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Python基于 OpencvwxPython 的人脸识别上课考勤系统附源码使用 Python 语言开发opencv 作为人脸识别框架是一款大学生实战项目项目功能实用经过调试确保可以运行。
在当今数字化时代考勤系统已经成为企业管理中不可或缺的一部分。传统的考勤方式如打卡机虽然简单但存在诸多不便比如容易出错、效率低下等。随着计算机视觉技术的发展人脸识别技术逐渐被应用于考勤系统提高了考勤的准确性和便捷性。本文将详细介绍如何使用Python编程语言和OpenCV库来构建一个人脸识别考勤系统。 视频演示地址 基于 Python opencvpyqt5 的人脸识别上课考勤签到系统 2 系统概述
技术选型
构建一个人脸识别考勤系统我们需要以下技术和工具 Python编程语言Python是一种广泛使用的高级编程语言以其简洁的语法和强大的功能而闻名。它非常适合快速开发和原型设计。 OpenCV库OpenCVOpen Source Computer Vision Library是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库提供了大量的图像处理和计算机视觉功能。 dlib库dlib是一个现代的C工具库它包含机器学习算法、图像处理工具等特别适用于人脸识别任务。 数据库数据库用于存储员工信息和考勤数据。可以选择SQLite或MySQL等数据库系统。 摄像头用于实时捕捉员工的面部图像。
系统功能
我们的人脸识别考勤系统将具备以下核心功能 人员识别与签到/签退系统能够通过人脸识别技术识别员工并记录他们的签到和签退时间。 考勤时间计算系统自动计算员工的考勤时间并生成考勤报告。 保存考勤数据将考勤数据保存为CSV格式方便管理和查看。 数据录入与管理允许管理员通过界面添加、修改、删除员工面部信息和个人信息。 实时监控与识别通过摄像头实时捕捉员工面部图像并进行识别和考勤。 数据持久化将员工面部数据和考勤信息持久化保存到数据库中以便长期管理和分析。
3 系统实现
环境搭建
在开始编码之前我们需要搭建开发环境。首先确保Python已经安装在你的计算机上。接下来我们需要安装OpenCV和dlib库。可以使用pip命令来安装这些库
pip install opencv-python
pip install dlib人脸识别
使用dlib库进行人脸识别我们首先需要训练一个人脸识别模型。这可以通过dlib的人脸识别模型来实现该模型已经在dlib库中预训练好了。 import dlib
import cv2# 加载预训练的人脸识别模型
detector dlib.get_frontal_face_detector()
predictor dlib.shape_predictor(shape_predictor_68_face_landmarks.dat)# 打开摄像头
cap cv2.VideoCapture(0)while True:ret, frame cap.read()if not ret:break# 检测人脸faces detector(frame, 1)for face in faces:x1, y1, x2, y2, w, h face.left(), face.top(), face.right() face.left(), face.bottom() face.top(), face.width(), face.height()cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)# 显示图像cv2.imshow(Face Detection, frame)if cv2.waitKey(1) 0xFF ord(q):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()考勤记录
当员工被识别后我们需要记录他们的签到和签退时间。这可以通过一个简单的数据库操作来实现。以SQLite为例我们可以创建一个表来存储考勤数据。
import sqlite3# 连接数据库
conn sqlite3.connect(attendance.db)
c conn.cursor()# 创建考勤表
c.execute(CREATE TABLE IF NOT EXISTS attendance(id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, face_id TEXT, check_in_time TEXT, check_out_time TEXT))# 插入考勤记录
c.execute(INSERT INTO attendance (name, face_id, check_in_time) VALUES (?, ?, ?),(John Doe, 123456789, 2024-12-01 08:00:00))# 提交事务
conn.commit()# 关闭连接
conn.close()数据持久化
为了确保数据的持久化我们需要将员工面部数据和考勤信息保存到数据库中。这可以通过定期将数据从内存中同步到数据库来实现。
考勤报告生成
考勤报告是考勤系统的重要组成部分。我们可以使用Python的pandas库来处理和分析考勤数据并生成报告。
import pandas as pd# 读取考勤数据
df pd.read_sql_query(SELECT * FROM attendance, conn)# 计算考勤时间
df[check_in_time] pd.to_datetime(df[check_in_time])
df[check_out_time] pd.to_datetime(df[check_out_time])
df[attendance_time] df[check_out_time] - df[check_in_time]# 保存考勤报告为CSV
df.to_csv(attendance_report.csv, indexFalse)4 结语
通过上述步骤我们构建了一个基于Python和OpenCV的人脸识别考勤系统。这个系统不仅提高了考勤的准确性和便捷性还通过自动化的方式减少了人力资源的投入。随着技术的不断进步人脸识别考勤系统将会越来越智能化为企业管理带来更多便利。 本文详细介绍了如何使用Python和OpenCV来构建一个人脸识别考勤系统从环境搭建到系统实现每一步都提供了详细的代码示例和解释。希望这篇文章能够帮助新手快速入门同时也为有经验的开发者提供一些新的思路和方法。
5 源码获取 大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看获取联系方式 精彩专栏推荐订阅 不然下次找不到哟 2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全1000个热门选题推荐✅ Java项目精品实战案例《100套》 Java微信小程序项目实战《100套》 感兴趣的可以先收藏起来还有大家在毕设选题项目以及文档编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助更多的人