Code Hệ thống Điểm Danh Thông Minh Tự Động cho Lớp Học bằng Python
by Trang Suriin Python , Scripts & Code on May 19, 2024Choose Your Desired Option(s)
Code Hệ thống Điểm Danh Thông Minh Tự Động cho Lớp Học bằng Python
Hệ Thống Điểm Danh Tự Động Sử Dụng Công Nghệ Nhận Diện Khuôn Mặt
Giới Thiệu Dự Án
Dự án này là một Hệ thống Điểm Danh Tự Động sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt, được phát triển bằng Python kết hợp với nhiều thư viện mạnh mẽ như OpenCV, face_recognition, Mediapipe, và một số thư viện khác. Với mục tiêu đơn giản hóa quy trình điểm danh, dự án này sử dụng công nghệ tiên tiến để tự động ghi nhận sự hiện diện của sinh viên, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả.
Tính Năng Nổi Bật
- Nhận Diện Khuôn Mặt Tự Động: Hệ thống sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt để tự động điểm danh, đảm bảo tính chính xác và tiện lợi.
- Giao Diện Đồ Họa (GUI) Thân Thiện: Cung cấp một giao diện người dùng trực quan và dễ sử dụng, giúp việc tương tác với hệ thống trở nên đơn giản.
- Quản Lý Dữ Liệu Hiệu Quả: Cho phép người dùng xóa nội dung tệp CSV điểm danh và thoát ứng dụng thông qua menu tệp.
Để chạy dự án này trên máy tính của bạn, hãy tuân theo các bước cài đặt sau:
Cài Đặt Thư Viện Cần Thiết: Bạn cần cài đặt một số thư viện Python. Sử dụng các lệnh sau để cài đặt chúng: pip install opencv-python pip install face-recognition pip install numpy pip install pandas pip install mediapipe pip install pillow
Lưu ý: Thư viện beepy có thể sưa đổi tiếng kêu từ 1 – 9
Chuẩn bị một thư mục chứa hình ảnh của những người mà bạn muốn theo dõi điểm danh. Hình ảnh nên được đặt trong một thư mục có tên là ‘Pe’ trong thư mục dự án. Bạn cũng có thể tổ chức hình ảnh theo tên lớp, ví dụ: ‘Pe/Lớp1/SinhVien1.jpg’, để tạo sự sắp xếp.
Chạy tệp main.py. Điều này sẽ mở giao diện đồ họa cho việc điểm danh.
Ứng dụng sử dụng nhận diện khuôn mặt để phát hiện và so sánh khuôn mặt với hình ảnh đã chuẩn bị.
Khi một khuôn mặt được nhận diện, hệ thống sẽ đánh dấu điểm danh bằng cách ghi tên, lớp, thời gian và ngày vào một tệp CSV.
Các bản ghi điểm danh được hiển thị trong giao diện GUI trong một cây thư mục (Treeview).
Bạn có thể xóa dữ liệu điểm danh bằng cách chọn “Xóa CSV” trong menu tệp.
Bạn có thể thoát ứng dụng bằng cách chọn “Thoát” từ menu tệp.
Dự án sử dụng các thư viện sau:
- OpenCV (cv2): Cho xử lý hình ảnh và video.
- face_recognition: Cho nhận diện và nhận diện khuôn mặt.
- numpy (np): Cho các thao tác số học và xử lý mảng.
- pandas (pd): Cho làm việc với bảng dữ liệu (CSV).
- mediapipe: Cho nhận diện khuôn mặt sử dụng thư viện MediaPipe.
- PIL (Python Imaging Library): Cho xử lý và hiển thị hình ảnh.
- tkinter: Cho việc tạo giao diện đồ họa người dùng (GUI).
- beepy: Cho phát thông báo âm thanh.
- threading: Cho hỗ trợ đa luồng.
Ứng dụng chụp video từ camera máy tính và liên tục xử lý các khung hình. Khi phát hiện một khuôn mặt bằng MediaPipe, nó so sánh khuôn mặt đã phát hiện với hình ảnh đã chuẩn bị. Nếu có sự khớp, điểm danh được đánh dấu cho người tương ứng. Các bản ghi điểm danh được lưu trữ trong tệp CSV.
Lợi Ích Của Hệ Thống
- Tiết Kiệm Thời Gian: Quy trình điểm danh tự động giúp giảm thiểu thời gian so với phương pháp truyền thống.
- Nâng Cao Độ Chính Xác: Công nghệ nhận diện khuôn mặt đảm bảo sự chính xác cao trong việc xác định và ghi nhận sự hiện diện của từng sinh viên.
- Dễ Dàng Sử Dụng: Giao diện đồ họa trực quan giúp người dùng dễ dàng thao tác mà không cần nhiều kiến thức kỹ thuật.
Kết Luận
Với sự kết hợp của công nghệ hiện đại và thiết kế thân thiện với người dùng, Hệ thống Điểm Danh Tự Động sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt là một giải pháp lý tưởng cho các trường học và tổ chức giáo dục. Dự án không chỉ giúp nâng cao hiệu quả quản lý điểm danh mà còn mang lại trải nghiệm sử dụng tốt nhất cho người dùng.
Các Từ Khóa
- Hệ thống điểm danh tự động
- Nhận diện khuôn mặt
- Python OpenCV
- face_recognition
- Mediapipe
- Giao diện đồ họa GUI
- Quản lý điểm danh
- Công nghệ tiên tiến trong giáo dục
Download Category | Python, Scripts & Code |
Product Homepage URL→ | |
Product Version | |
File Type | Py |
File Size | 15 MB |
Developer | |
Documentation |