python人脸识别,python编写人脸识别考勤系统的步骤
主要介绍了Python OpenCV人脸识别签到考勤系统的实现，通过实例代码进行了非常详细的介绍，对大家的学习或工作有一定的参考价值。有需要的朋友下面跟边肖学习。
00-1010前言项目效果图项目环境编译器代码部分Postscript项目下载
目录
本项目是为IOT实验室工作人员的考勤而设计的，系统实现了以下功能：1 .人脸识别和登录/注销。
2.出勤时间的计算
3.以CSV格式(Excel表格)保存考勤数据
PS:该系统的2D人脸识别省去了人脸识别繁琐的训练部分，简洁快捷。
该项目为测试版，正式版会加入更多的功能，持续更新中…
我会把测试项目的地址放在最后。
前言
系统初始化登陆界面
主界面展示图：
签到功能展示
签退功能展示
后台签到数据记录
是否签到/退判断
项目效果图
核心环境：
opencv-python 4 . 5 . 5 . 64 face _ recognition 1.30 face _ recognition _ model 0 . 3 . 0 dlib 19 . 23 . 1 fui表单接口3360
PyQt5插件
项目需要的环境
Pycham 2021.1.3
Python版本 3.9.12
Anaconda
辅助QT-designer开发
项目配置
编译器
核心代码
MainWindow.py
UI文件加载：
类Ui_Dialog(QDialog):
def __init__(self):
超级(Ui_Dialog，self)。__init__()
Load (loadUi(mainwindow.ui ，self) # Load QTUI文件
self . run button . clicked . connect(self . run slot)
系统事件日志(System Event Log)
f._new_window = None
self.Videocapture_ = None
摄像头调用：
def refreshAll(self):print("当前调用人俩检测摄像头编号（0为笔记本内置摄像头，1为USB外置摄像头）：")
self.Videocapture_ = "0"
OutWindow.py
获取当前系统时间
class Ui_OutputDialog(QDialog):def __init__(self):
super(Ui_OutputDialog, self).__init__()
loadUi("./outputwindow.ui", self) #加载输出窗体UI
#datetime 时间模块
now = QDate.currentDate()
current_date = now.toString(ddd dd MMMM yyyy) #时间格式
current_time = datetime.datetime.now().strftime("%I:%M %p")
self.Date_Label.setText(current_date)
self.Time_Label.setText(current_time)
self.image = None
签到时间计算
def ElapseList(self,name):with open(Attendance.csv, "r") as csv_file:
csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=,)
line_count = 2
Time1 = datetime.datetime.now()
Time2 = datetime.datetime.now()
for row in csv_reader:
for field in row:
if field in row:
if field == Clock In:
if row[0] == name:
Time1 = (datetime.datetime.strptime(row[1], %y/%m/%d %H:%M:%S))
self.TimeList1.append(Time1)
if field == Clock Out:
if row[0] == name:
Time2 = (datetime.datetime.strptime(row[1], %y/%m/%d %H:%M:%S))
self.TimeList2.append(Time2)
人脸识别部分
# 人脸识别部分faces_cur_frame = face_recognition.face_locations(frame)
encodes_cur_frame = face_recognition.face_encodings(frame, faces_cur_frame)
for encodeFace, faceLoc in zip(encodes_cur_frame, faces_cur_frame):
match = face_recognition.compare_faces(encode_list_known, encodeFace, tolerance=0.50)
face_dis = face_recognition.face_distance(encode_list_known, encodeFace)
name = "unknown" #未知人脸识别为unknown
best_match_index = np.argmin(face_dis)
if match[best_match_index]:
name = class_names[best_match_index].upper()
y1, x2, y2, x1 = faceLoc
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.rectangle(frame, (x1, y2 - 20), (x2, y2), (0, 255, 0), cv2.FILLED)
cv2.putText(frame, name, (x1 + 6, y2 - 6), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 1)
mark_attendance(name)
return frame
签到数据保存与判断
# csv表格保存数据def mark_attendance(name):
"""
:param name: 人脸识别部分
:return:
"""
if self.ClockInButton.isChecked():
self.ClockInButton.setEnabled(False)
with open(Attendance.csv, a) as f:
if (name != unknown): #签到判断：是否为已经识别人脸
buttonReply = QMessageBox.question(self, 欢迎 + name, 开始签到 ,
QMessageBox.Yes QMessageBox.No, QMessageBox.No)
if buttonReply == QMessageBox.Yes:
date_time_string = datetime.datetime.now().strftime("%y/%m/%d %H:%M:%S")
f.writelines(f\n{name},{date_time_string},Clock In)
self.ClockInButton.setChecked(False)
self.NameLabel.setText(name)
self.StatusLabel.setText(签到)
self.HoursLabel.setText(开始签到计时中)
self.MinLabel.setText()
self.Time1 = datetime.datetime.now()
self.ClockInButton.setEnabled(True)
else:
print(签到操作失败)
self.ClockInButton.setEnabled(True)
elif self.ClockOutButton.isChecked():
self.ClockOutButton.setEnabled(False)
with open(Attendance.csv, a) as f:
if (name != unknown):
buttonReply = QMessageBox.question(self, 嗨呀 + name, 确认签退?,
QMessageBox.Yes QMessageBox.No, QMessageBox.No)
if buttonReply == QMessageBox.Yes:
date_time_string = datetime.datetime.now().strftime("%y/%m/%d %H:%M:%S")
f.writelines(f\n{name},{date_time_string},Clock Out)
self.ClockOutButton.setChecked(False)
self.NameLabel.setText(name)
self.StatusLabel.setText(签退)
self.Time2 = datetime.datetime.now()
self.ElapseList(name)
self.TimeList2.append(datetime.datetime.now())
CheckInTime = self.TimeList1[-1]
CheckOutTime = self.TimeList2[-1]
self.ElapseHours = (CheckOutTime - CheckInTime)
self.MinLabel.setText("{:.0f}".format(abs(self.ElapseHours.total_seconds() / 60)%60) + m)
self.HoursLabel.setText("{:.0f}".format(abs(self.ElapseHours.total_seconds() / 60**2)) + h)
self.ClockOutButton.setEnabled(True)
else:
print(签退操作失败)
self.ClockOutButton.setEnabled(True)
项目目录结构
后记
因为本系统没有进行人脸训练建立模型，系统误识别率较高，安全性较低
系统优化较差，摄像头捕捉帧数较低（8-9），后台占有高，CPU利用率较高
数据保存CSV格式，安全性较低
正式版改进
1.加入TensorFlow深度学习，提高系统人脸识别安全性与准确性
2.加入MySQL数据库，对签到数据进行更安全保护，不易被修改
3.美化优化UI设计
项目下载
IOT人脸识别签到系统测试版V0.99
到此这篇关于Python+OpenCV人脸识别签到考勤系统实现(新手入门)的文章就介绍到这了,更多相关Python OpenCV人脸识别签到内容请搜索盛行IT软件开发工作室以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持盛行IT软件开发工作室！
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