参考博客：https://blog.csdn.net/qq_30155503/article/details/102764838文件内含：源码+论文本设计基于linux操作系统，由客户端（门禁设备）和服务器（后台处理中心）组成，通过以太网形成组网，实现一个人脸识别门禁系统。
客户端为嵌入式Linux设备，采用QT库显示界面，通过摄像头采集图像。
服务器为PC上Ubuntu系统，采用QT库显示界面，以OpenCV库为基础进行图像处理，采用基于Haar特征的人脸检测及LBPH人脸识别算法。
客户端负责采集图像并上传服务器，以及控制门禁设备；
服务器负责对图像进行人脸识别，以及增删人脸等的用户管理，是整个系统的处理中心。
客户端为嵌入式Linux设备，采用QT库显示界面，通过摄像头采集图像。
服务器为PC上Ubuntu系统，采用QT库显示界面，以OpenCV库为基础进行图像处理，采用基于Haar特征的人脸检测及LBPH人脸识别算法。
客户端负责采集图像并上传服务器，以及控制门禁设备；
服务器负责对图像进行人脸识别，以及增删人脸等的用户管理，是整个系统的处理中心。
2024/3/20 22:40:17
11.97MB
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资源是LBPH人脸识别的示例代码，基于OpenCV2.4.9的VS2010工程，其中包含AT&T人脸库，库中有40个人，每个人有10张人脸，共400张人脸。
2023/12/28 23:52:09
2.96MB
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LBPH算法约莫地将检测到的人脸分成小单元，并将其与模子中的对于应单元举行比力，对于每一个地域的匹配值暴发一个直方图。
LBPH是仅有应承模子样自己脸以及检测到的人脸在外形、大小上能够不合的人脸识别算法。
代码部份付与Opencv与Python编程，并且将LBPH算法以及Eigenfaces算法与Fisherfaces算法举行人脸识别下场比力，准确率抵达97%以上(目前在识别黑人期间码下场欠安)
LBPH是仅有应承模子样自己脸以及检测到的人脸在外形、大小上能够不合的人脸识别算法。
代码部份付与Opencv与Python编程，并且将LBPH算法以及Eigenfaces算法与Fisherfaces算法举行人脸识别下场比力，准确率抵达97%以上(目前在识别黑人期间码下场欠安)
2023/4/14 20:19:53
11.21MB
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（需求配置好opencv）支持多目标检测，人脸识别
2022/9/6 6:23:35
7.08MB
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（需求配置好opencv）支持多目标检测，人脸识别
2022/9/6 6:23:35
7.08MB
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（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
2022/9/30 16:31:44
29.75MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB