Python人脸识别智能考勤系统 (供源码,附报告)(可答疑，可调试)
目录
一、项目简介
二、功能展示
1.人脸识别功能测试
2.识别并录入人脸及个人信息
3.数据库保存信息
4.考勤打卡
三、环境安装实例
1.下载python对应版本的dlib
2.安装opencv-python
3.安装face_recognition
4.安装pyqt5
5.安装mysqlclient
四、需要源码私信并call邮箱lij867967@gmail.com
一、项目简介
本项目使用编程语言Python3.8，anaconda，开发工具pycharm，数据库MySQL5.7。
技术应用：开源计算机视觉库opencv-python，开源人脸识别库face_recognition，使用PyQt5制作人脸识别以及考勤界面，dlib人脸检测技术，以及MySQLdb连接数据库。
功能介绍：
第一步：录入，进入录入界面。调用摄像头检测识别人脸、输入姓名学号，人脸照片保存在faces文件夹中，姓名学号保存在数据库中。
第二步：考勤，进入考勤界面。调用摄像头进行人脸识别，摄像头识别出人脸和人脸对应的名字。
二、功能展示
1.人脸识别功能测试
这是从网上随便找了一张图片识别静态人脸，成功。
调用摄像头识别动态人脸，成功
上述功能代码如下：
def a1():#加载图片img=face_recognition.load_image_file("1.jpeg")#检测脸部位置pos=face_recognition.face_locations(img)print("位置top,right,bottom,left",pos)for i in range(len(pos)):rect=pos[i]#绘制矩形cv2.rectangle(img,(rect[3],rect[0]),(rect[1],rect[2]),(0,0,220),2)#显示窗口cv2.imshow("",img)cv2.waitKey(0)
def a2():vd=cv2.VideoCapture(0)while True:#读取摄像头数据流ok,frame=vd.read()#矩阵子集facearea=frame[:,:,::-1]pos=face_recognition.face_locations(facearea)for(top,right,bottom,left) in pos:cv2.rectangle(frame,(left,top),(right,bottom),(0,200,0),2)cv2.imshow("",frame)cv2.waitKey(1)vd.release()cv2.destroyAllWindows()2.识别并录入人脸及个人信息
此时人脸已经录入faces文件中，点击确定即可填写个人信息。
填写好信息，点击保存，信息即保存到数据库。
此时刚刚输入的账号和姓名已经保存到faces文件中，如下
（挡住了一点，但是能看到）
功能代码如下：
class LuruApp(UI_FaceRec):def __init__(self):super().__init__()self.running = Trueself.btn.setEnabled(False)self.face_encode = Noneself.open()self.face_img = Noneself.face_img_encode = ""def open(self):frame = np.zeros((500, 600, 3), np.uint8)img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))draw = ImageDraw.Draw(img)font = ImageFont.truetype("simkai.ttf", 40, encoding="utf-8")draw.text((200, 200), "请正视摄像头", (200, 30, 40), font=font)frame = cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_BGR2RGB)frame = cv2.resize(frame, (self.img.width() - 10, self.img.height() - 10))h, w1, d = frame.shape# 从内存创建图像frame = QImage(frame.data, w1, h, w1 * d, QImage.Format_RGB888)self.img.setPixmap(QPixmap.fromImage(frame))# 开启子线程self.thread = Thread(target=self.doLuru)self.thread.start()def doLuru(self):fbl = FaceBoxesLocation()msg = ""self.cap = cv2.VideoCapture(0)# if self.cap.isOpened():# ok, frame = self.cap.read()while self.running:ok, frame = self.cap.read()frame = cv2.flip(frame, 1)rawFrame = frame.copy()# 脸部区域face_pos = fbl.face_location(frame).astype(int)if len(face_pos) == 0:msg = "没有人脸"elif len(face_pos) > 1:msg = "请一个一个来！"else:msg = ""face_mark = face_recog.face_landmarks(frame, face_pos)# 脸部特征new_face_encode = face_recog.face_encodings(frame, face_pos)[0]if self.face_encode is None:self.face_encode = new_face_encodex1, y1, x2, y2 = face_pos[0]self.face_img = frame[y1:y2, x1:x2]print(self.face_img)self.face_img_encode = self.face_encode.tolist()# else:# face_distance = face_recog.face_distance(self.face_encode[np.newaxis], new_face_encode)[0]# if face_distance < 0.5:# x1, y1, x2, y2 = face_pos[0]# self.face_img = frame[y1:y2, x1:x2]# print(self.face_img)# self.face_img_encode = self.face_encode.tolist()img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(rawFrame, cv2.COLOR_BGR2RGB))draw = ImageDraw.Draw(img)for x1, y1, x2, y2 in face_pos:draw.rectangle([(x1, y1), (x2, y2)], outline=(200, 30, 40), width=2)# 绘制五官if face_mark is not None:for x, y in face_mark[0]:draw.point((x, y), (20, 250, 25))font = ImageFont.truetype("simkai.ttf", 40, encoding="utf-8")draw.text((200, 200), msg, (200, 30, 40), font=font)frame = cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_BGR2RGB)frame = cv2.resize(frame, (self.img.width() - 10, self.img.height() - 10))h, w1, d = frame.shape# 从内存创建图像frame = QImage(frame.data, w1, h, w1 * d, QImage.Format_RGB888)self.img.setPixmap(QPixmap.fromImage(frame))self.running = Falseroot = tkinter.Tk()root.withdraw()tkinter.messagebox.showinfo('系统提示', '人脸已经录入，请填写个人信息')self.btn.setEnabled(True)self.cap.release()3.数据库保存信息
