Python实现人脸检测识别与温度检测系统源码与文档

资源摘要信息: "本项目是基于Python语言开发的综合应用系统，旨在实现对可见光图像进行人脸检测与识别，并能同时检测热成像图像中人脸的温度。项目通过onvif协议读取IPC（网络摄像头）数据，这包括可见光图像和热成像图像。在此基础上，运用计算机视觉和机器学习技术对可见光图像进行人脸检测和识别，同时对热成像图像中人脸的温度进行监测。 项目亮点在于，它不仅限于基本的人脸检测与识别，还加入了温度检测这一新颖的维度，为安全检测、健康监控等应用提供了新的可能性。代码经过测试，运行结果良好，并且在相关的毕设答辩中得到了较高的评价，平均分达到96分，因此该资源的质量是经过验证的。 适用人群广泛，无论是计算机相关专业的在校学生、教师还是企业员工，都可以通过该项目深入学习相关知识。对于初学者来说，这是一个很好的入门项目，也可以作为课程设计、作业或早期项目演示的素材。此外，项目文档齐全，包含README.md文件，供学习者参考使用。 文件列表中的 'QianDing.EpidemicPreventionProj-master' 指向了项目的主要目录，其中可能包含了源代码文件、编译后的可执行文件、项目文档以及用于演示和学习的相关材料。用户下载后，应首先阅读README.md文件，以获得项目的基本介绍和安装使用指南。该项目仅限于学习目的使用，不得用于商业用途。 以下是一些该项目可能涉及的关键知识点： 1. Python编程基础 2. ONVIF协议：用于网络视频监控设备的国际标准，通过它来获取IPC的数据。 3. OpenCV库：在Python中广泛使用的一个开源计算机视觉库，用于处理图像和视频，包括人脸检测、识别等功能。 4. 机器学习和深度学习算法：在本项目中可能涉及到用于人脸检测和识别的算法。 5. 热成像技术：了解和使用热成像技术来检测人体温度。 6. 源代码阅读与修改：用户可以根据自己的需求，对现有代码进行阅读和修改，以实现更多功能。 7. 项目文档撰写：项目包含文档，需要有一定的文档撰写能力，以便更好地理解项目内容和使用方法。 8. 软件测试：确保所编写的代码和程序能够正确无误地运行。 用户在使用该项目时，应确保对以上知识点有一定的了解，或者愿意在使用过程中学习和解决问题。此外，用户应遵守相关的学术道德和法律规定，不得将该项目成果用于商业目的。"