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基于 Python、OpenCV 和 PyQt5 的人脸识别上课打卡系统

news 来源：原创 2025/5/12 1:59:14

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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文章目录

- 一、开发环境准备
- - 1.1 必要的工具
  - 1.2 依赖库安装
- 二、系统功能概述
- 三、实现步骤
- - 3.1 学生信息管理
  - 3.2 人脸识别核心逻辑
  - 3.3 构建 PyQt5 用户界面
  - 3.4 数据管理与导出
- 四、运行效果展示
- 五、总结
- 6 源码获取：

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。

视频演示地址

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：

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

import cv2
import osdef 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 = 0while True:ret, frame = cap.read()if not ret:breakgray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)for (x, y, w, h) in faces:count += 1face_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:breakcap.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

import numpy as np
import face_recognitiondef 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:breakrgb_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_locationcv2.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'):breakcap.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

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QLabelclass 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

import pandas as pd
from datetime import datetimedef 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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