博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌
🍅文末获取源码联系🍅
👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟
2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅
感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及文档编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人
引言
Hello,大家好,这里是程序员徐师兄!今天带大家来搞点硬核的东西------基于 Python Django 开发一个人脸识别考勤系统。这个系统主要应用于学校课堂或者公司签到场景,利用 OpenCV 和 dlib 进行人脸检测,再结合 Django + MySQL 实现考勤数据管理。
咱们这篇文章会从 环境搭建、数据库设计、人脸识别、考勤逻辑、前端展示 这些方面详细拆解,让你一次学个透!
基于 Python Django的人脸识别上课考勤系统
技术选型
咱们这个项目主要使用以下技术栈:
- 后端:Python 3.8 + Django 4.x
- 人脸识别:OpenCV + dlib
- 数据库:MySQL
- 前端:LayUI + jQuery
- 硬件:USB 摄像头
环境搭建
- 安装 Python(Windows / Mac / Linux 均可)
- 安装依赖库
            
            
              bash
              
              
            
          
          pip install django opencv-python dlib mysqlclient- 创建 Django 项目
            
            
              bash
              
              
            
          
          django-admin startproject attendance_system
cd attendance_system
python manage.py startapp face_attendance- 配置 MySQL 连接 (settings.py)
            
            
              python
              
              
            
          
          DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'attendance_db',
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': '123456',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '3306',
    }
}数据库设计

            
            
              python
              
              
            
          
          from django.db import models
class Student(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    face_encoding = models.BinaryField()  # 存储人脸特征
class AttendanceRecord(models.Model):
    student = models.ForeignKey(Student, on_delete=models.CASCADE)
    check_in_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True)人脸识别模块
            
            
              python
              
              
            
          
          import dlib
import cv2
# 初始化人脸检测器
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
face_recognition_model = dlib.face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    faces = face_detector(frame, 1)
    for face in faces:
        face_encoding = face_recognition_model.compute_face_descriptor(frame, face)
        # 在数据库中匹配该 face_encoding
    cv2.imshow("Face Recognition", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()考勤逻辑
            
            
              python
              
              
            
          
          from .models import Student, AttendanceRecord
from datetime import datetime
def record_attendance(student_id):
    student = Student.objects.get(id=student_id)
    record = AttendanceRecord(student=student, check_in_time=datetime.now())
    record.save()前端界面
            
            
              html
              
              
            
          
          <!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>考勤系统</title>
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.staticfile.org/layui/2.5.7/css/layui.css">
</head>
<body>
    <table class="layui-hide" id="attendanceTable" lay-filter="attendanceTable"></table>
    <script src="https://cdn.staticfile.org/jquery/3.2.1/jquery.min.js"></script>
    <script src="https://cdn.staticfile.org/layui/2.5.7/layui.js"></script>
    <script>
        layui.use('table', function(){
            var table = layui.table;
            table.render({
                elem: '#attendanceTable',
                url: '/attendance/data/',
                cols: [[
                    {field: 'name', title: '姓名'},
                    {field: 'check_in_time', title: '签到时间'}
                ]]
            });
        });
    </script>
</body>
</html>结语
这样,一个完整的 基于 Python Django 的人脸识别考勤系统 就完成了!
你学到了什么?
- 如何使用 OpenCV + dlib 进行人脸识别
- 如何用 Django 设计数据库和实现考勤逻辑
- 如何用 LayUI 搭建简洁高效的前端界面
源码获取:
大家点赞、收藏、关注、评论 啦 、查看 👇🏻获取联系方式👇🏻
👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟
2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅
感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及文档编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人