在当今科技飞速发展的时代，Python+OpenCV 员工打卡系统正以其卓越的智能化考勤解决方案引领潮流。而其中的工具模块，无疑是构建这一强大系统的核心秘籍，它们如同精密齿轮，紧密咬合，驱动着打卡系统高效运转。今天，就让我们一同深入探索这些令人惊叹的工具模块设计！
一、公共工具模块：系统的万能工具箱
公共工具模块堪称整个打卡系统的万能工具箱，为各类功能的实现提供了基础支撑。首先，导入模块功能如同打开宝藏箱的钥匙，引入丰富的库资源，让系统能够调用各种强大的功能。生成随机数则像是魔法棒，在需要随机性的场景中，如密码生成、验证码设置等，发挥着关键作用，为系统增添了一份神秘与安全。而检验时间格式犹如精准的时间管家，严格把关每一个时间数据的准确性，确保考勤时间记录符合标准，避免因时间格式错误导致的混乱，为后续的考勤统计分析筑牢根基。
python
"""
公共工具模块
"""
import random
import datetime
from entity import organizations as o
# 随机生成长度为len的数字
def randomNumber(len):
first = str(random.randint(1, 9)) # 第一位取非0数
last = "".join(random.sample("1234567890", len - 1)) # 后几位随机拼接任意数字
return first + last
# 随机生成与特征码长度相等的数字
def randomCode():
return randomNumber(o.CODE_LEN) # 特征码的长度
# 校验时间格式
def valid_time(str):
try:
datetime.datetime.strptime(str, "%H:%M:%S")
return True
except:
return False
# 校验年月格式
def valid_year_month(str):
try:
datetime.datetime.strptime(str, "%Y-%m")
return True
except:
return False
# 校验日期格式
def valid_date(date):
try:
datetime.datetime.strptime(date, "%Y-%m-%d")
return True
except:
return False二、IO 流模块：数据流转的超级管道
IO 流模块宛如一条超级管道，负责数据在系统中的顺畅流转。其全局变量如同管道的规格参数，定义了数据传输的基本规则。文件自检方法像是管道中的智能监测仪，时刻警惕着文件可能出现的问题，如文件损坏、数据丢失等，及时发出警报并尝试修复，保障数据的完整性。从文件中加载数据就像是从管道源头汲取信息源泉，为系统运行注入活力。将数据保存到文件则是把处理后的成果沿着管道输送回存储库，以便后续使用。删除照片功能如同清理管道中的杂物，释放存储空间，保持系统的清爽高效。生成 CSV 文件像是将管道中的数据转化为通用的"数据语言"，方便与其他软件进行交互和数据共享。
python
from service import hr_service as hr
from entity import organizations as o
from service import recognize_service as rs
import os
import cv2
import numpy as np
PATH = os.getcwd() + "\\data\\" # 数据文件夹根目录
PIC_PATH = PATH + "faces\\" # 照片文件夹
DATA_FILE = PATH + "employee_data.txt" # 员工信息文件
WORK_TIME = PATH + "work_time.txt" # 上下班时间配置文件
USER_PASSWORD = PATH + "user_password.txt" # 管理员账号密码文件
RECORD_FILE = PATH + "lock_record.txt" # 打卡记录文件
IMG_WIDTH = 640 # 图像的统一宽度
IMG_HEIGHT = 480 # 图像的统一高度
# 自检，检查默认文件缺失
def checking_data_files():
if not os.path.exists(PATH):
os.mkdir(PATH)
print("数据文件夹丢失，已重新创建：" + PATH)
if not os.path.exists(PIC_PATH):
os.mkdir(PIC_PATH)
print("照片文件夹丢失，已重新创建：" + PIC_PATH)
sample1 = PIC_PATH + "1000000000.png" # 样本1文件路径
if not os.path.exists(sample1):
sample_img_1 = np.zeros((IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3), np.uint8) # 创建一个空内容图像
sample_img_1[:, :, 0] = 255 # 改为纯蓝图像
cv2.imwrite(sample1, sample_img_1) # 保存此图像
print("默认样本1已补充")
sample2 = PIC_PATH + "2000000000.png" # 样本2文件路径
if not os.path.exists(sample2):
sample_img_2 = np.zeros((IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3), np.uint8) # 创建一个空内容图像
sample_img_2[:, :, 1] = 255 # 改为纯蓝图像
cv2.imwrite(sample2, sample_img_2) # 保存此图像
print("默认样本2已补充")
if not os.path.exists(DATA_FILE):
open(DATA_FILE, "a+") # 附加读写方式打开文件，达到创建空文件目的
print("员工信息文件丢失，已重新创建：" + DATA_FILE)
