Opencv项目实战:07 人脸识别和考勤系统

简介: q

接下来,我们将学习如何以高精度执行面部识别,首先简要介绍理论并学习基本实现。然后我们将创建一个考勤项目,该项目将使用网络摄像头检测人脸并在 Excel 表中实时记录考勤情况。

3、项目基础理论
(1)项目包的搭建
在此之前,你应该看过此篇,完成了对项目包的搭建(37条消息) Python3.7最简便的方式解决下载dlib和face_recognition的问题_夏天是冰红茶的博客-CSDN博客

此外,我们还需要安装一个包,按照步骤来就好了:

pip install face_recognition_models
(2)文件搭建

按照图示配置,Attendance.csv文件当中的内容只有(Name,Time),在Attendance_images文件当中,你可以添加你想添加的图片,最好是单个人物的图片,且以他们的英文名命名图片。

(3)basic.py代码展示与讲解
import cv2
import face_recognition

imgElon = face_recognition.load_image_file('ImagesBasic/Elon Musk.png')
imgElon = cv2.cvtColor(imgElon, cv2.COLOR_BGR2RGB)
imgTest = face_recognition.load_image_file('ImagesBasic/Elon test.png')
imgTest = cv2.cvtColor(imgTest, cv2.COLOR_BGR2RGB)

faceLoc = face_recognition.face_locations(imgElon)[0]
encodeElon = face_recognition.face_encodings(imgElon)[0]
cv2.rectangle(imgElon, (faceLoc[3], faceLoc[0]), (faceLoc[1], faceLoc[2]), (255, 0, 255), 2)

faceLocTest = face_recognition.face_locations(imgTest)[0]
encodeTest = face_recognition.face_encodings(imgTest)[0]
cv2.rectangle(imgTest, (faceLocTest[3], faceLocTest[0]), (faceLocTest[1], faceLocTest[2]), (255, 0, 255), 2)

results = face_recognition.compare_faces([encodeElon], encodeTest)
faceDis = face_recognition.face_distance([encodeElon], encodeTest)
print(results, faceDis)
cv2.putText(imgTest, f'{results} {round(faceDis[0], 2)}', (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('Elon Musk', imgElon)
cv2.imshow('Elon Test', imgTest)
cv2.waitKey(0)

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