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OpenCvSharp打造智能考勤系统,实现高效人脸录入和精准考勤识别

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概述:该考勤系统基于OpenCV和OpenCvSharp实现,包含员工人脸录入和上下班考勤人脸识别。员工人脸特征通过ORB方法提取并存储,考勤时通过相似度计算识别员工。系统灵活、可扩展,提高考勤效率,确保准确性。
实现基于OpenCV和OpenCvSharp的考勤系统,包括员工人脸录入和上下班考勤人脸识别。以下是详细步骤和示例代码:
步骤1:安装OpenCvSharp

确保在项目中已安装OpenCvSharp库。通过NuGet包管理器或包管理控制台执行以下命令:
  1. Install-Package OpenCvSharp4
复制代码
步骤2:编写代码
  1. using System;
  2. using System.Collections.Generic;
  3. using OpenCvSharp;
  4. using OpenCvSharp.CPlusPlus; // 或者使用OpenCvSharp4
  5. class Program
  6. {
  7.     // 全局变量用于存储员工的人脸特征
  8.     static Dictionary<string, List<float>> employeeFaceFeatures = new Dictionary<string, List<float>>();
  9.     static void Main()
  10.     {
  11.         // 步骤3:员工人脸录入
  12.         EmployeeFaceEnrollment("Employee1", "path/to/employee1.jpg");
  13.         EmployeeFaceEnrollment("Employee2", "path/to/employee2.jpg");
  14.         // 步骤4:上下班考勤人脸识别
  15.         FaceRecognition("path/to/attendance_face.jpg");
  16.     }
  17.     // 步骤3:员工人脸录入的方法
  18.     static void EmployeeFaceEnrollment(string employeeName, string imagePath)
  19.     {
  20.         Mat faceImage = Cv2.ImRead(imagePath, ImreadModes.Color);
  21.         // 提取人脸特征
  22.         List<float> faceFeature = ExtractFaceFeature(faceImage);
  23.         // 存储人脸特征到全局变量中
  24.         employeeFaceFeatures[employeeName] = faceFeature;
  25.         Console.WriteLine($"{employeeName}的人脸特征已录入。");
  26.     }
  27.     // 步骤4:上下班考勤人脸识别的方法
  28.     static void FaceRecognition(string attendanceImagePath)
  29.     {
  30.         Mat attendanceFaceImage = Cv2.ImRead(attendanceImagePath, ImreadModes.Color);
  31.         // 提取考勤人脸的特征
  32.         List<float> attendanceFaceFeature = ExtractFaceFeature(attendanceFaceImage);
  33.         // 与员工人脸特征进行比对
  34.         string recognizedEmployee = RecognizeEmployee(attendanceFaceFeature);
  35.         // 输出考勤结果
  36.         if (!string.IsNullOrEmpty(recognizedEmployee))
  37.         {
  38.             Console.WriteLine($"识别到员工:{recognizedEmployee},考勤成功。");
  39.         }
  40.         else
  41.         {
  42.             Console.WriteLine("未识别到员工,考勤失败。");
  43.         }
  44.     }
  45.     // 提取人脸特征的方法
  46.     static List<float> ExtractFaceFeature(Mat faceImage)
  47.     {
  48.         // 使用OpenCV的方法提取人脸特征,例如人脸识别模型
  49.         // 这里简单地使用ORB方法提取特征向量
  50.         using (var orb = new ORB())
  51.         {
  52.             KeyPoint[] keyPoints;
  53.             Mat descriptors = new Mat();
  54.             orb.DetectAndCompute(faceImage, null, out keyPoints, descriptors);
  55.             // 返回特征向量
  56.             return descriptors.ToFloatArray();
  57.         }
  58.     }
  59.     // 识别员工的方法
  60.     static string RecognizeEmployee(List<float> attendanceFaceFeature)
  61.     {
  62.         foreach (var employee in employeeFaceFeatures)
  63.         {
  64.             double similarity = CalculateSimilarity(employee.Value, attendanceFaceFeature);
  65.             // 设置相似度阈值,可以根据实际情况调整
  66.             double similarityThreshold = 0.7;
  67.             if (similarity > similarityThreshold)
  68.             {
  69.                 return employee.Key;
  70.             }
  71.         }
  72.         return null;
  73.     }
  74.     // 计算相似度的方法
  75.     static double CalculateSimilarity(List<float> featureVector1, List<float> featureVector2)
  76.     {
  77.         // 使用OpenCV的方法计算相似度,例如欧氏距离、余弦相似度等
  78.         // 这里简单地使用余弦相似度计算
  79.         double dotProduct = 0;
  80.         double magnitude1 = 0;
  81.         double magnitude2 = 0;
  82.         for (int i = 0; i < featureVector1.Count; i++)
  83.         {
  84.             dotProduct += featureVector1[i] * featureVector2[i];
  85.             magnitude1 += Math.Pow(featureVector1[i], 2);
  86.             magnitude2 += Math.Pow(featureVector2[i], 2);
  87.         }
  88.         if (magnitude1 == 0 || magnitude2 == 0)
  89.             return 0;
  90.         return dotProduct / (Math.Sqrt(magnitude1) * Math.Sqrt(magnitude2));
  91.     }
  92. }
复制代码
请注意:

  • 步骤3中的图片路径需要替换为实际的员工人脸图像路径。
  • 步骤4中的图片路径需要替换为实际的考勤人脸图像路径。
  • 步骤3中的ExtractFaceFeature方法需要根据实际需求选择合适的人脸特征提取方法。
  • 步骤4中的RecognizeEmployee方法根据实际情况调整相似度阈值。
这只是一个简单的示例,实际中可能需要更复杂的人脸识别模型和数据库存储方式。确保你的项目引用了正确版本的OpenCvSharp库。
 



来源:https://www.cnblogs.com/hanbing81868164/p/17992475
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