if not os.path.exists(RECORD_FILE):
open(RECORD_FILE, "a+") # 附加读写方式打开文件，达到创建空文件目的
print("打卡记录文件丢失，已重新创建：" + RECORD_FILE)
if not os.path.exists(USER_PASSWORD):
file = open(USER_PASSWORD, "a+", encoding="utf-8") # 附加读写方式打开文件，达到创建空文件目的
user = dict()
user["mr"] = "mrsoft"
file.write(str(user)) # 将默认管理员账号密码写入到文件中
file.close() # 关闭文件
print("管理员账号密码文件丢失，已重新创建：" + RECORD_FILE)
if not os.path.exists(WORK_TIME):
file = open(WORK_TIME, "a+", encoding="utf-8") # 附加读写方式打开文件，达到创建空文件目的
file.write("09:00:00/17:00:00") # 将默认时间写入到文件中
file.close() # 关闭文件
print("上下班时间配置文件丢失，已重新创建：" + RECORD_FILE)
# 加载全部员工信息
def load_employee_info():
max_id = 1 # 最大员工ID
file = open(DATA_FILE, "r", encoding="utf-8") # 打开文件，只读
for line in file.readlines(): # 遍历文件中的行内容
id, name, code = line.rstrip().split(",") # 去除换行符，并分割字符串信息
o.add(o.Employee(id, name, code)) # 组织结构中添加员工信息
if int(id) > max_id: # 如果发现某员工的id更大
max_id = int(id) # 修改最大ID
o.MAX_ID = max_id # 记录最大ID
file.close() # 关闭文件
# 加载员工图像
def load_employee_pic():
photos = list() # 样本图像列表
lables = list() # 标签列表
pics = os.listdir(PIC_PATH) # 读取所有照片
if len(pics) != 0: # 如果照片文件不是空的
for file_name in pics: # 遍历所有图像文件
code = file_name[0:o.CODE_LEN] # 截取文件名开头的特征码
photos.append(cv2.imread(PIC_PATH + file_name, 0)) # 以灰度图像的方式读取样本
lables.append(int(code)) # 样本的特征码作为训练标签
rs.train(photos, lables) # 识别器训练样本
else: # 不存在任何照片
print("Error >> 员工照片文件丢失，请重新启动程序并录入员工信息！")
# 将员工信息持久化
def save_employee_all():
file = open(DATA_FILE, "w", encoding="utf-8") # 打开员工信息文件，只写，覆盖
info = "" # 待写入的字符串
for emp in o.EMPLOYEES: # 遍历所有员工信息
# 拼接员工信息
info += str(emp.id) + "," + str(emp.name) + "," + str(emp.code) + "\n"
file.write(info) # 将这些员工信息写入到文件中
file.close() # 关闭文件
# 删除指定员工的所有照片
def remove_pics(id):
pics = os.listdir(PIC_PATH) # 读取所有照片文件
code = str(hr.get_code_with_id(id)) # 获取该员工的特征码
for file_name in pics: # 遍历文件
if file_name.startswith(code): # 如果文件名以特征码开头
os.remove(PIC_PATH + file_name) # 删除此文件
print("删除照片：" + file_name)
# 加载所有打卡记录
def load_lock_record():
file = open(RECORD_FILE, "r", encoding="utf-8") # 打开打卡记录文件，只读
text = file.read() # 读取所有文本
if len(text) > 0: # 如果存在文本
o.LOCK_RECORD = eval(text) # 将文本转换成打卡记录字典
file.close() # 关闭文件
# 将打卡记录持久化
def save_lock_record():
file = open(RECORD_FILE, "w", encoding="utf-8") # 打开打卡记录文件，只写，覆盖
info = str(o.LOCK_RECORD) # 将打卡记录字典转换成字符串
file.write(info) # 将字符串内容写入到文件中
file.close() # 关闭文件
# 将上下班时间写到文件中
def save_work_time_config():
file = open(WORK_TIME, "w", encoding="utf-8") # 打开打卡记录文件，只写，覆盖
times = str(o.WORK_TIME) + "/" + str(o.CLOSING_TIME)
file.write(times) # 将字符串内容写入到文件中
file.close() # 关闭文件
# 加载上下班时间数据
def load_work_time_config():
file = open(WORK_TIME, "r", encoding="utf-8") # 打开打卡记录文件，只读
text = file.read().rstrip() # 读取所有文本
