基于OpenCV和Python的人脸识别课堂考勤系统设计与实现
基于人脸识别的课堂考勤系统，蛮实用的一套方案，适合刚入门 OpenCV 的同学练手。整个系统用 Python 配 OpenCV 来搞定自动考勤，摄像头一开就能扫脸打卡，不用老师点名，效率高多了。
人脸识别这块，主要靠的是 OpenCV 的Haar 级联分类器，老牌工具，速度快，识别也挺准的。你只要搞懂怎么加载分类器，用cv2.CascadeClassifier去检测图像中的人脸，就能轻松定位。
图像采集部分可以用cv2.VideoCapture实时抓取，也能用静态图，灵活。采集后记得做些优化，比如降噪、直方图均衡化啥的，能帮你提升识别准确率。
系统还用到了Python 的一些数据库，像NumPy和Pandas，用来管理和学生的出勤记录。建议你用Anaconda来搭环境，省心还自带多工具包。
人脸识别那块最好提前采集学生照片建立特征库，之后一匹配就能直接标记出勤。没注册的学生可以提示补录，整个流程比较闭环。
对前端感兴趣的话，也可以尝试用Flask或FastAPI把这个系统套个页面，给老师用起来更直观。如果你想深入一点，还能顺带学习情绪识别、注意力追踪这些进阶玩法。
，这套系统比较适合练 OpenCV 项目实战，技术点不少但不难，挺适合拿来改一改用在自己的项目里。如果你还在找图像识别的练手素材，可以从这份 PDF 开始。
文件大小：1.38MB
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