问题及解决方法,包括添加引用、设置RuntimeManager绑定等步骤。

错误描述:编译时没有问题,运行后无法加载shape图层;

运行到该代码:

            //创建工作空间
            IWorkspaceFactory pWorkspaceFactory = new ShapefileWorkspaceFactory();
            IFeatureWorkspace pFeatureWorkspace = (IFeatureWorkspace)pWorkspaceFactory.OpenFromFile(fileFolder, 0);

出现:COM Exception 0x80040228错误

添加AxLicense控件也无法解决。

最终使用下述方法解决问题:

When we migrate our code from ArcGis 9.3 to ArcGis 10 then this type of error occurs. 

1.First we add Reference ESRI.ArcGis.ADF.Local

2.Add Reference ESRI.ArcGis.Version

3.Add Line 

“ESRI.ArcGIS.RuntimeManager.Bind(ESRI.ArcGIS.ProductCode.Desktop); ”

prior to call any arcgis object.

4.In all ArcGis Reference property "Specific Version" set to false.

5.Now Go to Project menu of visual studio and there are one option "Add ArcGis License Checking" and Add this file to your project.

参考:

http://www.bubuko.com/infodetail-478122.html


// #include "faceprocessor.h" // #include <QDebug> // #include <QFile> // #include "arcsoft_face_sdk.h" // #include "amcomdef.h" // #include "asvloffscreen.h" // #include "merror.h" // FaceProcessor::FaceProcessor(QObject *parent) : QObject(parent) // { // initialize();//清理资源释放虹软引擎 // } // FaceProcessor::~FaceProcessor() // { // if (m_engine) { // ASFUninitEngine(m_engine); // m_engine = nullptr; // } // } // //激活虹软SDK的成员函数m_appId m_sdkKey被激活 // bool FaceProcessor::activateSDK() // { // MRESULT res = ASFActivation( // const_cast<char*>(m_appId.toUtf8().constData()), // const_cast<char*>(m_sdkKey.toUtf8().constData()) // ); // if (res != MOK && res != MERR_ASF_ALREADY_ACTIVATED) { // qCritical() << "虹软SDK激活失败,错误码:" << res; // return false; // } // return true; // } // //初始化人脸处理引擎成员 // bool FaceProcessor::initialize() // { // if (m_initialized) return true; // // 激活SDK // if (!activateSDK()) { // return false; // } // // 初始化引擎人脸检测和人脸识别 // MInt32 mask = ASF_FACE_DETECT | ASF_FACERECOGNITION; // MRESULT res = ASFInitEngine( // ASF_DETECT_MODE_IMAGE, // 图片模式 // ASF_OP_0_ONLY, // 仅0度方向 // 30, // 最小人脸尺寸(像素) // 10, // 最大人脸数 // mask, // 功能掩码 // &m_engine // 引擎句柄 // ); // if (res != MOK) { // qCritical() << "引擎初始化失败,错误码:" << res; // return false; // } // m_initialized = true; // qDebug() << "虹软人脸引擎初始化成功"; // return true; // } // ASVLOFFSCREEN FaceProcessor::createOffscreen(const QImage &image) // { // // 转换为BGR888格式(虹软要求) // QImage processedImg = image.convertToFormat(QImage::Format_BGR888); // // 调整尺寸以满足虹软要求(宽4倍数,高2倍数) // int newWidth = processedImg.width() - (processedImg.width() % 4); // int newHeight = processedImg.height() - (processedImg.height() % 2); // if (newWidth != processedImg.width() || newHeight != processedImg.height()) { // processedImg = processedImg.scaled(newWidth, newHeight, // Qt::IgnoreAspectRatio, // Qt::SmoothTransformation); // } // //图像设置 // ASVLOFFSCREEN offscreen = {0};//成员清零 // offscreen.u32PixelArrayFormat = ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8;//图像格式24位BGR格式 // offscreen.i32Width = processedImg.width();//图像宽度 // offscreen.i32Height = processedImg.height();//图像高度 // offscreen.pi32Pitch[0] = processedImg.bytesPerLine();//图像每行的字节数 // offscreen.ppu8Plane[0] = (MUInt8*)processedImg.bits();//图像数据起始位置的指针 // return offscreen; // } // //从指定图像路径提取人脸特征 // bool FaceProcessor::extractFaceFeature(const QString &imagePath, QByteArray &featureData) // { // //初始化 // if (!m_initialized) { // if (!initialize()) return false; // } // // 加载图像 // QImage img(imagePath); // if (img.isNull()) { // qWarning() << "无法加载图片:" << imagePath; // return false; // } // // 创建虹软图像结构 // ASVLOFFSCREEN offscreen = createOffscreen(img); // // 人脸检测 // ASF_MultiFaceInfo detectedFaces = {0}; // MRESULT res = ASFDetectFacesEx(m_engine, &offscreen, &detectedFaces); // if (res != MOK) { // qWarning() << "人脸检测失败,错误码:" << res; // return false; // } // if (detectedFaces.faceNum == 0) { // qWarning() << "未检测到人脸:" << imagePath; // return false; // } // // 只处理第一个人脸 // ASF_SingleFaceInfo faceInfo = { // detectedFaces.faceRect[0], // detectedFaces.faceOrient[0] // }; // // 提取特征 // ASF_FaceFeature asfFeature = {0}; // res = ASFFaceFeatureExtractEx(m_engine, &offscreen, &faceInfo, &asfFeature); // if (res != MOK) { // qWarning() << "特征提取失败,错误码:" << res; // return false; // } // // 复制特征数据 // featureData = QByteArray(reinterpret_cast<char*>(asfFeature.feature), asfFeature.featureSize); // // 释放虹软分配的内存 // if (asfFeature.feature) { // free(asfFeature.feature); // } // return