基于python+opencv人脸识别的员工考勤系统源码(毕业设计).zip

基于Python OpenCV的人脸识别员工考勤系统源码（毕业设计）。这是一个.zip压缩文件，包含用于构建员工考勤系统的所有源代码。

该系统利用OpenCV库中的人脸识别功能，通过摄像头捕获员工的图像，并识别出人脸。系统首先要求员工进行一次人脸注册，以便后续识别。注册过程中，系统会提示员工保持直视摄像头并保持平静的表情，以确保准确识别。

一旦员工注册完成，系统将生成一个唯一的人脸特征向量，用于后续识别。在考勤期间，系统会实时检测摄像头中的人脸，并与已注册的人脸进行匹配。如果匹配成功，则系统会记录员工的到岗时间，并进行相应的计时。

系统还可以生成考勤报告，包括员工的到岗时间、离岗时间以及工作时长。这些数据可以以文本形式输出，也可以通过可视化图表展示。此外，系统还提供管理员权限，可以管理员工信息、查看考勤记录和生成报告。

源代码中包含了系统的主要功能模块，如人脸注册、人脸识别、考勤记录等。其中用到了Python的基本语法和OpenCV库的相关函数。通过阅读源代码，你可以了解到系统的实现原理和代码逻辑。

该.zip压缩文件还包含了一份详细的说明文档，介绍了系统的安装步骤、配置要求以及使用方法。你可以根据说明文档来运行系统，并进行相关设置和操作。

希望这份源码能对你的毕业设计有所帮助，祝你顺利完成！

相关问题

python+opencv人脸识别考勤系统

Python中使用OpenCV进行人脸识别的考勤系统可以分为以下几个步骤：

1. 安装OpenCV库：在Python中使用OpenCV需要先安装相应的库。可以使用pip命令进行安装：`pip install opencv-python`

2. 收集训练数据：使用摄像头拍摄多张员工的照片，作为训练数据。可以使用OpenCV提供的`cv2.VideoCapture()`方法获取摄像头的实时画面。

3. 训练识别模型：使用OpenCV提供的`cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()`方法训练人脸识别模型，将训练数据转换成数字化的特征向量，并且创建一个人脸识别器。

4. 识别人脸并记录考勤信息：使用OpenCV提供的`cv2.CascadeClassifier()`方法检测摄像头画面中的人脸，并将检测到的人脸图像与训练好的模型进行匹配。如果匹配成功，则记录考勤信息。

5. 展示考勤结果：将考勤结果展示在屏幕上，或者存储到数据库中以备后续查询。

以上就是使用Python和OpenCV实现人脸识别考勤系统的大致步骤。

基于python+openCV的人脸识别门禁系统的设计与实现

人脸识别门禁系统主要分为以下几个步骤：

1. 采集人脸数据：使用摄像头采集人脸数据，包括正面、侧面、斜视等角度的照片，并将这些数据存储在数据库中。

2. 人脸识别：使用OpenCV库中的人脸识别算法对人脸进行识别，判断是否为已经存储在数据库中的人脸数据。

3. 控制门禁：如果人脸识别结果是已经授权的用户，则开启门禁通过；否则，门禁保持关闭状态。

以下是一个基于Python和OpenCV的人脸识别门禁系统的设计和实现：

1. 安装OpenCV库：使用pip命令安装OpenCV库，命令为：pip install opencv-python。

2. 收集人脸数据：使用摄像头采集人脸数据。可以使用OpenCV库中的cv2.VideoCapture函数来获取摄像头捕获的视频流，使用cv2.imshow函数显示视频流。可以使用cv2.CascadeClassifier函数来检测人脸，并使用cv2.rectangle函数在图像上标记出人脸位置，然后使用cv2.imwrite函数保存人脸图像。

3. 创建人脸数据库：使用Python中的sqlite3库创建一个sqlite3数据库，用于存储已经采集到的人脸数据。可以使用sqlite3库中的execute函数执行SQL语句来创建数据库表格。

4. 人脸识别：使用OpenCV库中的人脸识别算法进行人脸识别。可以使用cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create函数创建一个LBPH人脸识别器，并使用train函数训练识别器。在识别过程中，可以使用detectMultiScale函数检测人脸，并使用predict函数对人脸进行识别。

5. 控制门禁：如果人脸识别结果是已经授权的用户，则开启门禁通过；否则，门禁保持关闭状态。

代码示例：

import cv2
import sqlite3

# 定义摄像头编号
camera_port = 0
# 定义人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 定义LBPH人脸识别器
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

# 创建人脸数据库
def create_database():
    conn = sqlite3.connect('face.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS faces
                 (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                  name TEXT NOT NULL,
                  image BLOB NOT NULL)''')
    conn.commit()
    conn.close()

# 添加人脸数据到数据库
def add_face(name, image):
    conn = sqlite3.connect('face.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute("INSERT INTO faces (name, image) VALUES (?, ?)", (name, image))
    conn.commit()
    conn.close()

# 从数据库中获取人脸数据
def get_faces():
    conn = sqlite3.connect('face.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute("SELECT * FROM faces")
    rows = c.fetchall()
    conn.close()
    return rows

# 训练人脸识别器
def train_recognizer(faces):
    images = []
    labels = []
    for id, name, image in faces:
        # 转换为灰度图像
        gray_image = cv2.cvtColor(cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_GRAYSCALE), cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        # 检测人脸
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, 1.3, 5)
        for (x, y, w, h) in faces:
            # 裁剪人脸图像
            face = gray_image[y:y+h, x:x+w]
            # 添加到训练集中
            images.append(face)
            labels.append(id)
    # 训练识别器
    recognizer.train(images, np.array(labels))

# 人脸识别
def recognize_face():
    # 打开摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(camera_port)
    while True:
        # 读取视频帧
        ret, frame = cap.read()
        # 转换为灰度图像
        gray_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 检测人脸
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, 1.3, 5)
        for (x, y, w, h) in faces:
            # 裁剪人脸图像
            face = gray_image[y:y+h, x:x+w]
            # 进行识别
            id, confidence = recognizer.predict(face)
            # 如果置信度小于50，则认为识别成功
            if confidence < 50:
                # 获取数据库中对应的人脸数据
                conn = sqlite3.connect('face.db')
                c = conn.cursor()
                c.execute("SELECT * FROM faces WHERE id=?", (id,))
                row = c.fetchone()
                conn.close()
                # 显示识别结果
                cv2.putText(frame, row[1], (x, y-20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
                # 控制门禁
                open_door()
            else:
                # 显示识别失败的结果
                cv2.putText(frame, 'Unknown', (x, y-20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
        # 显示视频帧
        cv2.imshow('Face Recognition', frame)
        # 等待按键操作
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    # 释放摄像头
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# 控制门禁
def open_door():
    pass

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    create_database()
    # 添加人脸数据到数据库
    add_face('Tom', cv2.imencode('.jpg', cv2.imread('tom.jpg'))[1].tostring())
    add_face('Jerry', cv2.imencode('.jpg', cv2.imread('jerry.jpg'))[1].tostring())
    # 获取人脸数据
    faces = get_faces()
    # 训练识别器
    train_recognizer(faces)
    # 开始人脸识别
    recognize_face()

在上面的代码示例中，我们首先创建了一个sqlite3数据库，用于存储人脸数据。然后，我们使用摄像头采集人脸数据，并将人脸数据添加到数据库中。接着，我们获取人脸数据，并使用训练数据训练了一个LBPH人脸识别器。最后，我们使用摄像头进行人脸识别，如果识别成功则开启门禁通过。