基于人脸识别的考试系统flask代码

时间: 2023-08-10 17:08:20 浏览: 50
下面是一个基于Flask框架的人脸识别考试系统的示例代码,供参考: ```python from flask import Flask, render_template, request import cv2 import numpy as np app = Flask(__name__) # 加载人脸检测器和识别模型 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.read('trainer.yml') # 加载考试题目和答案 questions = ['1 + 1 = ?', '2 * 3 = ?', '5 - 2 = ?'] answers = ['2', '6', '3'] # 定义函数,进行人脸识别 def detect_face(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x,y,w,h) in faces: id, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) if confidence < 50: name = "考生 " + str(id) cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) cv2.putText(img, name, (x,y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,255,0), 2, cv2.LINE_AA) return id else: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.putText(img, "未识别", (x,y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,0,255), 2, cv2.LINE_AA) return -1 # 定义路由和视图函数 @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/exam', methods=['POST']) def exam(): # 获取考生照片并进行人脸识别 file = request.files['file'] img = cv2.imdecode(np.frombuffer(file.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) id = detect_face(img) if id == -1: return "未识别" # 进行考试 score = 0 for i in range(len(questions)): ans = request.form['q'+str(i+1)] if ans == answers[i]: score += 1 return "考试结束,得分:" + str(score) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 这段代码实现了一个简单的路由和视图函数,当用户访问首页时,会显示一个上传照片的表单;当用户上传照片并提交表单时,会进行人脸识别,并显示考试页面;当用户完成考试并提交表单时,会计算得分并显示结果。 需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际的考试系统需要更加完善和健壮。此外,还需要编写前端页面,用于展示考试题目和答案,并提交答案。

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