face_recognition_py 本项目基于OpenCV使用Haar级联分类器实现人脸检测，与dlib库进行实时跟踪，应用LBPH算法开发了一个功能相对完整的人脸识别系统。系统采用MySQL进行数据存储，能够进行学生上课考勤人脸点名的功能，并拥有基于PyQt5设计的GUI实现。 系统预览 核心框架 人脸采集 数据管理 如何运行？ 以下操作基于Anaconda3环境，并在Windows10 x64上测试。 克隆代码 $ git clone https://github.com/kuronekonano/Face-Recognition-Based-Attendance-System.git $ cd Face-Recognition-Based-Attendance-System 创建Python虚拟环境 $ conda create -n opencv python=3.6 $ ac

基于GPS的考勤系统 该应用程序包含3个模块：-教师-老师可以通过选择学期和科目来登录并开始上课。 -学生-学生可以登录并单击标记出勤（仅当他/她在大学校园内时才会标记出勤）。 -管理员-管理员可以添加/删除教师/学生。

自动考勤系统 React App 用于简化跟踪考勤数据的系统的前端。 项目的其他部分： 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLint等）直接复制到您的项

使用Arduino制作专业的指纹考勤设备。 您的数据已保存到云中，因此您可以在任何地方访问它。

语言:English 一键节省所有与会者的加入和离开的时间！ 在Google Meet会议中单击一次即可保存所有当前与会者的列表，包括他们加入并离开电子表格的时间。 使用此扩展程序时不会收集任何用户信息。

人脸识别 该存储库包含使用带有tkinter gui界面的openCV和python进行面部识别的代码。 如果要测试代码，请运行train.py文件 使用的技术：-openCV（开源计算机视觉）-Python -tkinter GUI界面 在这里，我正在使用OpenCV（Python）开发基于面部识别的考勤管理系统。 只需面对照相机，即可标记出他们的出席情况。 怎么运行的 ： 当我们运行train.py时，将打开一个窗口，询问输入ID和输入名称。 输入名称和ID后，我们必须单击“拍摄图像”按钮。 通过单击“拍摄图像”，将打开正在运行的计算机的摄像头，并开始拍摄人的图像样本。此ID和名称存储在StudentDetails文件夹中，文件名为StudentDetails.csv。 它以60张图像为样本并将其存储在TrainingImage文件夹中。完成后它会通知iamges已保存。 采集图像

Attendance.bat

点网核心考勤系统 使用.NET Core（CQRS模式）和Vue.js的出勤Web应用程序 先决条件 安装.Net Core 2.2 SDK 安装Node.js 任何关系数据库提供者。 创建数据库并在配置连接字符串 在更新DbContext选项（如果使用MSSQL，请跳过这些） 建立 # Restore packages dotnet restore # Install Cake global dotnet tool install -g Cake.Tool # Run build.cake # - this task will build Api & Test .net core project # and install packages in Vue client dotnet-cake build.cake 跑 api项目 cd . \s rc \A pi\ # Run dotnet run # or Run with file watcher dotnet watch run Vue客户使用登录名： admin和密码： 123456 cd . \s rc \C