times = text.split("/") # 分割字符串
o.WORK_TIME = times[0] # 第一个值是上班时间
o.CLOSING_TIME = times[1] # 第二个值是下班时间
file.close() # 关闭文件
# 加载管理员账号密码
def load_users():
file = open(USER_PASSWORD, "r", encoding="utf-8") # 打开打卡记录文件，只读
text = file.read() # 读取所有文本
if len(text) > 0: # 如果存在文本
o.USERS = eval(text) # 将文本转换成打卡记录字典
file.close() # 关闭文件
# 生成csv文件，采用Windows默认的gbk编码
def create_CSV(file_name, text):
file = open(PATH + file_name + ".csv", "w", encoding="gbk") # 打开文件，只写，覆盖
file.write(text) # 将文本写入文件中
file.close() # 关闭文件
print("已生成文件，请注意查看：" + PATH + file_name + ".csv")三、摄像头工具模块：视觉交互的前沿哨所
摄像头工具模块无疑是打卡系统视觉交互的前沿哨所。在导入模块后，全局变量设定好了摄像头的视野范围、分辨率等关键参数，使其能够精准捕捉画面。为新员工拍照功能恰似一位专业的人像摄影师，精心定格员工的面容特征，为系统录入独一无二的人脸数据，这是后续人脸识别考勤的重要基础。开启摄像头打卡则像是打开了通往便捷考勤世界的大门，员工只需轻松站在摄像头前，系统便能迅速捕捉图像并进行处理，实现无感打卡，极大地提升了考勤效率，让员工告别繁琐的传统打卡方式。
python
"""
摄像头工具
"""
import cv2
from util import public_tools as tool
from util import io_tools as io
from service import recognize_service as rs
from service import hr_service as hr
ESC_KEY = 27 # Esc键的ASCII码
ENTER_KEY = 13 # Enter键的ASCII码
# 打开摄像头进行登记
def register(code):
cameraCapture = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW) # 获得默认摄像头
success, frame = cameraCapture.read() # 读取一帧
shooting_time = 0 # 拍摄次数
while success: # 如果读到有效帧数
cv2.imshow("register", frame) # 展示当前画面
success, frame = cameraCapture.read() # 再读一帧
key = cv2.waitKey(1) # 记录当前用户敲下的按键
if key == ESC_KEY: # 如果直接按ESC键
break # 停止循环
if key == ENTER_KEY: # 如果按Enter键
# 将当前帧缩放成统一大小
photo = cv2.resize(frame, (io.IMG_WIDTH, io.IMG_HEIGHT))
# 拼接照片名：照片文件夹+特征码+随机数字+图片后缀
img_name = io.PIC_PATH + str(code) + str(tool.randomNumber(8)) + ".png"
cv2.imwrite(img_name, photo) # 保存将图像
shooting_time += 1 # 拍摄次数递增
if shooting_time == 3: # 如果拍完三张照片
break # 停止循环
cv2.destroyAllWindows() # 释放所有窗体
cameraCapture.release() # 释放摄像头
io.load_employee_pic() # 让人脸识别服务重新载入员工照片
# 打开摄像头打卡
def clock_in():
cameraCapture = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW) # 获得默认摄像头
success, frame = cameraCapture.read() # 读取一帧
while success and cv2.waitKey(1) == -1: # 如果读到有效帧数
cv2.imshow("check in", frame) # 展示当前画面
gary = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图片转为灰度图片
if rs.found_face(gary): # 如果屏幕中出现正面人脸
gary = cv2.resize(gary, (io.IMG_WIDTH, io.IMG_HEIGHT)) # 将当前帧缩放成统一大小
code = rs.recognise_face(gary) # 识别图像
if code != -1: # 如果识别成功
name = hr.get_name_with_code(code) # 获取此特征码对应的员工
if name != None: # 如果返回的结果不是空的
cv2.destroyAllWindows() # 释放所有窗体
cameraCapture.release() # 释放摄像头
return name # 返回打卡成功者的姓名
success, frame = cameraCapture.read() # 再读一帧
cv2.destroyAllWindows() # 释放所有窗体
cameraCapture.release() # 释放摄像头这些精心设计的工具模块相互配合、协同作战，共同铸就了 Python+OpenCV 员工打卡系统的强大功能与卓越性能。关注我们的博客，后续将继续为您揭开更多关于打卡系统的神秘面纱，带您领略智能考勤技术的无限魅力！