Python开发基于OpenCV2机器学习人脸识别系统源码.zip

# FaceDetectFlask OpenCV2机器学习人脸识别系统 #### 介绍 本项目是基于OpenCV2跨平台计算机视觉和机器学习软件库的人脸检测及人脸识别系统， 采用Web应用作为用户和管理的交互页面。 系统人脸识别模块的图像处理采用PIL(Python Image Library)。 BPL是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。 #### 软件架构 1. Flask：Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用程序框架。 2. OpenCV2：OpenCV2是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库。 3. LayUI：layui（谐音：类UI) 是一款采用自身模块规范编写的前端 UI 框架，遵循原生 HTML/CSS/JS 的书写与组织形式，门槛极低，拿来即用。且是国人开发，拥有较为完善的中文文档。 4. Pymysql及PooledDB：PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库。DBUtils是一套Python数据库连接池包，并允许对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装。 #### 项目结构 ``` ├─config // OpenCV2识别模型 ├─data // 文件资源目录 │ │─admin // 后台管理员文件（训练文件） │ │ └─upload // 上传图片文件夹 │ │─detect // 人脸检测模块文件 │ │ │─result // 人脸检测模块上传文件夹 │ │ └─upload // 人脸检测模块结果文件夹 │ │─discern // 人脸识别模块文件 │ │ │─result // 人脸识别模块上传文件夹 │ │ └─upload // 人脸识别模块结果文件夹 ├─static // 静态资源目录 │ │─assets // 前台页面静态资源 │ └─layui // 前端核心静态资源 │─templates // html资源目录 │─trainer // 训练模型目录 ├─app.py // 后端核心代码文件 ├─constant.py // 常量数据文件 └─utils.py // 工具文件 ```