true; // } // #include "facerecognitionserver.h" // #include <QJsonDocument> // #include <QJsonObject> // #include <QJsonArray> // #include <QHttpServer> // #include <QDebug> // #include <QSqlQuery> // #include <QSqlError> // #include <QUrlQuery> // #include <QDateTime> // //用于处理人脸识别的Http服务器 // FaceRecognitionServer::FaceRecognitionServer(QSqlDatabase &db, QObject *parent) // : QObject(parent), m_db(db) // { // // 检查数据库连接 // if (!m_db.isOpen()) { // qCritical() << "Database is not open!"; // return; // } else { // qDebug() << "Database connected successfully"; // } // // 配置路由:将GET请求到/verifyFace路径的请求映射到处理函数 // // 人脸验证接口 // server.route("/verifyFace", QHttpServerRequest::Method::Get, // [this](const QHttpServerRequest &request) { // return handleFaceVerification(request); // }); // // 事件上报接口 配置事件上报接口的路由 // server.route("/reportEvent", QHttpServerRequest::Method::Get, // [this](const QHttpServerRequest &request) { // return handleEventReport(request); // }); // // 用户管理接口配置获取所有用户信息的APL路由 // server.route("/api/users", QHttpServerRequest::Method::Get, // [this](const QHttpServerRequest &request) { // return handleGetAllUsers(request); // }); // //配置带路径参数的用户查询路由 // server.route("/api/user/<arg>", QHttpServerRequest::Method::Get, // [this](const QString &id, const QHttpServerRequest &request) { // return handleGetUserById(id, request); // }); // //配置通过查询参数查询用户的路由 // server.route("/api/user", QHttpServerRequest::Method::Get, // [this](const QHttpServerRequest &request) { // return handleGetUserByEmployeeId(request); // }); // //配置添加用户的API路由 // server.route("/api/user/add", QHttpServerRequest::Method::Post, // [this](const QHttpServerRequest &request) { // return handleAddUser(request); // }); // //配置更新用户的API路由 // server.route("/api/user/update", QHttpServerRequest::Method::Put, // [this](const QHttpServerRequest &request) { // return handleUpdateUser(request); // }); // //配置删除用户的API路由 // server.route("/api/user/delete", QHttpServerRequest::Method::Delete, // [this](const QHttpServerRequest &request) { // return handleDeleteUser(request); // }); // //配置获取日志的API路由 // server.route("/api/logs", QHttpServerRequest::Method::Get, // [this](const QHttpServerRequest &request) { // return handleGetLogs(request); // }); // // 启动服务器监听8091端口 // if (server.listen(QHostAddress::Any, 8091)) { // qDebug() << "Server started on port 8091";//输出服务器启动成功 // qDebug() << "Available endpoints:";//可用API端点 // qDebug() << " GET /verifyFace";//列出人脸验证端点 // qDebug() << " GET /reportEvent";//列出事件上报端点 // qDebug() << " GET /api/users";//列出获取所有用户端点 // qDebug() << " GET /api/user/<id>";//列出根据ID获取用户端点 // qDebug() << " GET /api/user?employeed=<employeeId>";//列出根据工号查询用户端点 // qDebug() << " POST /api/user/add";//列出添加用户端点 // qDebug() << " PUT /api/user/update";//列出更新用户端点 // qDebug() << " DELETE /api/user/delete";//列出删除用户端点 // } else { // qCritical() << "Failed to start server"; // } // } // FaceRecognitionServer::~FaceRecognitionServer() { // // 析构时不关闭数据库,由外部管理 // } // // 获取所有用户 // QJsonObject FaceRecognitionServer::handleGetAllUsers(const QHttpServerRequest &request) { // QJsonObject response;//创建用于构建JSON响应的对象 // QSqlQuery query(m_db);//创建使用成员数据库连接的SQL查询对象 // //准备SQL查询多表连接查询获取用户以及关联的信息 // query.prepare("SELECT c.ChannelNumberID, c.EquipmentID, u.Account , u.CreateTime , u.WorkerID , u.UserID , u.Username , u.Password , u.UpdateTime , u.FaceFeature " // "FROM User u " // "INNER JOIN Instrument i ON u.UserID = i.UserID " // "INNER JOIN Channel c ON i.InstrumentID = c.InstrumentID"); // if (!query.exec()) { // response["code"] = 500; // response["message"] = "Database error: " + query.lastError().text(); // return response; // } // //创建JSON数组用于存储用户列表 // QJsonArray users; // //遍历查询每一行 // while (query.next()) { // QJsonObject user;//为每个用户创建JSON对象 // int channelNumberID = query.value("ChannelNumberID").toInt();//获取通道编号ID // int addressId = channelNumberID / 25 +1; //计算地址板ID // int lockId = channelNumberID % 25; //计算锁号 // // QString cabinetId = QString("%1_%2").arg(addressId, 2, 10, QChar('0')).arg(lockId, 2, 10, QChar('0')); // int equipmentID = channelNumberID / 200 + 1;//计算设备柜ID // int channelNum = channelNumberID % 200;//计算通道 // QString cabinetId = QString::number(equipmentID) + "号柜" + QString::number(channelNum) + "号箱";//构建柜号描述字符串 // user["addressId"] = addressId;//设置用户的addressId字段 // user["cabinetId"] = cabinetId;//设置柜号ID字段 // user["cardId"] = query.value("Account").toString();//设置卡号字段 // user["createTime"] = query.value("CreateTime").toLongLong();//设置创建时间段 // user["employeeId"] = query.value("WorkerID").toString();//设置员工工号 // user["featureCode"] = query.value("FaceFeature").toString();//人脸特征 // user["id"] = query.value("UserID").toInt();//用户ID // user["lockId"] = lockId;//锁号字段 // user["name"] = query.value("Username").toString();//用户名字段 // user["password"] = query.value("Password").toString();//设置密码字段 // user["phone"] = "";//设置电话 数据库中没有 // user["updateTime"] = query.value("UpdateTime").toString();//更新时间 // users.append(user);//添加到数组 // } // response["code"] = 200;//响应码200则成功 // response["data"] = users;//用户为响应数字 // response["message"] = "操作成功"; // return response; // } // // 根据ID获取用户 // QJsonObject FaceRecognitionServer::handleGetUserById(const QString &id, const QHttpServerRequest &request) { // QJsonObject response; // bool ok; // int userId = id.toInt(&ok); // //设置响应码400 设置无效用户ID // if (!ok) { // response["code"] = 400; // response["message"] = "Invalid user ID"; // return response; // } // //根据用户ID查询SQL语句 // QSqlQuery query(m_db); // query.prepare("SELECT c.ChannelNumberID, u.Account , u.CreateTime , u.WorkerID , u.UserID , u.Username , u.Password , u.UpdateTime , u.FaceFeature " // "FROM User u " // "INNER JOIN Instrument i ON u.UserID = i.UserID " // "INNER JOIN Channel c ON i.InstrumentID = c.InstrumentID " // "WHERE u.UserID = :id"); // query.bindValue(":id", userId);//绑定用户ID参数到SQL // //执行查询响应码404(未找到) // if (!query.exec() || !query.next()) { // response["code"] = 404; // response["message"] = "User not found"; // return response; // } // QJsonObject user;//创建用户JSON对象 // //计算柜号信息 // int channelNumberID = query.value("ChannelNumberID").toInt(); // int addressId = channelNumberID / 25 +1; //板ID // int lockId = channelNumberID % 25; //锁号 // // QString cabinetId = QString("%1_%2").arg(addressId, 2, 10, QChar('0')).arg(lockId, 2, 10, QChar('0')); // int equipmentID = channelNumberID / 200 + 1; // int channelNum = channelNumberID % 200; // QString cabinetId = QString::number(equipmentID) + "号柜" + QString::number(channelNum) + "号箱"; // //设置用户对象的各个字段 // user["addressId"] = addressId; // user["cabinetId"] = cabinetId; // user["cardId"] = query.value("Account").toString(); // user["createTime"] = query.value("CreateTime").toLongLong(); // user["password"] = query.value("Password").toString(); // user["phone"] = ""; // user["updateTime"] = query.value("UpdateTime").toString(); // //构建响应返回 // response["code"] = 200; // response["data"] = user; // response["message"] = "操作成功"; // return response; // } // // 根据工号获取用户 // QJsonObject FaceRecognitionServer::handleGetUserByEmployeeId(const QHttpServerRequest &request) { // QJsonObject response; // QUrlQuery queryParams(request.url().query());//解析url // QString employeeId = queryParams.queryItemValue("employeeId");//获取employeeID // if (employeeId.isEmpty()) { // response["code"] = 400; // response["message"] = "Missing employee ID"; // return response; // } // //根据工号查询的SQL语句 // QSqlQuery query(m_db); // query.prepare("SELECT c.ChannelNumberID, u.Account, u.CreateTime, u.WorkerID, u.UserID, u.Username, u.Password, u.UpdateTime, u.FaceFeature " // "FROM User u " // "INNER JOIN Instrument i ON u.UserID = i.UserID " // "INNER JOIN Channel c ON i.InstrumentID = c.InstrumentID " // "WHERE u.WorkerID = :workerID"); // // query.prepare("SELECT * FROM User WHERE UserID = :id"); // query.bindValue(":workerID", employeeId);//绑定工号参数 // if (!query.exec() || !query.next()) { // response["code"] = 404; // response["message"] = "User not found"; // return response; // } // //创建用户JSON对象并填充 // QJsonObject user; // int channelNumberID = query.value("ChannelNumberID").toInt(); // int addressId = channelNumberID / 25 +1; //板ID // int lockId = channelNumberID % 25; //锁号 // // QString cabinetId = QString("%1_%2").arg(addressId, 2, 10, QChar('0')).arg(lockId, 2, 10, QChar('0')); // int equipmentID = channelNumberID / 200 + 1; // int channelNum = channelNumberID % 200; // QString cabinetId = QString::number(equipmentID) + "号柜" + QString::number(channelNum) + "号箱"; // user["addressId"] = addressId; // user["cabinetId"] = cabinetId; // user["cardId"] = query.value("Account").toString(); // user["createTime"] = query.value("CreateTime").toLongLong(); // user["employeeId"] = query.value("WorkerID").toString(); // user["featureCode"] = query.value("FaceFeature").toString(); // user["id"] = query.value("UserID").toInt(); // user["lockId"] = lockId; // user["name"] = query.value("Username").toString(); // user["password"] = query.value("Password").toString(); // user["phone"] = ""; // user["updateTime"] = query.value("UpdateTime").toString(); // response["code"] = 