### 说明
一、采集功能
1. 人脸采集需要预先加载user文件夹。里面包含image文件夹和一个information.xlsx文件夹。两文件内容为被采集人的信息(采集时,请提前准备)。
2. 选择左侧打开文件按钮,选择需要加载的user文件夹开始采集。开始采集后,默认加载user信息,显示被采集人照片和姓名,待被采集者确认信息后选择开始采集按钮(摄像头打开后默认每隔一秒两张图片速度采集)。采集结束后自动加载后一位被采集者信息,依次进行。
3. 若在采集图片时,采集者漏采集照片,功能键上下可选择待采集者信息。遇到显示的采集者不是自身时,可以输入姓名并确定,系统将会搜索并定位于首个匹配信息。
4. 采集结束后,可选择右侧功能键浏览采集者所采集的照片文件夹(默认以工号或者ID命名)查看所采集照片。
5. 从已有照片导入数据库,请将以ID号命名的图片文件拷贝至collected_image根目录,或者分别存放在相应ID号文件夹下,点击导入数据库导入人脸数据,导入需要点时间,请耐心等待。
二、人脸识别
1. 在人脸采集的基础上增加了识别功能,识别库使用了facere_cognition。
2. 配置文件在etc目录,仅提供摄像头部分参数修改,可用OBS虚拟摄像头测试。
3. 将图片人脸信息导入数据库后,点击人脸识别,即可实现人脸识别功能。
### 更新时间
2024-04-12 by yihua2000
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### 说明 一、采集功能 1. 人脸采集需要预先加载user文件夹。里面包含image文件夹和一个information.xlsx文件夹。两文件内容为被采集人的信息(采集时,请提前准备)。 2. 选择左侧打开文件按钮,选择需要加载的user文件夹开始采集。开始采集后,默认加载user信息,显示被采集人照片和姓名,待被采集者确认信息后选择开始采集按钮(摄像头打开后默认每隔一秒两张图片速度采集)。采集结束后自动加载后一位被采集者信息,依次进行。 3. 若在采集图片时,采集者漏采集照片,功能键上下可选择待采集者信息。遇到显示的采集者不是自身时,可以输入姓名并确定,系统将会搜索并定位于首个匹配信息。 4. 采集结束后,可选择右侧功能键浏览采集者所采集的照片文件夹(默认以工号或者ID命名)查看所采集照片。 5. 从已有照片导入数据库,请将以ID号命名的图片文件拷贝至collected_image根目录,或者分别存放在相应ID号文件夹下,点击导入数据库导入人脸数据,导入需要点时间,请耐心等待。 二、人脸识别 1. 在人脸采集的基础上增加了识别功能,识别库使用了facere_cognition。
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face_detect2024.4.15forpyqt6源码
mldata
mnist-original.mat 52.87MB
openml
openml.org
api
v1
json
data
list
data_name
mnist-original
limit
2
status
active
1.ico 4KB
user_info
文件说明.txt 235B
test_user_file
image
01001.jpg 7KB
information.xls 30KB
img_rc.py 2.07MB
font
simsun.ttc 14.61MB
login_ui.py 5KB
image
01001.jpg 7KB
main.py 38KB
main_ui.ui 7KB
etc
config.json 537B
collected_image
login - 副本.spec 2KB
img
icon.gif 4KB
main.jpg 155KB
login.jpg 180KB
login_main.png 271KB
help.jpg 175KB
help_ui.py 3KB
judgeos.py 138B
设置QT_QPA_PLATFORM=wayland.txt 437B
main_ui.py 6KB
login.spec 1KB
login_info
账号.txt 17B
密码.txt 16B
ui
face_recognition_models
__init__.py 668B
models
shape_predictor_68_face_landmarks.dat 95.08MB
shape_predictor_5_face_landmarks.dat 8.73MB
mmod_human_face_detector.dat 713KB
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 21.43MB
__pycache__
__init__.cpython-310.pyc 1011B
__init__.cpython-312.pyc 1KB
设置QT_QPA_PLATFORM=wayland.txt.bak 388B
login.py 5KB
README.md 2KB
help.py 571B
sqlite.py 373B
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