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手把手教你：人脸识别考勤系统
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系列文章
手把手教你：人脸识别考勤系统 本文为系列第一篇 文章目录 系列文章项目简介一、项目展示二、环境需求环境安装实例 三、功能模块介绍1.人脸库图像2.构建人脸库3.启动人脸识别功能 完整代码地址 项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于FaceNet（TensorFlow版）和PyQt5的人脸识别的考勤系统。 博主也参考过网上其他博主介绍FaceNet的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个识别系统即可。 本文只会告诉你如何快速搭建一个人脸识别的考勤系统并运行，原理的东西可以参考其他博主。 也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。 如果您有以上想法，那就找对地方了！ 提示：以下是本篇文章正文内容 一、项目展示
因为本项目基于TensorFlow因此需要以下环境： tensorflow==1.7scipyscikit-learnopencv-pythonh5pymatplotlibPillowrequestspsutilpyqt5 环境安装实例环境都可以通过pip进行安装。如果只是想要功能跑起来，这边建议tensorflow安装cpu版的。 如果没使用过pycharm通过pip安装包的同学可以参考如下：
人脸库图像放在项目中：data/my_data/“人名”/“图片名”.jpg。 我这里只用了4个明星的人脸图像，可以根据你自己需要识别的人脸构建你自己的人脸库。 如下： 将图片放好后 执行：src/align/align_dataset_mtcnn.py文件 和：src/classifier.py文件
确保上述文件执行完成并成功后。 执行：contributed/my_view.py，即可启动上面的人脸识别界面。 下面附一部分界面功能代码： class GUI(QtWidgets.QWidget): def __init__(self): # 初始化————init__ super().__init__() # 实例化人脸识别线程 self.thread = Thread() self.initGUI() # 定义消息链接 self.thread.signal.connect(self.show_success_box) def initGUI(self): # 设置窗口大小 self.resize(500, 600) # 设置窗口位置(下面配置的是居于屏幕中间) qr = self.frameGeometry() cp = QtWidgets.QDesktopWidget().availableGeometry().center() qr.moveCenter(cp) self.move(qr.topLeft()) # 设置窗口标题和图标 self.setWindowTitle('人脸识别门禁系统') self.setWindowIcon(QtGui.QIcon('../data/images/icon.png')) # 设置窗口提示 self.setToolTip('窗口提示') # 设置label信息 self.label = QtWidgets.QLabel(self) self.label.setGeometry(QtCore.QRect(150, 50, 200, 100)) self.label.setText('请点击下方按钮进行人脸认证！') # 设置自动换行 self.label.setWordWrap(True) # 设置文字居中 self.label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.label.setObjectName('label') self.label.setStyleSheet("font: 75 18pt \"微软雅黑\";" "color: rgb(0, 0, 0);") # 设置label提示 self.label.setToolTip('认证') ''' 设置打卡按钮 ''' self.btn = QtWidgets.QPushButton('开始认证！', self) self.btn.resize(200, 180) self.btn.move(150, 150) # 设置按钮样式 self.btn.setStyleSheet("background-color: rgb(130, 60, 140);" "border-color: rgb(255, 255, 255);" "font: 75 24pt \"微软雅黑\";" "color: rgb(255, 255, 255);") # 设置按钮提示 self.btn.setToolTip('按钮提示') # 点击鼠标触发事件 self.btn.clicked.connect(self.clickbtn) ''' 设置统计查看按钮 ''' self.btn_checked = QtWidgets.QPushButton('查看通过信息', self) self.btn_checked.resize(200, 50) self.btn_checked.move(150, 380) # 设置按钮样式 self.btn_checked.setStyleSheet("background-color: rgb(130, 60, 140);" "border-color: rgb(255, 255, 255);" "font: 75 18pt \"微软雅黑\";" "color: rgb(255, 255, 255);") # 设置按钮提示 self.btn_checked.setToolTip('按钮提示') # 点击鼠标触发事件 self.btn_checked.clicked.connect(self.checked_show) ''' 设置统计查看按钮 ''' self.btn_file = QtWidgets.QPushButton('查看通过文件', self) self.btn_file.resize(200, 50) self.btn_file.move(150, 480) # 设置按钮样式 self.btn_file.setStyleSheet("background-color: rgb(130, 60, 140);" "border-color: rgb(255, 255, 255);" "font: 75 18pt \"微软雅黑\";" "color: rgb(255, 255, 255);") # 设置按钮提示 self.btn_file.setToolTip('按钮提示') # 点击鼠标触发事件 self.btn_file.clicked.connect(self.csv_show) # 展示窗口 self.show()因为项目中启动人脸识别存在一定延迟，所以项目中还使用了多线程。 完整代码地址感兴趣的同学可以下载完整代码，使用过程中如遇到任何问题可以私信我，我都会一一解答。 【代码分享】手把手教你：人脸识别考勤系统 |
项目演示可以参考我在B站发的视频： 手把手教你搭建：人脸识别考勤系统
点开“终端”，然后通过pip进行安装tensorflow，其他环境包也可以通过上面的方法安装。
执行上述2个文件完成后。 在：data/my_data_160文件夹中会生成自己的人脸库图像。 在：20170512-110547/my_classifier.pkl中会生成自己的人脸库图像分类。【本文地址】
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