Python基于 人脸识别 的 门禁 管理系统源码，基于 人脸识别 的 门禁 管理系统 该项目为宿舍 门禁系统 管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能等。 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为 人脸识别 程序库。该项目为个人学校毕业 设计 。Python基于 人脸识别 的 门禁 管理系统源码，基于 人脸识别 的 门禁 管理系统 该项目为宿舍 门禁系统 管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能等。 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为 人脸识别 程序库。该项目为个人学校毕业 设计 。 Python基于 人脸识别 的 门禁 管理系统源码，基于 人脸识别 的 门禁 管理系统 该项目为宿舍 门禁系统 管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能等。 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为 人脸识别 程序库。该项目为个人学校毕业 设计 。 Python基于 人脸识别 的 门禁 管理系统源码，基于人脸 CREATE TABLE `employee` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) NOT NULL, `photo` varchar(255) NOT NULL, `permission` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8; 4. 代码 实现 ：我们需要 实现 以下功能： - 采集人脸信息：使用摄像头采集人脸信息，存储到数据库中。 - 人脸识别 ：使用OpenCV和Dlib进行人脸检测和 人脸识别 ，判断是否为已知人员。 - 权限控制：根据人员权限和当前时间，判断是否可以进入。 - 记录日志：记录每个人员的 进出 时间和 门禁 状态。 以下是Python代码 实现 ： ```python import cv2 import dlib import numpy as np import pymysql import time # 连接数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='face_recognition') cursor = conn.cursor() # 加载人脸检测器和识别器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') facerec = dlib.face_recognition_model_v1('dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat') # 读取数据库中的人脸信息 cursor.execute('SELECT * FROM employee') rows = cursor.fetchall() known_face_encodings = [] known_face_names = [] for row in rows: name = row[1] photo_path = row[2] permission = row[3] # 读取人脸照片，并进行编码 img = cv2.imread(photo_path) face_locations = detector(img, 1) face_encodings = facerec.compute_face_descriptor(img, face_locations[0]) known_face_encodings.append(face_encodings) known_face_names.append(name) # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 循环 处 理每一帧图像 while True: ret, img = cap.read() if ret == False: break # 人脸检测 face_locations = detector(img, 1) if len(face_locations) > 0: # 人脸识别 face_encodings = facerec.compute_face_descriptor(img, face_locations[0]) face_distances = np.linalg.norm(known_face_encodings - face_encodings, axis=1) min_index = np.argmin(face_distances) if face_distances[min_index] < 0.6: name = known_face_names[min_index] permission = rows[min_index][3] # 权限控制 if permission == 0: access = False else: current_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime()) if permission == 1 or permission == 2: access = True else: cursor.execute('SELECT * FROM access_log WHERE name=%s AND access_time>%s', [name, current_time]) rows = cursor.fetchall() if len(rows) > 0: access = False else: access = True # 记录日志 cursor.execute('INSERT INTO access_log(name, access_time, access) VALUES(%s, %s, %s)', [name, current_time, access]) conn.commit() # 显示人员姓名和 门禁 状态 cv2.putText(img, name, (face_locations[0].left, face_locations[0].top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2) if access: cv2.putText(img, 'Access Allowed', (face_locations[0].left, face_locations[0].bottom + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 255, 0), 2) else: cv2.putText(img, 'Access Denied', (face_locations[0].left, face_locations[0].bottom + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Face Recognition', img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 关闭摄像头和数据库连接 cap.release() cv2.destroyAllWindows() cursor.close() conn.close() 以上是一个基于 人脸识别 的 门禁系统 的 设计 与 实现 ，具体 实现 可以根据实际需求进行调整。