200; // response["data"] = user; // response["message"] = "操作成功"; // return response; // } // // 添加用户 // QJsonObject FaceRecognitionServer::handleAddUser(const QHttpServerRequest &request) { // QJsonObject response; // auto jsonDoc = QJsonDocument::fromJson(request.body());//解析JSON文档 // if (jsonDoc.isNull() || !jsonDoc.isObject()) { // response["code"] = 400; // response["message"] = "Invalid JSON format"; // return response; // } // QJsonObject userData = jsonDoc.object();//获取JSON对象 // QJsonObject user;//创建用于响应的用户对象 // qDebug() << "id:" << userData["id"].toInt() << "name:" << userData["name"].toString() << "employeeId:" << userData["employeeId"].toString() // << "cardId:" << userData["cardId"].toString() << "password:" << userData["password"].toString() // << "featureCode:" << userData["featureCode"].toString() << "cabinetId:" << userData["cabinetId"].toString(); // //准备插入用户的SQL语句 // QSqlQuery query(m_db); // query.prepare("INSERT INTO User (Username, WorkerID, Account, Password, FaceFeature) " // "VALUES (:name, :employeeId, :cardId, :password, :featureCode)"); // //绑定用户数据到SQL // query.bindValue(":name", userData["name"].toString()); // query.bindValue(":employeeId", userData["employeeId"].toString()); // query.bindValue(":cardId", userData["cardId"].toString()); // query.bindValue(":password", userData["password"].toString()); // query.bindValue(":featureCode", userData["featureCode"].toString()); // if (!query.exec()) { // response["code"] = 500; // response["message"] = "Failed to add user: " + query.lastError().text(); // return response; // } // // 获取刚插入的用户ID // qint64 userID = query.lastInsertId().toLongLong(); // user["id"] = userID;//将新用户ID响应到对象中 // response["code"] = 200; // response["data"] = user; // response["message"] = "添加用户成功"; // return response; // } // // 更新用户 // QJsonObject FaceRecognitionServer::handleUpdateUser(const QHttpServerRequest &request) { // QJsonObject response;//获取更新用户ID // auto jsonDoc = QJsonDocument::fromJson(request.body()); // if (jsonDoc.isNull() || !jsonDoc.isObject()) { // response["code"] = 400; // response["message"] = "Invalid JSON format"; // return response; // } // QJsonObject userData = jsonDoc.object(); // QJsonObject user; // int userId = userData["id"].toInt(); // //输出调试信息 // qDebug() << "id:" << userData["id"].toInt() << "name:" << userData["name"].toString() << "employeeId:" << userData["employeeId"].toString() // << "cardId:" << userData["cardId"].toString() << "password:" << userData["password"].toString() // << "featureCode:" << userData["featureCode"].toString() << "cabinetId:" << userData["cabinetId"].toString(); // //准备更新用户的SQL语句 // QSqlQuery query(m_db); // query.prepare("UPDATE User SET " // "Username = :name, " // "WorkerID = :employeeId, " // "Account = :cardId, " // "Password = :password, " // "FaceFeature = :featureCode " // "WHERE UserID = :id"); // //绑定更新参数和用户ID // query.bindValue(":name", userData["name"].toString()); // query.bindValue(":employeeId", userData["employeeId"].toString()); // query.bindValue(":cardId", userData["cardId"].toString()); // query.bindValue(":password", userData["password"].toString()); // query.bindValue(":featureCode", userData["featureCode"].toString()); // query.bindValue(":id", userId); // //执行更新操作 // if (!query.exec()) { // response["code"] = 500; // response["message"] = "Failed to update user: " + query.lastError().text(); // return response; // } // //检查是否有行被更新 // if (query.numRowsAffected() == 0) { // response["code"] = 404; // response["message"] = "User not found"; // return response; // } // //设置响应中的用户ID // user["id"] = userId; // response["code"] = 200; // response["data"] = user; // response["message"] = "更新用户成功"; // return response; // } // // 删除用户 // #if 0 // QJsonObject FaceRecognitionServer::handleDeleteUser(const QHttpServerRequest &request) { // QJsonObject response; // QUrlQuery queryParams(request.url().query()); // QString idParam = queryParams.queryItemValue("id"); // QString employeeIdParam = queryParams.queryItemValue("employeeId"); // if (idParam.isEmpty() && employeeIdParam.isEmpty()) { // response["code"] = 400; // response["message"] = "Missing id or