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文章目录

    • 第一章 项目简介
    • 第二章 视频演示
    • 第三章 技术栈
    • 第四章 功能模块
    • 第五章 系统实现细节
      • 5.1 环境搭建
      • 5.2 Django项目初始化
      • 5.3 数据库模型设计
      • 5.4 人脸识别核心
      • 5.5 考勤记录实现
      • 5.6 前端界面设计
      • 5.7 数据持久化保障
      • 5.8 考勤报告生成
    • 第六章 推荐阅读
    • 第七章 源码获取:

第一章 项目简介

Python基于Django的人脸识别上课考勤管理系统,利用Python Django框架、OpenCV库、dlib库及MySQL数据库,并通过layui进行前端开发,以其高效、准确的特性,逐渐成为教育领域的“新宠”,它不仅提升了考勤的准确性和效率,还大幅减少了人工投入。从环境搭建到系统实现,每一步都配有详尽的代码示例和解释,旨在帮助新手快速入门,同时为有经验的开发者提供新的思路和方法。随着技术的不断进步,这样的智能系统将为教育管理带来更多便利和可能。

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第二章 视频演示

第三章 技术栈

  1. Python编程语言:以其简洁易懂的语法和强大的功能,成为快速开发的首选语言。
  2. Django框架:一个高效的Python Web框架,助你快速搭建稳定的应用。
  3. OpenCV库:开源的计算机视觉库,提供丰富的图像处理功能。
  4. dlib库:现代的C++工具库,特别适合人脸识别任务。
  5. MySQL数据库:可靠的关系型数据库,用于存储学生信息和考勤数据。
  6. 摄像头:实时捕捉学生面部图像的“眼睛”。
  7. 前端技术:HTML结合layui框架,打造直观易用的用户界面。

第四章 功能模块

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我们的系统涵盖以下核心功能:

  1. 人员识别与签到:通过人脸识别技术,自动识别学生并记录签到时间。
  2. 考勤时间计算:系统自动计算学生的上课时长,生成考勤报告。
  3. 数据存储与管理:将考勤数据安全存储在MySQL数据库中,方便长期管理。
  4. 信息录入与维护:管理员可通过前端界面轻松添加、修改、删除学生信息。
  5. 实时监控与识别:摄像头实时捕捉学生面部图像,系统即时识别并记录。
  6. 前端展示:利用layui构建美观实用的界面,直观展示考勤数据和报告。

第五章 系统实现细节

5.1 环境搭建

在动手编码前,先要搭建好开发环境。确保Python已安装,然后通过pip安装必要的库:

pip install django
pip install opencv-python
pip install dlib

5.2 Django项目初始化

创建新的Django项目和应用:

django-admin startproject attendance_system
cd attendance_system
python manage.py startapp face_attendance

5.3 数据库模型设计

在Django应用中定义模型,存储学生信息和考勤数据:

from django.db import modelsclass Student(models.Model):name = models.CharField(max_length=100)face_encoding = models.BinaryField()  # 存储面部编码class AttendanceRecord(models.Model):student = models.ForeignKey(Student, on_delete=models.CASCADE)check_in_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

5.4 人脸识别核心

利用dlib库进行人脸识别,首先加载预训练模型:

import dlib
import cv2# 加载预训练的人脸识别模型
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
face_recognition_model = dlib.face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)while True:ret, frame = cap.read()if not ret:break# 检测人脸faces = face_detector(frame, 1)for face in faces:# 使用dlib提取面部特征face_encoding = face_recognition_model.compute_face_descriptor(frame, face)# 将面部特征编码存储到数据库# 显示图像cv2.imshow("Face Recognition", frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

5.5 考勤记录实现

学生识别后,记录其签到时间:

from .models import Student, AttendanceRecord
from datetime import datetimedef record_attendance(student_id):student = Student.objects.get(id=student_id)record = AttendanceRecord(student=student, check_in_time=datetime.now())record.save()

5.6 前端界面设计

使用layui构建前端界面,展示考勤数据和报告:

<!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" media="all">
</head>
<body><div class="layui-container"><div class="layui-row"><div class="layui-col-xs12 layui-col-sm12 layui-col-md12"><table class="layui-hide" id="attendanceTable" lay-filter="attendanceTable"></table></div></div></div><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" charset="utf-8"></script><script>layui.use('table', function(){var table = layui.table;// 渲染表格table.render({elem: '#attendanceTable',url: '/attendance/data/', // 数据接口cols: [[ // 表头{field: 'name', title: '姓名'},{field: 'check_in_time', title: '签到时间'}]]});});</script>
</body>
</html>

5.7 数据持久化保障

确保学生面部数据和考勤信息安全存储在MySQL数据库中,利用Django的ORM系统实现。

5.8 考勤报告生成

考勤报告是系统的重要输出,通过Django的报表功能生成:

from django.http import HttpResponse
from .models import AttendanceRecord
from django.template.loader import get_template
from django.template import Contextdef attendance_report(request):records = AttendanceRecord.objects.all()template = get_template('attendance_report.html')context = Context({'records': records})return HttpResponse(template.render(context))

第六章 推荐阅读

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第七章 源码获取:

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