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Signed-off-by: sairate <sairate@sina.cn>

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sairate 2024-08-25 13:38:52 +08:00
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.idea/workspace.xml
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@ -6,22 +6,6 @@
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<SUITE FILE_PATH="coverage/face$app.coverage" NAME="app 覆盖结果" MODIFIED="1724561714860" SOURCE_PROVIDER="com.intellij.coverage.DefaultCoverageFileProvider" RUNNER="coverage.py" COVERAGE_BY_TEST_ENABLED="true" COVERAGE_TRACING_ENABLED="false" WORKING_DIRECTORY="$PROJECT_DIR$" />
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<SUITE FILE_PATH="coverage/face$scanf_face.coverage" NAME="scanf_face 覆盖结果" MODIFIED="1724563123312" SOURCE_PROVIDER="com.intellij.coverage.DefaultCoverageFileProvider" RUNNER="coverage.py" COVERAGE_BY_TEST_ENABLED="true" COVERAGE_TRACING_ENABLED="false" WORKING_DIRECTORY="$PROJECT_DIR$" />
<SUITE FILE_PATH="coverage/face$add_face.coverage" NAME="add_face 覆盖结果" MODIFIED="1724311005030" SOURCE_PROVIDER="com.intellij.coverage.DefaultCoverageFileProvider" RUNNER="coverage.py" COVERAGE_BY_TEST_ENABLED="true" COVERAGE_TRACING_ENABLED="false" WORKING_DIRECTORY="$PROJECT_DIR$" />
</component>
</project>

101
README.md
View File

@ -1,25 +1,102 @@
# 人脸识别匹配
以下是一个关于你项目结构和启动多个程序的详细文档：
## 1.实现步骤
---
- 首先初始化摄像头然后，识别人脸，并抓拍十张照片
# 项目文档
- 如果没有可以创建数据库，如果数据库已经存在，会调用已经存在数据库
## 项目结构
- 抓拍的十张照片一次匹配，返回结果
### 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
```
## 2.环境部署
## 主要组件
- 1.直接使用提供的虚拟环境.venv
### 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.独自安装软件包
### 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。
``` bash
### 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
```
## 3.运行
### 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
```
- 直接运行scanf_face.py文件即可
### 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。
- 添加人脸数据到数据库已经在scanf_face.py实现，调用即可
### 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。
---
联系我 ：sairate@sina.cn

22
run_programs.py Normal file
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@ -0,0 +1,22 @@
import subprocess
import time
def start_program(program_name):
return subprocess.Popen(['python', program_name])
if __name__ == '__main__':
# 启动两个程序
process1 = start_program('app.py')
process2 = start_program('scanf_face.py')
try:
# 等待程序结束（在此示例中，程序会一直运行，因此不会到达这一步）
process1.wait()
process2.wait()
except KeyboardInterrupt:
# 捕获 Ctrl+C 来终止程序
print("Terminating processes...")
process1.terminate()
process2.terminate()
process1.wait()
process2.wait()