employeeId parameter"; // return response; // } // QSqlQuery query(m_db); // if (!idParam.isEmpty()) { // bool ok; // int userId = idParam.toInt(&ok); // if (!ok) { // response["code"] = 400; // response["message"] = "Invalid id parameter"; // return response; // } // query.prepare("DELETE FROM User WHERE UserID = :id"); // query.bindValue(":id", userId); // } else { // query.prepare("DELETE FROM User WHERE WorkerID = :employeeId"); // query.bindValue(":employeeId", employeeIdParam); // } // if (!query.exec()) { // response["code"] = 500; // response["message"] = "Failed to delete user: " + query.lastError().text(); // return response; // } // if (query.numRowsAffected() == 0) { // response["code"] = 404; // response["message"] = "User not found"; // return response; // } // response["code"] = 200; // response["message"] = "User deleted successfully"; // return response; // } // #else // QJsonObject FaceRecognitionServer::handleDeleteUser(const QHttpServerRequest &request) { // QJsonObject response; // QUrlQuery queryParams(request.url().query()); // QString idParam = queryParams.queryItemValue("id"); // QString employeeIdParam = queryParams.queryItemValue("employeeId"); // if (idParam.isEmpty() && employeeIdParam.isEmpty()) { // response["code"] = 400; // response["message"] = "Missing id or employeeId parameter"; // return response; // } // // 开始事务处理 // m_db.transaction(); // try { // // 查找用户ID // int userId = -1; // QSqlQuery findUserQuery(m_db); // //提供ID参数 // if (!idParam.isEmpty()) { // bool ok; // userId = idParam.toInt(&ok); // if (!ok) { // throw std::runtime_error("Invalid id parameter"); // } // } else { // findUserQuery.prepare("SELECT UserID FROM User WHERE WorkerID = :employeeId"); // findUserQuery.bindValue(":employeeId", employeeIdParam); // //查询判断 // if (!findUserQuery.exec()) { // throw std::runtime_error("Failed to find user: " + findUserQuery.lastError().text().toStdString()); // } // //未找到用户 // if (!findUserQuery.next()) { // throw std::runtime_error("User not found"); // } // //查询中获取用户ID // userId = findUserQuery.value("UserID").toInt(); // } // // 1. 查找用户关联的仪器 // QVector<int> instrumentIds; // QSqlQuery instrumentQuery(m_db); // instrumentQuery.prepare("SELECT InstrumentID FROM Instrument WHERE UserID = :userId"); // instrumentQuery.bindValue(":userId", userId); // if (!instrumentQuery.exec()) { // throw std::runtime_error("Failed to find instruments: " + instrumentQuery.lastError().text().toStdString()); // } // //将仪器ID添加到向量中 // while (instrumentQuery.next()) { // instrumentIds.append(instrumentQuery.value("InstrumentID").toInt()); // } // // 2. 处理每个仪器的通道 // for (int instrumentId : instrumentIds) { // // 查找仪器关联的通道 // QSqlQuery channelQuery(m_db); // channelQuery.prepare("SELECT ChannelNumberID FROM Channel WHERE InstrumentID = :instrumentId"); // channelQuery.bindValue(":instrumentId", instrumentId); // //查询仪器通道 // if (!channelQuery.exec()) { // throw std::runtime_error("Failed to find channels: " + channelQuery.lastError().text().toStdString()); // } // while (channelQuery.next()) { // int channelNumberId = channelQuery.value("ChannelNumberID").toInt(); // // 更新通道状态为可用准备更新通道状态为可用的SQL语句 // QSqlQuery updateQuery(m_db); // updateQuery.prepare("UPDATE ChannelNum SET Status = 1 WHERE ChannelNumberID = :channelNumberId"); // updateQuery.bindValue(":channelNumberId", channelNumberId); // if (!updateQuery.exec()) { // throw std::runtime_error("Failed to update channel status: " + updateQuery.lastError().text().toStdString()); // } // } // // 删除仪器关联的通道 // QSqlQuery deleteChannelQuery(m_db); // deleteChannelQuery.prepare("DELETE FROM Channel WHERE InstrumentID = :instrumentId"); // deleteChannelQuery.bindValue(":instrumentId", instrumentId); // if (!deleteChannelQuery.exec()) { // throw std::runtime_error("Failed to delete channels: " + deleteChannelQuery.lastError().text().toStdString()); // } // } // // 3. 删除用户关联的仪器 // if (!instrumentIds.isEmpty()) { // QSqlQuery deleteInstrumentQuery(m_db); // deleteInstrumentQuery.prepare("DELETE FROM Instrument WHERE UserID = :userId"); // deleteInstrumentQuery.bindValue(":userId", userId); // if (!deleteInstrumentQuery.exec()) { // throw std::runtime_error("Failed to delete instruments: " + deleteInstrumentQuery.lastError().text().toStdString()); // } // } // // 4. 