人脸识别考勤系统python代码

在Python中，实现人脸识别考勤系统的代码通常涉及深度学习库如OpenCV、Dlib和FaceRecognition等。以下是一个简化的示例，展示了如何使用这些库进行基本的人脸识别：

import cv2
import face_recognition

# 加载已知人脸数据库
known_faces = []
known_names = []

# 加载图片并提取面部特征
for name in known_people_list:
    for image_path in person_images_list[name]:
        img = face_recognition.load_image_file(image_path)
        encoding = face_recognition.face_encodings(img)[0]
        known_faces.append(encoding)
        known_names.append(name)

# 从摄像头获取实时视频流
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 获取帧
    ret, frame = video_capture.read()

    if not ret:
        break

    # 转换到灰度图以便于处理
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    face_locations = face_recognition.face_locations(gray)

    for (top, right, bottom, left) in face_locations:
        # 提取脸部区域
        face_image = gray[top:bottom, left:right]

        # 计算面部编码
        face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_image)[0]

        # 比较编码与已知人员的脸部编码
        matches = face_recognition.compare_faces(known_faces, face_encoding, tolerance=0.6)

        # 找到最相似的脸
        name = "Unknown"
        if True in matches:
            first_match_index = matches.index(True)
            name = known_names[first_match_index]

        # 显示姓名
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Attendance System', frame)

    # 等待按键，按'q'退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 清理资源
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要考虑更多的因素，比如多人同时进入、错误检测以及实时更新数据库等。此外，这个例子使用的是预训练的人脸模型，如果要提高准确率，可能需要大量的标注数据来进行训练。