Python+Qt指纹录入识别考勤系统

2023-08-30 165

版权

本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

简介： 这篇博客针对<<Python+Qt指纹录入识别考勤系统>>编写代码，代码整洁，规则，易读。学习与应用推荐首选。

程序示例精选

Python+Qt指纹录入识别考勤系统

如需安装运行环境或远程调试，可点击右边博主头像或昵称进入个人主页查看博主联系方式，由专业技术人员远程协助！

前言

这篇博客针对<<Python+Qt指纹录入识别考勤系统>>编写代码，代码整洁，规则，易读。学习与应用推荐首选。

文章目录

一、所需工具软件

二、使用步骤

1. 引入库

2. 识别图像特征

3. 运行结果

三、在线协助

一、所需工具软件

1. Pycharm, Python

2. Qt, OpenCV

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

# coding:utf-8
import sys
import os
import csv
import cv2
import record
import name
from PyQt5 import QtWidgets
from PyQt5 import QtWidgets, QtCore, QtGui
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import *
from shutil import copyfile
from sys import exit
import os
from login import *
from register import *

编辑

2.识别图像特征

代码如下（示例）：

name=f.read()
        print("f",name)
        f.close()
        # 均值哈希算法
        def aHash(img):
            # 缩放为8*8
            img = cv2.resize(img, (8, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
            # 转换为灰度图
            gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            # s为像素和初值为0，hash_str为hash值初值为''
            s = 0
            hash_str = ''
            # 遍历累加求像素和
            for i in range(8):
                for j in range(8):
                    s = s + gray[i, j]
            # 求平均灰度
            avg = s / 64
            # 灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值
            for i in range(8):
                for j in range(8):
                    if gray[i, j] > avg:
                        hash_str = hash_str + '1'
                    else:
                        hash_str = hash_str + '0'
            return hash_str
        # 差值感知算法
        def dHash(img):
            # 缩放8*8
            img = cv2.resize(img, (9, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
            # 转换灰度图
            gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            hash_str = ''
            # 每行前一个像素大于后一个像素为1，相反为0，生成哈希
            for i in range(8):
                for j in range(8):
                    if gray[i, j] > gray[i, j + 1]:
                        hash_str = hash_str + '1'
            return hash_str
        # Hash值对比
        def cmpHash(hash1, hash2):
            n = 0
            # hash长度不同则返回-1代表传参出错
            if len(hash1) != len(hash2):
                return -1
            # 遍历判断
            for i in range(len(hash1)):
                # 不相等则n计数+1，n最终为相似度
                if hash1[i] != hash2[i]:
                    n = n + 1
            return n
        import os
        path = "fingerDataBase/"
        file_list = os.listdir(path)
        for file in file_list:
            img1 = cv2.imread('temp/new.jpg')
            BasePath="fingerDataBase/" + str(file)
            print("BasePath: ", BasePath)
            img2 = cv2.imread(BasePath)
            print("img2: ",img2)
            hash1 = aHash(img1)
            hash1 = dHash(img1)
            hash2 = dHash(img2)
            print(hash1)
            print(hash2)
            n = cmpHash(hash1, hash2)
            print("n",n)
            print('差值哈希算法相似度：' + str(n))
            result='相似度：' + str(100-n)+", 通过"

3.运行结果如下

三、在线协助：

如需安装运行环境或远程调试， 可点击右边 博主头像 或昵称， 进入个人主页查看博主联系方式 ，由专业技术人员远程协助！

1）远程安装运行环境，代码调试
2）Qt, C++, Python入门指导

3）界面美化

4）软件制作

博主推荐文章：python人脸识别统计人数qt窗体-CSDN博客

博主推荐文章：Python Yolov5火焰烟雾识别源码分享-CSDN博客

Python OpenCV识别行人入口进出人数统计_python识别人数-CSDN博客

个人博客主页：alicema1111的博客_CSDN博客-Python,C++,网页领域博主

博主所有文章点这里：alicema1111的博客_CSDN博客-Python,C++,网页领域博主

Python+Qt指纹录入识别考勤系统

前言