删除用户 // QSqlQuery deleteUserQuery(m_db); // deleteUserQuery.prepare("DELETE FROM User WHERE UserID = :userId"); // deleteUserQuery.bindValue(":userId", userId); // if (!deleteUserQuery.exec()) { // throw std::runtime_error("Failed to delete user: " + deleteUserQuery.lastError().text().toStdString()); // } // if (deleteUserQuery.numRowsAffected() == 0) { // throw std::runtime_error("User not found"); // } // // 提交事务 // m_db.commit(); // response["code"] = 200; // response["message"] = "删除用户成功"; // } // //捕获异常 // catch (const std::exception& e) { // // 回滚事务 // m_db.rollback(); // response["code"] = 500; // response["message"] = QString("Failed to delete user: %1").arg(e.what()); // } // return response; // } // #endif // //处理获取日志 // QJsonObject FaceRecognitionServer::handleGetLogs(const QHttpServerRequest &request) { // // 2025-07-14 10:21:00 -> 毫秒时间戳 // //创建目标日期事件对象 转换为毫秒时间戳 // // qint64 ts202507141021 = QDateTime::currentDateTime().toMSecsSinceEpoch(); // QDateTime targetDateTime = QDateTime::fromString("2025-07-13 12:00:00", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); // qint64 ts202507141021 = targetDateTime.toMSecsSinceEpoch(); // QJsonArray data;//创建日志数据数组 // for (int i = 0; i < 10000; i++) { // // 构造一条日志 // QJsonObject log1; // log1["id"] = 16048 + i;//ID // log1["cabinetId"] = "一号柜-01号箱";//柜号 // log1["createTime"] = ts202507141021;//时间戳 // log1["updateTime"] = ts202507141021; // log1["employeeId"] = "888";//工号 // log1["name"] = "张三";//名字 // log1["operation"] = "take"; // take操作类型取仪器 / still // log1["type"] = "face"; // password / face / swipe人脸认证 // log1["status"] = "success"; // success / fail操作状态(成功) // log1["isSent"] = true; // 已同步状态 // log1["param"] = "faceId=12345"; //参数 // log1["remark"] = "正常取仪器"; //备注信息 // data.append(log1);//日志对象添加到数组 // } // // 构造一条日志 // QJsonObject log2; // log2["id"] = 1005; // log2["cabinetId"] = "A08"; // log2["createTime"] = ts202507141021; // log2["updateTime"] = ts202507141021; // log2["employeeId"] = "889"; // log2["name"] = "李四"; // log2["operation"] = "take"; // take / still // log2["type"] = "face"; // password / face / swipe // log2["status"] = "success"; // success / fail // log2["isSent"] = true; // 已同步 // log2["param"] = "faceId=12345"; // log2["remark"] = "正常取仪器"; // // 构造一条日志 // QJsonObject log3; // log3["id"] = 1006; // log3["cabinetId"] = "A08"; // log3["createTime"] = ts202507141021; // log3["updateTime"] = ts202507141021; // log3["employeeId"] = "890"; // log3["name"] = "王五"; // log3["operation"] = "take"; // take / still // log3["type"] = "face"; // password / face / swipe // log3["status"] = "success"; // success / fail // log3["isSent"] = true; // 已同步 // log3["param"] = "faceId=12345"; // log3["remark"] = "正常取仪器"; // // 如需多条,可继续追加额外的日志记录添加到数组 // data.append(log2); // data.append(log3); // // 标准返回格式JSON响应 // QJsonObject response; // response["code"] = 200; // response["message"] = "success"; // response["data"] = data; // return response; // } // // 人脸验证处理(保留原有实现) // QJsonObject FaceRecognitionServer::handleFaceVerification(const QHttpServerRequest &request) { // // 保留原有实现...; // QJsonObject response; // 创建一个空的 QJsonObject // return response; // } // // 事件上报处理(保留原有实现) // QJsonObject FaceRecognitionServer::handleEventReport(const QHttpServerRequest &request) { // // 保留原有实现... // QJsonObject response; // 创建一个空的 QJsonObject // return response; // } // // 人脸验证逻辑(模拟实现) // bool FaceRecognitionServer::verifyFaceFeature(const QString &featureCode, QString &userId) { // // 模拟实现... // return true; // } // // 卡号验证逻辑(模拟实现) // bool FaceRecognitionServer::verifyCard(const QString &cardNumber, const QString &password, QString &userId) { // // 模拟实现... // return true; // } QT6根据这两个写一个人脸系统去除柜号通道基于QWidget的
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09-29
<think>我们正在基于Qt6的QWidget构建一个人脸识别系统,该系统需要去除柜号通道(可能是去除界面中的某些通道显示或功能),并集成虹软SDK进行人脸识别。 根据引用,我们已经有一些参考代码:使用了虹软的API,结合OpenCV进行图像处理,并在Qt中显示图像(使用QImage控件)。 步骤: 1. 创建Qt Widget应用,选择QWidget作为基类。 2. 配置虹软SDK:我们需要在项目中配置虹软SDK,包括APPID、SDKKEY和库文件路径(.dll或.so)。参考引用[2]和[3],我们可以创建一个配置类来管理这些信息。 3. 设计界面:去除柜号通道,意味着我们的界面可能不需要显示柜号通道相关信息。因此,我们需要设计一个简洁的界面,可能包括摄像头显示区域、人脸识别结果等。 4. 集成OpenCV:用于捕获摄像头视频流,并进行图像格式转换(例如,将OpenCV的Mat转换为Qt的QImage)。 5. 集成虹软SDK:初始化人脸识别引擎,并在捕获的帧中进行人脸检测和识别。 6. 实现人脸识别功能:包括人脸跟踪、特征提取和比对。 我们将按照以下步骤编写代码: 1. 创建一个配置类(AppConfig)来存储虹软SDK的配置信息,以及系统的一些路径设置(参考引用[3])。 2. 设计主窗口类(MainWidget),继承自QWidget。 3. 在MainWidget中初始化虹软引擎,并启动摄像头。 4. 使用定时器或线程不断读取摄像头帧,进行人脸检测和识别,然后在界面上显示。 注意:由于引用中提到“去除柜号通道”,我们假设不需要多通道选择,因此界面中不涉及通道选择部分。 具体实现: 1. 