match_face/README.md

## 项目结构

### 目录结构
```
.
├── .venv                    # Python 虚拟环境
├── captured_faces           # 用于保存捕获的人脸照片
├── db_image                 # 数据库添加的测试照片
├── templates                # 存放 HTML 模板文件
├── app.py                   # Flask 应用主程序
├── face_database.db         # SQLite 数据库文件
├── match_log.txt            # 匹配记录日志文件
├── requirements.txt         # 项目依赖的 Python 包
├── scanf_face.py            # 人脸捕捉与匹配脚本
└── run_programs.py          # 启动多个程序的脚本
```

## 主要组件

### 1. `.venv`
包含项目所需的 Python 虚拟环境。确保在激活虚拟环境后运行项目，以便使用正确的依赖包。

### 2. `captured_faces`
用于存储捕获到的人脸图像。这些图像将用于与数据库中的人脸进行匹配。

### 3. `db_image`
包含用于数据库测试的人脸照片。用于初始化数据库中的人脸记录。

### 4. `templates`
包含 HTML 模板文件。用于 Flask 应用的网页渲染。

### 5. `app.py`
Flask 应用的主程序，提供 Web 界面来展示匹配记录。它还使用 Socket.IO 实时更新数据。

### 6. `face_database.db`
SQLite 数据库文件，存储人脸编码和匹配记录。该数据库用于存储已知的人脸信息和匹配日志。

### 7. `match_log.txt`
记录人脸匹配的日志文件。每当检测到匹配时，将记录匹配信息到该文件中。

### 8. `requirements.txt`
列出项目的所有 Python 依赖包。可以使用 `pip install -r requirements.txt` 安装所需的库。

### 9. `scanf_face.py`
人脸捕捉和匹配脚本。通过摄像头捕捉人脸图像，并与数据库中的人脸进行匹配。

### 10. `run_programs.py`
脚本用于同时启动 `app.py` 和 `scanf_face.py` 两个程序。通过该脚本可以方便地管理多个程序的启动。

## 启动项目

### 1. 安装依赖
确保你已经安装了项目所需的依赖包。可以使用以下命令：
```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 启动程序
使用 `run_programs.py` 脚本同时启动 Flask 应用和人脸捕捉脚本：
```bash
python run_programs.py
```

### 3. 访问 Web 应用
在浏览器中访问 `http://localhost:5000` 查看 Flask 应用，监控匹配记录。

### 4. 捕捉和匹配人脸
`scanf_face.py` 脚本会持续通过摄像头捕捉人脸图像，并与数据库中的人脸进行匹配。当检测到匹配时，会更新数据库和日志文件。

## 代码概述

### `app.py`
- **功能**：提供 Web 界面显示匹配记录，使用 Socket.IO 实时更新数据。
- **主要路由**：`/` - 显示匹配记录。

### `scanf_face.py`
- **功能**：通过摄像头捕捉人脸，生成编码并与数据库中的人脸进行匹配。
- **主要功能**：
  - 捕捉图像并保存到 `captured_faces` 目录。
  - 与数据库中的人脸编码进行匹配。
  - 记录匹配结果到 `match_log.txt` 和数据库。

### `run_programs.py`
- **功能**：同时启动 `app.py` 和 `scanf_face.py` 两个程序。
- **主要功能**：
  - 使用 `subprocess` 模块启动并管理多个进程。

## 注意事项

- 确保虚拟环境已激活并安装了所有依赖。
- 确保摄像头正常工作且能够捕捉到图像。
- 数据库和日志文件将会随着时间不断增加，请定期检查和维护这些文件。
- 需要单独安装cmake

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