基于人脸识别的考试系统flask代码

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：

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。