基于vscode人脸识别考勤系统代码用http和python

时间: 2023-08-21 19:03:41 浏览: 42
以下是一个基于Python语言、OpenCV、face_recognition库和Flask框架的人脸识别考勤系统代码示例,可以通过HTTP协议实现远程访问,可以在vscode中运行: ```python import cv2 import face_recognition import os import datetime from flask import Flask, jsonify, request # 加载已知员工的人脸图像和姓名 known_face_encodings = [] known_face_names = [] for file in os.listdir('known_faces'): if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.jpeg') or file.endswith('.png'): image = face_recognition.load_image_file(os.path.join('known_faces', file)) face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0] known_face_encodings.append(face_encoding) known_face_names.append(os.path.splitext(file)[0]) # 初始化Flask应用 app = Flask(__name__) # 初始化一些变量 face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] attendance = {} # 定义考勤接口 @app.route('/attendance', methods=['POST']) def attendance(): # 读取图像 image = request.files['image'].read() # 将图像从字节流转换为OpenCV图像格式 nparr = np.fromstring(image, np.uint8) frame = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR) # 缩小图像以加快人脸识别速度 small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) # 将图像从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间 rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] # 检测当前帧中的所有人脸 face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: # 将当前人脸与已知员工的人脸进行比较 matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding) name = "Unknown" # 如果识别出当前人脸属于已知员工,则将其姓名记录在attendance字典中 if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = known_face_names[first_match_index] attendance[name] = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") face_names.append(name) # 在图像上绘制人脸边框和姓名 for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 放大边框以匹配缩小的图像 top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 # 在图像上绘制人脸边框 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) # 在图像上绘制姓名 cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED) font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1) # 返回带有考勤记录的JSON响应 return jsonify(attendance) if __name__ == '__main__': # 启动Flask应用 app.run(host='0.0.0.0') ``` 这个示例代码的工作原理如下: 1. 加载已知员工的人脸图像和姓名,并对其进行编码。 2. 初始化Flask应用。 3. 定义一个考勤接口,用于接收一个图像,在其中检测人脸并将考勤记录返回为JSON响应。 4. 在考勤接口中,读取图像并将其从字节流转换为OpenCV图像格式。 5. 对当前帧中的所有人脸进行检测和编码。 6. 将当前人脸与已知员工的人脸进行比较,如果识别出当前人脸属于已知员工,则将其姓名记录在attendance字典中。 7. 在图像上绘制人脸边框和姓名。 8. 返回带有考勤记录的JSON响应。 请注意,这只是一个简单的示例,您需要根据您的实际需求进行修改和扩展。另外,由于本示例代码中的人脸识别模型是在每个HTTP请求中重新加载的,因此可能会导致响应时间较长。您可以考虑将模型加载到内存中并使用多线程或多进程来处理请求,以提高性能。

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