人脸识别考勤系统
## 软件商用说明
仅供学习交流及一切非盈利用途,禁止商用。
## 说明
软件的话从去年到现在,一直完美支持100人以上考勤。
## 软件打包
软件打包可参考:[Python软件打包教程](https://segmentfault.com/a/1190000009827526 "Python软件打包教程")
提示:关于python打包教程,最近有网友提醒我,我才发现被segmentfault给我隐藏起来了,除了我,其他人都看不见,具体原因不知道为什么,可能是因为我做了个爬虫软件演示吧。因为是几年前写的所以,也就不考虑转移到其他平台了。如果有需要看的,可以私聊我我发原文给你们。
## 效果
![软件运行截图](./screenshot.jpg "运行截图")
## 演示
[演示视频](https://pan.baidu.com/s/19RRy_hT_Xyv9EZ-_BYDTEA "演示视频")
## 使用
```
python3 face.py
```
## 成品打包下载
因为软件打包后有200多兆,传不上来,所以一直没有放打包后的软件。最近有朋友说要成品玩玩,所以就把连接放上来。
百度云:链接: [https://pan.baidu.com/s/1fpw2f7-b2kRe-_jOUNW_Uw](https://pan.baidu.com/s/1fpw2f7-b2kRe-_jOUNW_Uw) 密码: gqne
提示!
成品中我关闭了网络请求,不会从服务器下载照片,以及传送打卡请求,需要增加成员信息,需要作如下更改:
1. 修改或api文件中成员资料信息
2. 修改或新增avatar文件夹中成员照片信息 **(照片命名要和api文件中uid对应)**
这两个问题也是给我发信息的朋友他们在运行代码的过程中问的最多的,要么就是缺少文件,要么就是信息不对。如果没有avatar文件夹,需要新建一个。一定要记住,avatar文件夹中的信息要和./api文件中的信息对应。
## 目录介绍
```
Project
|
+——— avatar -- 头像下载存储
|
+——— audio -- 音频文件下载
|
+——— back -- 打卡成功捕获的画面
|
|——— api -- 本地保留的接口文件
|
|——— config -- 软件接口配置:包含了1.本地更新打卡数据池的时间间隔(refreshconfigtime);2.签到接口(addsign);3.读取人脸识别配置接口(faceconfig);4.打卡用户数据池(userlist)
|
|——— face.py -- 入口文件
|
|——— video.mp4 -- 演示视频
```
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
C++基于OpenCV+Qt的人脸识别考勤系统-毕业设计+源代码+文档说明.zip 个人大四的毕业设计、经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分96.5分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者,也可作为课程设计、期末大作业。 <资源说明> 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设或者课设、作业,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96.5分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
C++基于OpenCV+Qt的人脸识别考勤系统-毕业设计+源代码+文档说明.zip (70个子文件)
__init__.py 0B
back
2018-08-16
210e7230efcdfb65-1534420248.027.png 42KB
94c8314c651f8bed-1534420543.432.png 48KB
210e7230efcdfb65-1534420340.973.png 46KB
33e3ce8192b20444-1534420664.069.png 40KB
2018-08-02
79d17202e355e718-1533200656.929.png 32KB
33e3ce8192b20444-1533200821.041.png 24KB
33e3ce8192b20444-1533200837.133.png 24KB
33e3ce8192b20444-1533200741.133.png 24KB
ef2b51a363b35abc-1533200679.5110002.png 33KB
33e3ce8192b20444-1533200848.556.png 25KB
79d17202e355e718-1533200698.757.png 25KB
33e3ce8192b20444-1533200884.909.png 22KB
ef2b51a363b35abc-1533200669.4910002.png 31KB
33e3ce8192b20444-1533200734.146.png 26KB
ef2b51a363b35abc-1533200612.309.png 33KB
33e3ce8192b20444-1533200686.901.png 31KB
33e3ce8192b20444-1533200605.987.png 27KB
33e3ce8192b20444-1533200892.4540002.png 22KB
ef2b51a363b35abc-1533200643.9139998.png 34KB
33e3ce8192b20444-1533200877.108.png 22KB
