基于 OpenCV + Python 的人脸识别上课签到系统，实现的功能： 1. 班级同学人脸图像的采集，得到人脸数据库 2. 人脸识别模型的训练 3. 刷脸识别签到，查看签到结果 4. 编写简单的用户界面

Python实现基于人脸识别的上课考勤系统源码+项目介绍 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统二次开发的。 项目使用Python实现，基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用，同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练，学生信息多条件搜索、修改，多选删除，人脸数据训练，人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能。甚至允许生成签到表格和导出Excel格式签到表。 根据功能分配，系统分为三个部分实现各部分流程， 1）录入端负责数据导入， 2）管理端负责数据删改查以及人脸数据训练， 3）监控端负责人脸识别以及签到功能。

1.本项目以Python语言和OpenCV图像处理库为基础，在Windows平台下开发答题卡识别系统，建立精确的计算机视觉算法，实现对答题卡批量识别、信息导出至Excel表格等功能，使判卷轻量化、准确化、高效化。 2.项目运行环境：Python环境、OpenCV环境、图像处理工具包、requests、 base64和xlwt模块。 3.项目包括4个模块：信息识别、Excel导出、图形用户界面和手写识别。其中基于OpenCV算法，实现对图片中选项信息、学生身份信息的检测；利用Python标准GUI库Tkinter实现图形用户界面功能；针对个人信息部分，调用智能识别API对学院、姓名进行手写文字识别，对班级、学号进行数字识别。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132598680

源码亲测可用，可做计算机毕业设计、课程设计等参考。 【项目技术】 python+Django+mysql+B/S 【实现功能】 管理员用户： （1）个人信息管理：管理员用户可以通过此功能对自己的密码进行维护。 （2）用户信息管理：管理员用户通过此功能可以维护系统内注册用户的信息，比如可以对用户的姓名、电话或联系方式等信息进行管理。 （3）图片列表管理模块：管理员用户可以对系统内的已经进行过全景拼接的图片进行信息的维护和管理，比如可以通过序号查看某张图片的详细信息。 普通用户： （1）网站首页浏览：用户登录网站之后可以在首页中查看系统内的所有功能，网站首页使用简介大方的设计风格，可以给用户很好的使用体验。 （2）个人信息查看：用户可以查看网站内自己的个人信息，包括自己的ID、姓名、联系方式、权限、创建时间及最后修改时间等。 （3）图片拼接模块：在已经注册且成功登录的情况下，用户可以进行在线图片拼接，进行图片拼接时需要先上传图片，上传完正确的路径的文件之后系统会通过OpenCV技术进行拼接。

大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位； 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。 输入层：36x128 第一层卷积：卷积核大小：3x3，通道数：3，卷积核个数：32，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第三层卷积：卷积核大

opencv_python-4.8.0.74-cp37-abi3-win_amd64.whl

1.项目基于OpenCV库，通过 Dlib 提供的机器学习、数值计算、图模型算法、图像处理等相关功能，采用人脸识别预训练，实现两张照片的换脸功能。 2.项目运行环境：需要 Python 3.6 及以上配置，完成该项目所需要的库文件有 OpenCV、dlib、numpy、sys、PIL、thikter、matplotlib。 3.项目包括 7 个模块：准备数据、提取面部标记、调整脸部对齐、混合图像、校正颜色、转换函数、交互式界面设计。 4.关键库及数据准备说明：dlib.get_frontal_face_detector()是人脸检测器，检测图片中是否有人脸，返回一个矩形列表的人脸检测器。dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)特征提取器，由人脸检测器提供的边界框作为算法输入，返回一个人脸关键点预测器。采用官方提供的预训练模型：http://sourceforge.net/projects/dclib/files/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 构建有 68 个特征点组成的人脸特征

basic_drawing.py 基础绘制脚本示例 measure_image_temperature.py 测试图片温度 measure_video_temperature.py 测试视频温度 gray8_vs_gray16.py gray6与gray16互相转换及增加颜色条 measure_camera_video_temperature.py 测试实时摄像头视频流温度 plot_bar.py measure_image_click_temperature.py 鼠标时间测试任意一点温度 images/ 测试照片 lighter_gray16_image.tiff pygame_icon.tiff 测试照片 pil.py

opencv-python学习代码

opencv_python-3.3.1+contrib-cp35-cp35m-win_amd64.whl 官网已经没有这个whl文件了，但是大家还是能从这里找到，可以留作备份。