openCV实战项目--人脸考勤_javaopencv人脸识别考勤，2024年最新大数据开发面试题解析_人脸识别考勤系统 opencv

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip204888 （备注大数据）

正文

        # 绘制人脸关键点
        for point in points.parts():
            cv2.circle(frame, (point.x, point.y), 2, (0, 255, 0), 1)
        # 绘制矩形框
        cv2.rectangle(frame, (l, t), (r, b), (0, 255, 0), 2)
        
        # 采集：
        if collect_times < faceCount:
            # 获取当前时间
            now = time.time()
            # 时间限制
            if now - start_time > interval:
                # 获取特征描述符
                face_descriptor = face_descriptor_extractor.compute_face_descriptor(frame,points)
                # dlib格式转为数组
                face_descriptor = [f for f in face_descriptor]

                collect_times += 1
                start_time = now
                print("成功采集{}次".format(collect_times))
            else:
                # 时间间隔不到interval
                print("等待进行下一次采集")
                pass
        else:
            # 已经成功采集完3次了
            print("采集完毕")
            cap.release()
            cv2.destroyAllWindows()
            return
          
    cv2.imshow("face",frame)
    if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
        break
              
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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faceRegister()

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等待进行下一次采集
…
成功采集1次
等待进行下一次采集
…
成功采集2次
等待进行下一次采集
…
成功采集3次
采集完毕

#### 3、完整的注册


最后就是**写入csv文件**


这里加入了注册成功等的提示，且把一些变量放到了全局，因为后面人脸识别打卡时也会用到。



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加载人脸检测器

hog_face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
cnn_detector = dlib.cnn_face_detection_model_v1(‘./weights/mmod_human_face_det