ef2b51a363b35abc-1533200625.849.png 33KB
33e3ce8192b20444-1533200638.0460002.png 34KB
ef2b51a363b35abc-1533200661.261.png 33KB
33e3ce8192b20444-1533200769.4889998.png 24KB
33e3ce8192b20444-1533200791.165.png 22KB
03b9329ebc6e722a-1533200760.905.png 22KB
94c8314c651f8bed-1533200831.91.png 25KB
0a6d3e75472c703f-1533200668.973.png 31KB
33e3ce8192b20444-1533200725.6179998.png 26KB
33e3ce8192b20444-1533200631.275.png 34KB
0a6d3e75472c703f-1533200657.866.png 33KB
ef2b51a363b35abc-1533200704.6009998.png 27KB
94c8314c651f8bed-1533200845.437.png 23KB
33e3ce8192b20444-1533200948.277.png 27KB
94c8314c651f8bed-1533200862.38.png 24KB
03b9329ebc6e722a-1533200783.82.png 23KB
79d17202e355e718-1533200644.6060002.png 33KB
ef2b51a363b35abc-1533200632.467.png 34KB
ef2b51a363b35abc-1533200652.2150002.png 33KB
33e3ce8192b20444-1533200677.599.png 33KB
33e3ce8192b20444-1533200870.372.png 22KB
33e3ce8192b20444-1533200748.206.png 24KB
79d17202e355e718-1533200626.203.png 33KB
33e3ce8192b20444-1533201612.3379998.png 35KB
33e3ce8192b20444-1533200814.205.png 22KB
79d17202e355e718-1533200636.612.png 34KB
msyh.ttf 14.37MB
api 2KB
face.py 47KB
video.mp4 1.03MB
audio
defaultaudio.mp3 4KB
03b9329ebc6e722a.mp3 5KB
efe9d01c64281ae9.mp3 5KB
94c8314c651f8bed.mp3 5KB
33e3ce8192b20444.mp3 5KB
screenshot.jpg 300KB
favicon.ico 66KB
Ui_test_01.py 53KB
static
llz_video_rect.png 820KB
llz_userinfo_all.png 3KB
llz_background.png 185KB
liuliuzhulogo.png 12KB
llz_user_list_right_wraper.png 36KB
llz_user_list_bg.png 2KB
llz_user_list_head_rect.png 666B
empty_bg.png 8KB
sign_status.png 1KB
README.md 2KB
config 229B
共 70 条
- 1
资源评论
Scikit-learn
- 粉丝: 4886
- 资源: 3185
下载权益
C知道特权
VIP文章
课程特权
开通VIP
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- jython包构建burp python环境
- C# 获取公网IP实例源码
- 火焰报警实验通过火焰传感器实现报警功能
- 数字图像处理-基于python 期末考试复习总结
- 烟雾传感器检测实验掌握烟雾传感器的使用方法
- 智思Ai系统2.4.9版本去授权开源版可商用
- C# 简单计时器实例源码
- Matlab实现CPO-HKELM冠豪猪算法优化混合核极限学习机多变量回归预测(含完整的程序,GUI设计和代码详解)
- Matlab实现BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多特征分类预测(含完整的程序,GUI设计和代码详解)
- Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测(含完整的程序,GUI设计和代码详解)
- Matlab实现BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络融合多头注意力机制多特征分类预测(含完整的程序,GUI设计和代码详解)
- C#控制笔记本摄像头,实现拍照
- MATLAB实现GWO-Elman灰狼优化循环神经网络多输入多输出预测(含完整的程序,GUI设计和代码详解)
- 人生时间流逝器1.0.0
- Matlab实现CPO-BiTCN-BiGRU冠豪猪算法优化双向时间卷积门控循环单元多变量回归预测(含完整的程序,GUI设计和代码详解)
- Matlab实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测(含完整的程序,GUI设计和代码详解)
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功