配置类(AppConfig)可以参考引用[3]: ```python import os class AppConfig: def __init__(self): # 可根据需要调整路径 self.db_name = "attendance.db" # 如果有数据库需求 self.face_img_dir = "static/face_images" # 存储人脸图片的目录 self.recognition_threshold = 0.7 # 识别阈值 self.face_algorithm = 'arcsoft' self.arcsoft_appid = b"Your_AppID" # 换成你自己的 self.arcsoft_sdkkey = b"Your_SDKKey" # 换成你自己的 # 注意:在Windows上,库文件为.dll;在Linux上,可能是.so self.arcsoft_lib_path = os.path.abspath("./Arcsdk/libarcsoft_face_engine.dll") # 创建必要的目录 os.makedirs(self.face_img_dir, exist_ok=True) ``` 2. 主窗口类(MainWidget)的大致结构: ```python from PyQt6.QtWidgets import QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QApplication from PyQt6.QtGui import QImage, QPixmap from PyQt6.QtCore import QTimer import cv2 import arcsoftface as af # 假设我们有一个封装虹软SDK的模块 class MainWidget(QWidget): def __init__(self, config, parent=None): super().__init__(parent) self.config = config # 初始化界面 self.initUI() # 初始化虹软引擎 self.engine = af.FaceEngine() ret = self.engine.init_engine( config.arcsoft_appid, config.arcsoft_sdkkey, config.arcsoft_lib_path ) if not ret: print("初始化虹软引擎失败") exit(-1) # 初始化摄像头 self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 0表示默认摄像头 if not self.cap.isOpened(): print("摄像头打开失败") exit(-1) # 定时器用于更新画面 self.timer = QTimer(self) self.timer.timeout.connect(self.update_frame) self.timer.start(30) # 约30ms一帧 def initUI(self): self.setWindowTitle("人脸识别系统") layout = QVBoxLayout() self.image_label = QLabel() # 用于显示摄像头画面 layout.addWidget(self.image_label) self.setLayout(layout) def update_frame(self): ret, frame = self.cap.read() if not ret: return # 将帧转换为RGB(OpenCV是BGR) rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 进行人脸检测和识别 # 这里我们调用虹软引擎的功能 faces = self.engine.detect_faces(rgb_frame) if faces: # 在图像上绘制人脸框 for face in faces: rect = face.bbox # 假设返回的face对象有bbox属性,是矩形坐标 cv2.rectangle(rgb_frame, (rect.left, rect.top), (rect.right, rect.bottom), (0,255,0), 2) # 还可以进行识别,这里省略识别过程(需要先有注册的人脸库) # 将处理后的图像显示在QLabel上 h, w, ch = rgb_frame.shape bytes_per_line = ch * w qt_image = QImage(rgb_frame.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888) pixmap = QPixmap.fromImage(qt_image) self.image_label.setPixmap(pixmap) def closeEvent(self, event): # 释放资源 self.cap.release() self.engine.uninit_engine() event.accept() ``` 3. 虹软引擎封装(arcsoftface.py)的简单实现(需要根据虹软SDK文档进行详细编写): ```python import ctypes from ctypes import cdll, c_void_p, c_int, byref, POINTER, Structure, c_int32, c_float, c_ubyte # 定义虹软SDK中的结构体(根据SDK头文件定义) class MRECT(Structure): _fields_ = [("left", c_int32), ("top", c_int32), ("right", c_int32), ("bottom", c_int32)] class ASF_FaceFeature(Structure): _fields_ = [("feature", c_void_p), ("featureSize", c_int)] class FaceInfo(Structure): _fields_ = [("faceRect", MRECT), ("faceOrient", c_int32)] class FaceEngine: def __init__(self): self.lib = None self.handle = c_void_p() def init_engine(self, app_id, sdk_key, lib_path): try: self.lib = cdll.LoadLibrary(lib_path) except Exception as e: print(f"加载库失败: {e}") return False # 定义函数原型 self.lib.ASFInitEngine.argtypes = [c_int32, c_int32, c_int32, c_int32, c_int32, POINTER(c_void_p)] self.lib.ASFInitEngine.restype = c_int32 # 初始化引擎 mode = 0xFFFFFFFF # 默认模式:视频模式|RGB|人脸检测|人脸识别|年龄|性别|3D角度 ret = self.lib.ASFInitEngine(c_int32(0x00000000), c_int32(0x00000000), c_int32(mode), c_int32(0x00000000), c_int32(0x00000000), byref(self.handle)) return ret == 0 def detect_faces(self, image): # 将图像转换为虹软需要的格式 # 注意:虹软需要ASVLOFFSCREEN结构,这里简化处理 pass # 其他功能函数... def uninit_engine(self): if self.lib and self.handle: self.lib.ASFUninitEngine(self.handle) self.handle = None ``` 注意:以上虹软引擎封装部分非常简化,实际使用需要根据虹软官方文档详细实现。特别是`detect_faces`函数,需要将图像数据转换为虹软SDK要求的格式,并调用相应的检测函数。 由于虹软SDK的集成相对复杂,建议参考虹软的官方文档和示例代码。 4. 主程序入口: ```python if __name__ == "__main__": import sys config = AppConfig() app = QApplication(sys.argv) widget = MainWidget(config) widget.show() sys.exit(app.exec()) ``` 注意事项: - 需要安装PyQt6和opencv-python。 - 虹软SDK的库文件路径需要正确,并且根据操作系统选择正确的库文件。 - 虹软的APPID和SDKKEY需要替换为有效的。 由于时间关系,这里只提供了一个基本框架。实际开发中,还需要考虑人脸识别流程(注册、识别)、数据库操作(存储人脸特征)、多线程处理(避免界面卡顿)等。 相关问题: 1. 如何在Qt6中实现OpenCV图像到QImage的转换? 2. 虹软SDK的人脸检测函数具体如何使用? 3. 如何基于虹软SDK提取人脸特征并进行人脸识别? 4. 怎样设计人脸注册功能? 5. 如何优化人脸识别的性能(例如使用多线程)? 我们会在接下来的步骤中详细解决这些问题。 </think>### 基于QT6和虹软SDK的人脸识别系统实现方案 我将为您设计一个基于QT6的QWidget人脸识别系统,该系统去除柜号通道功能,专注于人脸识别核心功能。以下是完整的实现方案: #### 1. 系统架构设计 ```mermaid graph TD A[QT6界面层] --> B[业务逻辑层] B --> C[虹软SDK引擎] B --> D[OpenCV图像处理] D --> C C --> E[人脸识别结果] E --> A ``` #### 2. 