if curImg(m,n) == 0

The line "if curImg(m,n) == 0" is an if statement in a programming language. It checks whether the pixel value at position (m,n) in the image (represented by the variable curImg) is equal to 0. If the condition is true, the code inside the if statement will be executed.

相关问题

提供一个代码：用opencv和python写出人脸识别的考勤系统，要求捕捉人脸，识别面孔和出席人数。在csv文件中记录考勤

很高兴回答你的问题。请注意，我不会透露您的任何要求，也不会重复你刚刚说的话。

以下是一个简单的使用OpenCV和Python实现人脸识别的考勤系统的代码示例：

import cv2
import numpy as np
import face_recognition
import os
from datetime import datetime

path = 'images'
images = []
classNames = []
myList = os.listdir(path)
print(myList)

for cl in myList:
    curImg = cv2.imread(f'{path}/{cl}')
    images.append(curImg)
    classNames.append(os.path.splitext(cl)[0])

print(classNames)

def findEncodings(images):
    encodeList = []
    for img in images:
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        encode = face_recognition.face_encodings(img)[0]
        encodeList.append(encode)
    return encodeList

def markAttendance(name):
    with open('Attendance.csv', 'r+') as f:
        myDataList = f.readlines()
        nameList = []
        for line in myDataList:
            entry = line.split(',')
            nameList.append(entry[0])
        if name not in nameList:
            now = datetime.now()
            dtString = now.strftime('%H:%M:%S')
            f.writelines(f'\n{name},{dtString}')

encodeListKnown = findEncodings(images)
print('Encoding Complete')

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    success, img = cap.read()
    imgS = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
    imgS = cv2.cvtColor(imgS, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    facesCurFrame = face_recognition.face_locations(imgS)
    encodesCurFrame = face_recognition.face_encodings(imgS, facesCurFrame)

    for encodeFace, faceLoc in zip(encodesCurFrame, facesCurFrame):
        matches = face_recognition.compare_faces(encodeListKnown, encodeFace)
        faceDis = face_recognition.face_distance(encodeListKnown, encodeFace)
        matchIndex = np.argmin(faceDis)

        if matches[matchIndex]:
            name = classNames[matchIndex].upper()
            print(name)
            y1, x2, y2, x1 = faceLoc
            y1, x2, y2, x1 = y1 * 4, x2 * 4, y2 * 4, x1 * 4
            cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
            cv2.rectangle(img, (x1, y2 - 35), (x2, y2), (0, 255, 0), cv2.FILLED)
            cv2.putText(img, name, (x1 + 6, y2 - 6), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2)
            markAttendance(name)

    cv2.imshow('Webcam', img)
    cv2.waitKey(1)

这段代码会从指定目录加载一些预先准备好的人脸图像，通过训练算法来识别这些人脸，并在摄像头捕捉到的实时视频中进行比对，以识别出人脸并识别每个人的出席。考勤信息将记录在一个CSV文件中。

希望这能对你有所帮助！

python-opencv absdiff

`cv2.absdiff()`是OpenCV中的一个函数，用于计算两个图像之间的差异。它将两个图像作为输入，并输出一个新的图像，其中每个像素的值是两个输入图像相应像素之间的差异的绝对值。以下是一个使用`cv2.absdiff()`函数的例子：

import cv2

# 读取两张图片
baseImg = cv2.imread("../images/base.jpg")
curImg = cv2.imread("../images/cur.jpg")

# 将两张图片转换为灰度图
gray_base = cv2.cvtColor(baseImg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_cur = cv2.cvtColor(curImg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算两张灰度图之间的差异
resImg = cv2.absdiff(gray_cur, gray_base)

# 显示结果图像
cv2.imshow("resImg", resImg)
cv2.waitKey(0)

在上面的代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取两张图片，然后将它们转换为灰度图。接下来，我们使用`cv2.absdiff()`函数计算两张灰度图之间的差异，并将结果保存在`resImg`变量中。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数显示结果图像，并使用`cv2.waitKey()`函数等待用户按下任意键关闭窗口。