嗨!听起来你想要一个基于人脸识别的智慧校园支付系统,这是一个很有趣的项目!但是只能用800块,这可能不够支付一个完整的开发过程。不过我们可以给你一个简单的示例代码,帮助你入门。
首先,你需要安装一些必要的库。在Python中,我们可以使用OpenCV和face_recognition库来实现人脸识别。你可以通过在命令行中运行以下命令来安装它们:
pip install opencv-python
pip install face_recognition
接下来,你需要一个摄像头来捕获图像。如果你有一个外部摄像头,只需将其连接到你的计算机即可。
现在,让我们看一个简单的示例代码,它可以检测到摄像头中的人脸并进行识别。请注意,这只是一个初级示例,可能无法满足一个完整的智慧校园支付系统的需求,但它可以让你入门。
import cv2
import face_recognition
# 加载已知人脸的图像和名称
known_face_encodings = []
known_face_names = []
# 读取已知人脸的图像
image1 = face_recognition.load_image_file("person1.jpg")
image2 = face_recognition.load_image_file("person2.jpg")
# 获取已知人脸的特征编码
encoding1 = face_recognition.face_encodings(image1)[0]
encoding2 = face_recognition.face_encodings(image2)[0]
# 将已知人脸的特征编码和名称添加到列表中
known_face_encodings.append(encoding1)
known_face_encodings.append(encoding2)
known_face_names.append("Person 1")
known_face_names.append("Person 2")
# 开启摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头的图像
ret, frame = video_capture.read()
# 将图像转换为RGB格式
rgb_frame = frame[:, :, ::-1]
# 检测图像中的人脸位置
face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
# 获取图像中人脸的特征编码
face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)
# 对每个检测到的人脸进行识别
for face_encoding in face_encodings:
# 与已知人脸进行比较
matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
name = "Unknown" # 默认为未知人脸
# 如果找到匹配的人脸,则选择第一个匹配的人脸
if True in matches:
first_match_index = matches.index(True)
name = known_face_names[first_match_index]
# 在图像中标注人脸和名称
top, right, bottom, left = face_location
cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(frame, name, (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Video', frame)
# 按下 'q' 键退出程序
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头资源
video_capture.release()
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
这个示例代码可以识别摄像头中的已知人脸,并将其名称标注在图像上。你可以根据自己的需求进行修改和扩展,比如添加支付功能、数据库存储等等。希望这可以给你一个好的起点!如果需要更多帮助,请随时提问。
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