最近用python写的毕业设计。总结一下，给大家提供一下参考。准备写一系列的教程，包括一些最基本的人脸识别原理以及具体代码的实现。
本人水平有限，所涉及到的东西很多只是浅层的应用，文中如果有错误，欢迎大家批评指正。
本设计采用Python + OpenCV + face_recognition库，利用电脑自带的摄像头，实现人脸的注册、实时的识别和考勤结果的查询。用Pyqt进行UI设计，Pyinstaller进行系统的打包。选择Mysql数据库对数据进行管理。
开发环境：Windows10系统 + Anaconda3 + Pycahrm
众所周知，Python拥有强大的包资源(也就是库多)，Anaconda可以非常方便的配置Python开发所需要的各种包、切换不同的虚拟环境满足不同开发需求。Pycharm是当前最为流行的Python IDE，属于Python开发中的重武器，可以满足大型Web开发。操作简单、方便，对新手小白比较友好，基本上你想要干的它全都能满足。
关于人脸识别，可以自己搭建训练器，也可以采用现成的人脸识别包。OpenCV内置了一些常见的训练器，非常方便。但是训练数据少的话特别容易识别错误。原先我自己搭建训练器，成功训练出一个人工智障~~~，最后放弃。采用了face_recognition人脸识别包。
系统的UI设计选择Qt，Python提供了与Qt的API包:Pyqt。关于UI设计，Python内置的Tkinter也可以满足，本人想的折腾一下，选择较为常见的Pyqt作为UI设计工具。
在脚本可以成功运行之后，需要把脚本打包成可执行文件，这样在没有安装相对应的开发环境的电脑上，也可以执行该系统。本系统采用该PyInstaller打包工具，将脚本打包成可执行文件。
脚本运行结束后，所有产生的数据都会清空，当下一次需要上次所产生的数据时（如查询人脸识别记录），根本无法查找。这就需要保存数据，可以以文件的形式将数据保存，也可以使用数据库保存。MySQL是目前最为流行的开源的数据库，功能强大，运行速度快。
了解基本的Python语法，此设计所使用的程序都是最基本的语句，没有用到Python复杂的语法。最简单的也是最实用的。
没有基础的同学可以了学习一下python入门资料提取码：didg。
温馨提示：学习编程语言，语法学习和动手实践一起食用更美味哦~
最终所设计的UI界面和功能界面比较简洁（说白了就是丑），有兴趣的同学可以进一步深入研究。
