Advertisement

基于 OpenCV 和 DLib 的 Python 人脸识别门禁系统毕业设计.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目为Python语言开发的人脸识别门禁系统，结合OpenCV与Dlib库实现面部检测、特征提取及身份验证功能，适用于校园或企业安全领域。 下载的Python人脸识别门禁系统基于OpenCV、Dlib开发并可以正常运行。该系统适合课程设计或毕业设计使用，并附有详细的部署教程和项目运行图。 主要支持的功能包括： 1. 调用摄像头进行单张或多张人脸的同时识别。 2. 使用Tkinter的人脸录入界面，用户在注册时可设置中文姓名。 3. 提供简单的OpenCV摄像头人脸录入界面，无需使用Tkinter且无法设置姓名。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于 OpenCV 和 DLib 的 Python 人脸识别门禁系统毕业设计.zip
    优质
    本项目为Python语言开发的人脸识别门禁系统，结合OpenCV与Dlib库实现面部检测、特征提取及身份验证功能，适用于校园或企业安全领域。 下载的Python人脸识别门禁系统基于OpenCV、Dlib开发并可以正常运行。该系统适合课程设计或毕业设计使用，并附有详细的部署教程和项目运行图。 主要支持的功能包括： 1. 调用摄像头进行单张或多张人脸的同时识别。 2. 使用Tkinter的人脸录入界面，用户在注册时可设置中文姓名。 3. 提供简单的OpenCV摄像头人脸录入界面，无需使用Tkinter且无法设置姓名。
     
  • 基于 OpenCV 和 Dlib 的 Python 人脸识别门禁系统.zip
    优质
    本项目提供了一个利用Python语言开发的人脸识别门禁解决方案，结合OpenCV和Dlib库实现高效准确的人脸检测与识别功能。 Python 基于 OpenCV 和 Dlib 的人脸识别门禁系统.zip 下载后可以正常运行，并稍作调整即可用于课程设计或毕业设计。 该系统支持以下功能： 1. 通过调用摄像头进行单张或多张人脸的识别。 2. 使用 Tkinter 创建的人脸录入界面，支持在录入时设置中文姓名。 3. 简易的 OpenCV 摄像头人脸录入界面，无需使用 tkinter，并且不能设置名字。
     
  • 基于Python和OpenCV的人脸识别门禁系统
    优质
    本项目设计并实现了一种基于Python与OpenCV的人脸识别门禁系统，结合机器学习技术自动识别用户面部信息，确保安全便捷的通行体验。 基于OpenCV和Python的人脸识别门禁系统使用了OpenCV的LBPH算法，只有当相似度达到70%以上才被认为是识别成功。
     
  • 基于树莓派和OpenCV的Python人脸识别门禁系统源码.zip
    优质
    本项目提供一个利用树莓派和OpenCV的人脸识别门禁系统的Python源代码。通过面部识别技术实现安全访问控制，便于用户管理和使用。 基于树莓派、OpenCV及Python语言的人脸识别门禁系统源码.zip
     
  • Python人脸识别系统毕业设计源码：OpenCV+dlib+PyQt5（附数据库）
    优质
    本项目为基于Python的人脸识别系统，结合了OpenCV、dlib和PyQt5库，并包含数据库支持。适用于毕业设计与学习参考。 一、项目主要技术包括Python语言、dlib库、OpenCV图像处理库以及Pyqt5界面设计工具，并使用sqlite3数据库进行数据管理。本系统采用dlib作为人脸识别的核心工具，它提供了一种方法可以将人脸图片转换成128维的空间向量表示。如果两张图片来自同一个人，则它们在该空间中的距离会非常接近；反之则相距较远。因此，可以通过计算这些特征向量之间的欧氏距离来判断两张照片是否属于同一人。 二、具体实现方法及步骤如下： 1. 初始化人脸检测模型、关键点定位模型以及人脸识别模型； 2. 从电脑摄像头获取一对图片； 3. 提取并转换这两张图片中的人脸区域到对应的特征向量表示； 4. 计算上述两个特征向量之间的欧氏距离，并根据预设的阈值来判断它们是否属于同一人。 dlib人脸特征检测的基本原理包括： 1. 从输入图像提取关键面部特征点信息； 2. 将这些提取得到的关键点数据保存起来供后续分析使用； 3. 计算整个特征数据库中各个样本之间的欧氏距离，并通过设定的误差限值来确定哪些样本可能对应同一个人。 此外，还可以利用类似的技术开发其他项目，例如基于OpenCV和dlib的人脸识别门禁管理系统或考勤系统等。这些应用同样会用到Python语言、dlib库以及OpenCV图像处理技术。
     
  • 基于Python的人脸识别智能门禁系统的毕业设计（高分毕设项目）
    优质
    本项目为一款基于Python开发的高效人脸识别智能门禁系统，旨在实现自动化、安全的身份验证机制。通过先进的面部识别技术，确保只有授权用户才能进入受保护区域，同时简化了访客管理流程。该毕业设计因其创新性与实用性获得了高分评价。 本项目是一款基于Python的人脸识别智能门禁系统，特别适合用作毕业设计、期末大作业或课程设计，并且已经获得导师的高度认可。整个项目的代码配有详细的注释，即便是编程新手也能轻松理解。 该系统的功能非常全面和完善，界面美观大方，操作简便快捷，管理起来也非常方便。此外，该项目具有很高的实际应用价值，在经过严格调试后确保可以顺利运行。下载并简单部署即可投入使用。
     
  • Python人脸识别门禁管理系统的本科毕业设计源码.zip
    优质
    本项目为基于Python的人脸识别门禁管理系统设计与实现，包含系统开发文档、完整代码及数据库脚本。适用于本科毕业设计和技术爱好者研究学习。 Python基于人脸识别的门禁管理系统源码适用于宿舍门禁系统管理，并额外提供了宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理和系统日志等多项功能。该项目采用Django作为后端框架，前端使用H5/CSS/JS技术栈，MySQL数据库用于存储数据，Redis用作缓存，人脸识别部分则依赖于Dlib库实现。此项目是个人学校毕业设计的一部分。
     
  • 基于树莓派和Python的OpenCV人脸识别系统（个人毕业设计）
    优质
    本项目为个人毕业设计作品，基于树莓派硬件平台与Python编程语言开发的人脸识别系统。采用OpenCV库实现人脸检测、跟踪及识别功能，适用于安全监控和个人身份验证等场景。 个人毕业设计 - 基于树莓派、OpenCV及Python语言的人脸识别简介 本项目使用了OpenCV for Python图像处理库，在运行在RASPBIAN JESSIE Linux系统平台上的树莓派上执行，并搭配树莓派官方摄像头模块。该项目要求安装的软件环境包括：OpenCV 2.4.9 for Python，Python 2.7以及v4l2和PyQt4等组件。 重写后的内容去除了所有不必要的链接信息，仅保留了技术细节描述。