python opencv人脸识别考勤系统的完整源码

Python opencv人脸识别考勤系统的完整源码是一种基于Python编程语言和开源计算机视觉库opencv的人脸识别考勤系统。该项目的主要目的是通过使用计算机视觉技术自动检测和识别人脸来实现自动化考勤系统，从而提高考勤系统的效率和准确性，减少人工处理时间和错误率。

下面是使用Python opencv实现人脸识别考勤系统的完整攻略：

1.安装必要的依赖项：在开始编写代码之前，需要安装一些必要的Python库和依赖项，例如opencv-python、numpy、pandas和imutils等。

2.收集训练数据集：在进行人脸识别之前，需要先收集一些有标签的训练数据集。可以利用Python opencv的特征检测器来检测和裁剪出人脸区域，然后用一个新的ID来标记每个人的脸。

3.训练并使用识别模型：训练识别模型可以采用支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林等机器学习模型来训练分类器将每个图片的标签与对应的人脸匹配。在考勤系统运行时，将识别模型应用于新输入的视频流或者图片，并提取每个面孔的特征向量，然后利用预训练好的模型对每个特征向量进行分类。

4.结合数据库进行考勤记录：将每个人的唯一ID和当前时间戳存储到MySQL数据库或其他数据库中可以便于考勤记录的查看和分析。使用Python和pandas等库可以方便地将数据库中的数据转换为表格格式，并对其进行相应的数据分析和处理。

以下代码段示例为通过Python opencv实现人脸检测和识别：

import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
    cv2.imshow('img', img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上代码利用opencv自带的人脸检测器实现了一个基本的人脸检测和矩形标记功能的程序。

以下代码段示例为使用Python opencv实现人脸识别：

import cv2
import numpy as np
import os
# initialize the recognizer
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
path = 'dataset'
# collect the dataset and assign labels
def get_images(path):
    image_paths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)]
    images = []
    labels = []
    for image_path in image_paths:
        image = cv2.imread(image_path, 0)
        images.append(np.array(image, 'uint8'))
        labels.append(int(os.path.split(image_path)[-1].split(".")[1]))
    return images, labels
# train the recognizer with the dataset
images, labels = get_images(path)
recognizer.train(images, np.array(labels))
# detect and recognize the faces in real-time from camera
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
while True:
    ret, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    for (x, y, w, h) in faces:
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        id_, conf = recognizer.predict(roi_gray)
        if conf>=45 and conf <= 85:
            cv2.putText(img, 'Name: ' + str(id_), (x+5, y-5), font, 1, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
    cv2.imshow('face_reco', img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上代码基于收集到的人脸数据集利用LBP算法（local binary pattern）训练了一个人脸识别器，并将其应用于实时人脸识别和标记。