我使用的数据库可视化工具是Navicat12 for MySQL（也可以不用，mysql基本命令知道的话直接管理员cmd也可）
4.考勤打卡
运行如下，此时摄像头一直在运行，绿色框框始终识别你的人脸（跟随你移动）
点击“请开始考勤”，开始考勤时间会直接显示在界面上
点击“请结束考勤”，结束考勤时间会存入数据库
功能代码如下：
class AttendanceApp(UI_FaceAttend):def __init__(self):super().__init__()# 摄像头开启开关self.running = Trueself.startattend = False# 摄像头看到的人的名字self.vnames = []# 存储学号+姓名+打卡时间self.ats = []self.open()# 打开摄像头def open(self):frame = np.zeros((500, 600, 3), np.uint8)# 灰化img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))draw = ImageDraw.Draw(img)font = ImageFont.truetype("simkai.ttf", 40, encoding="utf-8")draw.text((200, 200), "准备考勤...", (200, 30, 40), font=font)frame = cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_BGR2RGB)# 调整图像大小frame = cv2.resize(frame, (self.video.width(), self.video.height()))h, w, d = frame.shape# 从内存创建图像frame = QImage(frame.data, w, h, w * d, QImage.Format_RGB888)self.video.setPixmap(QPixmap.fromImage(frame))# # 开启子线程self.thread = Thread(target=self.doAttend)self.thread.start()def doAttend(self):# 已录入的头像luruimgs = []# 头像对应人员lurunames = []path = "..\\faces"# 遍历目录下的所有文件,得到所有文件名字for root, dirs, files in os.walk(path):for file in files:filename = os.path.join(root, file)if file.endswith("jpg"):kimg = face_recognition.load_image_file(filename)# 把图像转为矩阵kimg_encoding = face_recognition.face_encodings(kimg)if len(kimg_encoding) > 0:firstencoder = kimg_encoding[0]luruimgs.append(firstencoder)name = file.split(".")[0]xuehao = filename.split("\\")[-2]# 格式：学号，姓名lurunames.append(xuehao + "," + name)# print("--",lurunames)self.vcap = cv2.VideoCapture(0)while self.running:ok, frame = self.vcap.read()rgbimg = frame[:, :, ::-1]# 检测人脸v_face_pos = face_recognition.face_locations(rgbimg)# 人脸编码生成矩阵v_face_encoding = face_recognition.face_encodings(rgbimg, v_face_pos)for face in v_face_encoding:# 比较摄像头人脸和已录入的人脸matcher = face_recognition.compare_faces(luruimgs, face, 0.6)# 距离face_dist = face_recognition.face_distance(luruimgs, face)# 取出最短距离small = np.argmin(face_dist)if matcher[small]:facename = lurunames[small]# 避免重复添加if facename not in self.vnames:self.vnames.append(facename)self.ats.append(facename + "," + str(datetime.now()))# print(facename)# 合并数组templist = zip(v_face_pos, self.vnames)# 把摄像头看到的所有人的名字显示在图像区for (top, right, bottom, left), name in templist:cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 30), 2)cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 30), (right, bottom), (20, 20, 255), 2)img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))draw = ImageDraw.Draw(img)font = ImageFont.truetype("simkai.ttf", 30, encoding="utf-8")# 显示人名draw.text((left + 20, bottom - 30), name.split(",")[1], (20, 20, 255), font=font)frame = cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_BGR2RGB)self.showHead(frame)# 点击开始打卡按钮if self.startattend:self.fillData()self.vcap.release()三、环境安装实例
Anaconda！真的好用！
1.下载python对应版本的dlib
你想要的dlib版本这里都有
然后pip install dlib -........whl（install后面为你下载的dlib的文件名）
pip install Cmake
2.安装opencv-python
pip install opencv-python
3.安装face_recognition
pip install face_recognition
4.安装pyqt5
pip install pyqt5
5.安装mysqlclient
pip install mysqlclient
四、需要源码私信并call邮箱lij867967@gmail.com
至此，结束！
小猿写的第一篇博客，写的不好还请担待
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