基于 opencv 的人脸识别功能实现 20 名以上员工考勤系统。展示时至少能识别同宿舍的同 学以及贾玲 岳云鹏 于谦。刷脸考勤。有每月全勤 迟到 缺勤等统计 和迟到缺勤次数排序等功能。界 面可采用 tkinter

好的，您的问题是如何基于OpenCV实现人脸识别考勤系统，可以识别20名以上员工，同时能够识别指定的员工以及同宿舍的同学，界面可以采用tkinter，包括全勤、迟到、缺勤等统计和排序功能。

首先，您需要安装OpenCV库，并且学习如何使用它来进行人脸识别。可以参考OpenCV官方文档和各种在线教程。

在使用OpenCV进行人脸识别时，您需要准备一些人脸图像作为训练数据，以便训练出一个人脸识别模型。可以使用已有的数据集，如LFW、CASIA等，也可以自己采集数据，建议采用多种姿态、光照条件和表情的图像，以提高模型的鲁棒性。

采集到图像后，您需要使用OpenCV进行人脸检测和识别。人脸检测可以使用Haar Cascade、HOG+SVM等算法，人脸识别可以使用Eigenfaces、Fisherfaces、LBPH等算法。具体使用哪种算法，可以根据实际情况和实验效果来选择。

在识别员工时，您可以将每个员工的人脸图像作为模型的一个类别，然后将输入的图像与每个类别进行比较，选择最相似的类别作为识别结果。对于同宿舍的同学和指定的明星，您可以将其人脸图像单独保存，并且在识别时进行特殊处理，以便更容易识别出来。

最后，您需要将人脸识别考勤系统与界面进行集成，并且添加全勤、迟到、缺勤等统计和排序功能。可以使用tkinter工具包来实现界面，将人脸识别和考勤统计的结果显示在界面上，以便管理人员查看。

总之，基于OpenCV实现人脸识别考勤系统是一项比较复杂的任务，需要综合运用计算机视觉、机器学习和软件开发等方面的知识。如果您有相关经验和技能，可以尝试实现一下，否则建议找一些专业的团队或者公司来完成。