绘制人脸识别考勤系统的部署图

以下是人脸识别考勤系统的部署图：


说明：

1. 用户通过门禁设备进入考勤区域，门禁设备通过摄像头获取用户的人脸数据。
2. 门禁设备将人脸数据传输给人脸识别服务器进行识别。
3. 人脸识别服务器使用训练好的模型进行人脸识别，并将识别结果返回给门禁设备。
4. 如果识别结果为已注册人员，则门禁设备记录考勤信息，并开启门禁，用户进入考勤区域；否则门禁设备不开启门禁，用户不能进入考勤区域。
5. 考勤信息存储在考勤服务器中，管理员可以通过管理界面查看考勤记录。

相关问题

python人脸识别考勤系统

Python 有很多优秀的人脸识别库，比如 OpenCV 和 Dlib 等。这些库可以用于实现人脸识别、人脸检测、人脸特征提取和人脸比对等功能。结合数据库和时间管理功能，可以实现考勤系统。

基本思路是：

1. 采集员工的人脸数据，保存在数据库中，每个人脸对应一个唯一的 ID。
2. 在考勤过程中，利用摄像头实时采集员工的人脸图像。
3. 对采集到的图像进行人脸检测和特征提取，得到员工的人脸特征向量。
4. 将特征向量与数据库中的员工特征进行比对，并将匹配结果保存到考勤记录中。
5. 根据考勤记录统计员工的出勤情况。

以下是一个简单的人脸识别考勤系统的代码示例：

import cv2
import numpy as np
import sqlite3
import datetime

# 加载人脸识别模型和特征提取模型
face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
face_recognizer.read('trainer.yml')

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('attendance.db')
cur = conn.cursor()

# 创建考勤记录表
cur.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS attendance
               (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT, time TEXT, status TEXT)''')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头的图像
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 图像灰度化
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 人脸检测
    faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    
    # 遍历人脸进行识别
    for (x,y,w,h) in faces:
        # 提取人脸特征向量
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        id_, confidence = face_recognizer.predict(roi_gray)
        
        # 根据特征向量匹配员工信息
        cur.execute("SELECT name FROM employees WHERE id=?", (id_,))
        name = cur.fetchone()[0]
        
        # 绘制人脸框和识别结果
        color = (0, 255, 0)
        if confidence > 80:
            color = (0, 0, 255)
            name = "unknown"
        cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), color, 2)
        cv2.putText(frame, name, (x,y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, color, 2)
        
        # 记录考勤记录
        now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        cur.execute("INSERT INTO attendance (name, time, status) VALUES (?, ?, ?)", (name, now, 'in'))
        
    # 显示图像
    cv2.imshow('Attendance System', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 关闭摄像头和数据库连接
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
conn.commit()
conn.close()

以上代码仅为示例，具体实现还需要根据实际情况进行修改和完善。

基于vscode人脸识别考勤系统代码

以下是一个简单的基于Python语言、OpenCV和face_recognition库的人脸识别考勤系统代码示例，可以在vscode中运行：

import cv2
import face_recognition
import os
import datetime

# 加载已知员工的人脸图像和姓名
known_face_encodings = []
known_face_names = []
for file in os.listdir('known_faces'):
    if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.jpeg') or file.endswith('.png'):
        image = face_recognition.load_image_file(os.path.join('known_faces', file))
        face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]
        known_face_encodings.append(face_encoding)
        known_face_names.append(os.path.splitext(file)[0])

# 打开摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

# 初始化一些变量
face_locations = []
face_encodings = []
face_names = []
attendance = {}

while True:
    # 读取摄像头中的一帧图像
    ret, frame = video_capture.read()

    # 缩小图像以加快人脸识别速度
    small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)

    # 将图像从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间
    rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]

    # 检测当前帧中的所有人脸
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)

    face_names = []
    for face_encoding in face_encodings:
        # 将当前人脸与已知员工的人脸进行比较
        matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)

        name = "Unknown"

        # 如果识别出当前人脸属于已知员工，则将其姓名记录在attendance字典中
        if True in matches:
            first_match_index = matches.index(True)
            name = known_face_names[first_match_index]
            attendance[name] = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

        face_names.append(name)

    # 在图像上绘制人脸边框和姓名
    for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
        # 放大边框以匹配缩小的图像
        top *= 4
        right *= 4
        bottom *= 4
        left *= 4

        # 在图像上绘制人脸边框
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

        # 在图像上绘制姓名
        cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)

    # 在窗口中显示图像
    cv2.imshow('Video', frame)

    # 按下'q'键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

# 输出考勤记录
print(attendance)

这个示例代码的工作原理如下：

1. 加载已知员工的人脸图像和姓名，并对其进行编码。
2. 打开摄像头并读取其输出的图像帧。
3. 对当前帧中的所有人脸进行检测和编码。
4. 将当前人脸与已知员工的人脸进行比较，如果识别出当前人脸属于已知员工，则将其姓名记录在attendance字典中。
5. 在图像上绘制人脸边框和姓名，并在窗口中显示图像。
6. 按下'q'键退出程序，释放摄像头并关闭窗口。
7. 输出考勤记录。

希望这个示例代码能够帮助您构建您的人脸识别考勤系统。请注意，这只是一个简单的示例，您需要根据您的实际需求进行修改和扩展。