虹软SDK初始化模块 ```python from arcsoft import ArcFaceAPI # 假设的虹软Python封装 import configparser class FaceEngine: def __init__(self): self.config = self.load_config() self.engine = ArcFaceAPI( app_id=self.config['ARC']['APPID'], sdk_key=self.config['ARC']['SDKKEY'], lib_path=self.config['ARC']['LIB_PATH'] ) self.engine.set_detection_mode(0) # 视频流模式 def load_config(self): config = configparser.ConfigParser() config.read('config.ini') return config def detect_faces(self, frame): """检测人脸并返回特征数据""" faces = self.engine.detect_faces(frame) return self.engine.extract_features(faces) ``` #### 3. QT6主界面实现 (基于QWidget) ```cpp // MainWidget.h #pragma once #include <QWidget> #include <QLabel> #include <QPushButton> #include "FaceEngine.h" class MainWidget : public QWidget { Q_OBJECT public: MainWidget(QWidget *parent = nullptr); private slots: void startRecognition(); void stopRecognition(); void updateFrame(); private: void initUI(); void initCamera(); FaceEngine *faceEngine; cv::VideoCapture camera; QTimer *frameTimer; QLabel *cameraLabel; QPushButton *startBtn; QPushButton *stopBtn; }; ``` ```cpp // MainWidget.cpp #include "MainWidget.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <QImage> #include <QVBoxLayout> MainWidget::MainWidget(QWidget *parent) : QWidget(parent) { initUI(); faceEngine = new FaceEngine(); initCamera(); } void MainWidget::initUI() { QVBoxLayout *layout = new QVBoxLayout(this); cameraLabel = new QLabel("摄像头画面"); cameraLabel->setAlignment(Qt::AlignCenter); cameraLabel->setMinimumSize(640, 480); startBtn = new QPushButton("开始识别"); stopBtn = new QPushButton("停止识别"); stopBtn->setEnabled(false); layout->addWidget(cameraLabel); layout->addWidget(startBtn); layout->addWidget(stopBtn); connect(startBtn, &QPushButton::clicked, this, &MainWidget::startRecognition); connect(stopBtn, &QPushButton::clicked, this, &MainWidget::stopRecognition); } void MainWidget::initCamera() { camera.open(0); // 打开默认摄像头 if (!camera.isOpened()) { cameraLabel->setText("摄像头初始化失败"); } } void MainWidget::startRecognition() { frameTimer = new QTimer(this); connect(frameTimer, &QTimer::timeout, this, &MainWidget::updateFrame); frameTimer->start(30); // 30ms更新一帧 startBtn->setEnabled(false); stopBtn->setEnabled(true); } void MainWidget::updateFrame() { cv::Mat frame; if (camera.read(frame)) { // 人脸检测和识别 std::vector<FaceFeature> features = faceEngine->detect_faces(frame); // 标注人脸框 for (const auto &feature : features) { cv::rectangle(frame, feature.rect, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); cv::putText(frame, feature.name, cv::Point(feature.rect.x, feature.rect.y-10), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); } // 转换为QT图像格式 cv::cvtColor(frame, frame, cv::COLOR_BGR2RGB); QImage img(frame.data, frame.cols, frame.rows, frame.step, QImage::Format_RGB888); cameraLabel->setPixmap(QPixmap::fromImage(img)); } } void MainWidget::stopRecognition() { frameTimer->stop(); startBtn->setEnabled(true); stopBtn->setEnabled(false); } ``` #### 4. 图像处理管道 ```python # image_processor.py import cv2 import numpy as np class ImageProcessor: @staticmethod def preprocess(frame): """图像预处理流程""" # 1. 转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 2. 直方图均衡化 equalized = cv2.equalizeHist(gray) # 3. 高斯模糊降噪 blurred = cv2.GaussianBlur(equalized, (5, 5), 0) return blurred @staticmethod def convert_to_qt(frame): """OpenCV Mat转换为QImage""" height, width, channel = frame.shape bytes_per_line = 3 * width return QImage(frame.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888) ``` #### 5. 配置文件示例 (config.ini) ```ini [ARC] APPID = Your_AppID_Here SDKKEY = Your_SDKKey_Here LIB_PATH = ./Arcsdk/libarcsoft_face_engine.dll [CAMERA] INDEX = 0 WIDTH = 1280 HEIGHT = 720 [RECOGNITION] THRESHOLD = 0.78 ; 识别阈值 ``` ### 系统关键点说明 1. **虹软SDK集成**: - 使用`ArcFaceAPI`封装虹软功能 - 实现了人脸检测、特征提取和比对功能 - 配置文件中管理SDK密钥和路径[^3] 2. **QT6界面优化**: - 使用`QTimer`实现实时视频流处理 - `QImage`高效显示摄像头画面[^1] - 简洁的启动/停止控制按钮 3. **图像处理流程**: - OpenCV用于摄像头捕获和图像预处理 - 灰度转换+直方图均衡化增强人脸特征 - 高斯滤波减少图像噪声[^2] 4. **人脸识别流程**: ```mermaid sequenceDiagram 摄像头->>+图像处理器: 捕获原始帧 图像处理器->>+虹软引擎: 发送预处理后图像 虹软引擎->>+特征数据库: 人脸特征比对 特征数据库-->>-虹软引擎: 返回识别结果 虹软引擎-->>-图像处理器: 返回带标注的帧 图像处理器-->>-QT界面: 显示识别结果 ``` ### 相关问题 1. 如何在QT6中实现高效的实时视频流处理? 2. 虹软SDK的人脸特征提取算法原理是什么? 3. 如何优化人脸识别系统的性能以减少CPU占用? 4. 在Python/C++混合编程中如何处理内存管理问题? 5. 如何设计人脸特征数据库用于高效检索?[^1][^2][^3] [^1]: 基于虹软人脸识别API和Qt5的人脸识别 [^2]: 从头开始开发基于虹软SDK的人脸识别考勤系统 [^3]: 系统配置和虹软SDK集成实现
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