大家好，我是Java徐师兄，今天为大家带来的是基于 Python、OpenCV 和 PyQt5 的人脸识别上课签到系统。该系统采用 Python 语言开发，开发过程中采用了OpenCV框架，Sqlite db 作为数据库，系统功能完善 ，实用性强 ，可供大学生实战项目参考使用。
博主介绍：✌Java徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝13w+、csdn博客专家、掘金/华为云等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌
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随着人工智能技术的快速发展，人脸识别技术得到了广泛应用。在学校场景中，如何快速、准确地实现学生的上课签到是一个很实用的需求。今天，我们将带大家一起实现一个基于 Python、OpenCV 和 PyQt5 的人脸识别上课签到系统。
这篇文章将从零开始，为新手读者提供详细的代码和实现步骤，即使没有太多基础的同学也能看懂。
基于 Python 的人脸识别签到打卡系统
一、开发环境准备
在开发之前，我们需要先安装相关的工具和库：
1.1 必要的工具
- Python 版本：建议使用 Python 3.8 或以上版本。
- IDE：推荐使用 PyCharm 或 VS Code 方便调试和运行。
1.2 依赖库安装
以下是项目中用到的核心 Python 库及其功能：
- OpenCV：实现人脸检测和识别。
- PyQt5：构建图形化用户界面。
- dlib（可选）：提供高效的人脸关键点检测。
- numpy：处理矩阵和数组运算。
- pandas：管理学生信息及签到数据。
通过以下命令安装这些库：
bash
pip install opencv-python PyQt5 dlib numpy pandas二、系统功能概述
我们的人脸识别签到系统包含以下功能：
- 用户界面
- 提供学生信息管理功能。
- 启动摄像头进行人脸识别。
- 显示签到结果和签到记录。
- 人脸识别功能
- 检测学生的人脸。
- 将人脸与数据库中的信息匹配，确认身份。
- 签到记录管理
- 自动保存签到结果。
- 支持查询和导出签到记录。
三、实现步骤
下面，我们将逐步实现该签到系统。
3.1 学生信息管理
我们需要为每位学生录入信息，包括学号、姓名以及其人脸照片。通过将人脸特征存储到数据库中，系统可快速识别对应学生。
代码示例：录入学生信息
python
import cv2
import os
def capture_student_face(student_id, student_name):
# 创建保存人脸数据的文件夹
if not os.path.exists("student_faces"):
os.makedirs("student_faces")
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
count = 0
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
for (x, y, w, h) in faces:
count += 1
face_img = frame[y:y + h, x:x + w]
filename = f"student_faces/{student_id}_{student_name}_{count}.jpg"
cv2.imwrite(filename, face_img)
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow("Capture Student Face", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q') or count >= 10:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
print(f"Captured {count} face images for {student_name}.")运行该代码，系统会打开摄像头捕捉学生的人脸并保存至本地。
3.2 人脸识别核心逻辑
接下来，我们将实现人脸识别功能。
- 提取实时摄像头画面中的人脸特征。
- 将特征与数据库中的已存人脸进行比对。
代码示例：人脸识别
python
import numpy as np
import face_recognition
def recognize_face():
# 加载已存人脸数据
face_data = {}
for file in os.listdir("student_faces"):
img = face_recognition.load_image_file(f"student_faces/{file}")
encoding = face_recognition.face_encodings(img)[0]
name = file.split("_")[1]
face_data[name] = encoding
# 打开摄像头识别
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)
for face_encoding, face_location in zip(face_encodings, face_locations):
matches = face_recognition.compare_faces(list(face_data.values()), face_encoding)
name = "Unknown"
if True in matches:
matched_idx = matches.index(True)
name = list(face_data.keys())[matched_idx]
# 在画面上显示姓名
top, right, bottom, left = face_location
cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, name, (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Recognize Face", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()3.3 构建 PyQt5 用户界面
PyQt5 用于构建交互式的图形界面，让用户更直观地使用签到系统。
代码示例：创建界面
python
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QLabel
class MainWindow(QMainWindow):
def __init__(self):
super().__init__()
self.setWindowTitle("人脸识别签到系统")
self.setGeometry(100, 100, 600, 400)
# 添加按钮
self.capture_button = QPushButton("录入人脸", self)
self.capture_button.setGeometry(50, 50, 150, 50)
self.capture_button.clicked.connect(self.capture_face)
self.recognize_button = QPushButton("开始签到", self)
self.recognize_button.setGeometry(50, 150, 150, 50)
self.recognize_button.clicked.connect(self.start_recognition)
def capture_face(self):
student_id = input("请输入学号: ")
student_name = input("请输入姓名: ")
capture_student_face(student_id, student_name)
def start_recognition(self):
recognize_face()
if __name__ == "__main__":
app = QApplication(sys.argv)
window = MainWindow()
window.show()
sys.exit(app.exec_())3.4 数据管理与导出
签到结果可以使用 Pandas 进行管理，并支持导出到 Excel 文件中。
代码示例：记录签到结果
python
import pandas as pd
from datetime import datetime
def save_attendance(name):
record = {"Name": name, "Time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}
if not os.path.exists("attendance.csv"):
df = pd.DataFrame([record])
else:
df = pd.read_csv("attendance.csv")
df = df.append(record, ignore_index=True)
df.to_csv("attendance.csv", index=False)
print(f"{name} 签到成功！")在 recognize_face 方法中，每次识别到已知人脸时，调用 save_attendance 保存签到记录。
四、运行效果展示
完整运行程序后，系统将具备以下功能：
- 录入学生人脸信息。
- 实时打开摄像头识别人脸。
- 自动保存签到结果。
五、总结
通过本文，我们实现了一个简单的基于 Python、OpenCV 和 PyQt5 的人脸识别上课签到系统。新手可以根据本文的代码理解基本的图像处理和图形界面设计原理，并在此基础上扩展更多功能，如：
- 添加未签到人员提醒。
- 实现多摄像头支持。
- 优化识别算法，提高准确率。
欢迎大家尝试并分享自己的改进！
6 源码获取：
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