基于Python搭建人脸识别考勤系统

下面是基于Python搭建人脸识别考勤系统的完整攻略。

1. 前置条件

• 一台配置好python开发环境的电脑（建议安装anaconda和pycharm等IDE）
• 安装opencv和face_recognition库
• 一张人员的面部照片（被用来训练面部识别模型），另外还需要一些人脸照片用来测试面部识别的准确性
• 一台支持摄像头使用的电脑

2. 搭建人脸识别考勤系统步骤

2.1. 人脸检测

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")

img = cv2.imread('image.jpg', 1)

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=5)

for x, y, w, h in faces:
    img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 3)

cv2.imshow('Face Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上面的示例代码中，我们用cv2.CascadeClassifier()函数加载haarcascade分类器，然后用cv2.imread()函数读入待检测的照片，接着用cv2.cvtColor()函数将彩色图片转换为灰度图片。最后用detectMultiScale()函数检测出所有的人脸，并用cv2.rectangle()函数将检测到的人脸框选出来。这样，我们就完成了人脸检测的过程。

2.2. 人脸识别

import cv2
import face_recognition

img = cv2.imread('image.jpg', 1)
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")

# Get face encodings for any faces in the uploaded image
face_locations = face_recognition.face_locations(unknown_image)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(unknown_image, face_locations)

# Loop through each face in the unknown image
for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):
    matches = face_recognition.compare_faces([ivan_face_encoding], face_encoding)

    # If match
    if True in matches:
        img = cv2.rectangle(img, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), thickness=2)
    # If not match
    else:
        img = cv2.rectangle(img, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), thickness=2)

cv2.imshow('Face Recognition', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上面的示例代码中，我们用face_recognition库中的face_locations()函数检测出待识别照片中的人脸位置，并用face_encodings()函数得到人脸的面部编码。然后，我们又用face_recognition.compare_faces()函数将待识别照片中的人脸与已知照片中的人脸进行比对。如果匹配成功，则用cv2.rectangle()函数将匹配到的人脸用绿框标出；否则，用红框标出。这样我们就完成了人脸识别的过程。

2.3. 实现考勤功能

接下来，我们基于人脸检测和识别，来实现考勤功能。

2.3.1. 数据存储

我们需要在本地存储每个员工的人脸图像和相应的信息（例如姓名、工号等）。我们可以使用SQLite等轻量级数据库来存储这些信息。

2.3.2. 摄像头实时检测

通过调用电脑上的摄像头，实现实时检测员工的面部特征。

import cv2
import face_recognition

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = video_capture.read()

    face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)

    for face_encoding in face_encodings:
        # TODO：使用face_encoding在数据库中匹配出当前人员的信息

    cv2.imshow('Face Recognition', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

上面的示例代码中，我们用cv2.VideoCapture()函数调用电脑上的摄像头。然后，在一个无限循环中，我们读取摄像头捕获的帧画面，用face_recognition库中的face_locations()和face_encodings()函数检测出当前帧画面中的所有人脸。在检测到有效信息后，我们可以在数据库中匹配出对应的员工信息，并将考勤结果保存到数据库中。

2.3.3. 考勤记录查询

我们可以在本地建立一个简单的网页，提供考勤记录查询的功能。用户可以在网页上输入考勤开始时间和结束时间，系统返回在这段时间内的考勤信息。

结语

通过上述步骤，我们就实现了一个基于Python的人脸识别考勤系统。我们可以通过搭建Web应用等方式将其实现成一个更加完善的系统。