本文针对基于OpenCV和face_recognition库构建的人脸识别考勤系统，解决了在摄像头持续识别人脸时，重复将考勤记录写入CSV文件的问题。通过调整代码逻辑，确保每个人只记录一次考勤信息，并提供优化建议，提高程序效率。
在构建人脸识别考勤系统时，一个常见的挑战是避免重复记录考勤信息。以下将详细介绍如何修改代码，确保每个人只记录一次考勤，并提供一些优化建议。
问题分析
原始代码在主循环中，每次检测到人脸匹配时，都会调用 markAttendance 函数。由于摄像头帧率很高，即使人脸只出现一次，也会被多次检测到，导致重复写入 CSV 文件。
解决方案
核心思路是：在将姓名写入文件之前，先检查该姓名是否已经存在于已记录的姓名列表中。如果存在，则跳过写入操作；否则，才进行写入。以下是修改后的 markAttendance 函数：
from datetime import datetimedef markAttendance(name): with open('Attendance.csv', 'r+') as f: myDataList = f.readlines() nameList = [] for line in myDataList: entry = line.split(',') nameList.append(entry[0]) if name not in nameList: now = datetime.now() dtString = now.strftime('%H:%M:%S') f.writelines(f'n{name},{dtString}')
代码解释：
读取现有数据： f.readlines() 读取整个文件的所有行，并将其存储在 myDataList 列表中。提取已记录的姓名： 循环遍历 myDataList，将每一行按照逗号分隔，提取出姓名，并将其添加到 nameList 列表中。检查姓名是否已存在： 使用 if name not in nameList: 判断当前检测到的姓名是否已经存在于 nameList 中。写入考勤记录： 如果姓名不存在，则获取当前时间，格式化为字符串，并将姓名和时间写入 CSV 文件。
优化建议
虽然上述代码可以解决重复写入的问题，但每次调用 markAttendance 函数时都读取整个 CSV 文件效率较低。可以进行以下优化：
在程序启动时读取姓名列表： 在程序启动时，一次性读取 CSV 文件中的所有姓名，并将其存储在内存中。更新内存中的姓名列表： 每次成功写入新的考勤记录后，立即将该姓名添加到内存中的姓名列表中。使用 “a” 模式打开文件： 在markAttendance函数中使用追加模式 “a” 打开文件，而不是 “r+” 模式，简化写入操作。
以下是优化后的代码示例：
def readNames(): try: with open('Attendance.csv', 'r') as f: nameList = [line.split(',')[0] for line in f] except FileNotFoundError: # 如果文件不存在，创建一个空文件并返回一个空列表 open('Attendance.csv', 'w').close() nameList = [] return nameListdef markAttendance(name, nameList): if name not in nameList: nameList.append(name) with open('Attendance.csv', 'a') as f: dt = datetime.now().strftime('%H:%M:%S') f.writelines(f'n{name},{dt}')# --- 主程序 ---nameList = readNames() # 在程序启动时读取姓名列表cap = cv2.VideoCapture(0)while True: # ... (人脸识别代码) ... for encodeFace, faceLoc in zip(encodesCurFrame, facesCurFrame): matches = face_recognition.compare_faces(encodeListKnown, encodeFace) faceDis = face_recognition.face_distance(encodeListKnown, encodeFace) matchIndex = np.argmin(faceDis) if matches[matchIndex]: name = classNames[matchIndex].upper() # ... (绘制矩形框和文字) ... markAttendance(name, nameList) # 传递 nameList
代码解释：
readNames() 函数： 在程序启动时调用，读取 CSV 文件中的所有姓名，并将其存储在 nameList 列表中。增加了异常处理，如果文件不存在则创建。markAttendance() 函数： 接收 nameList 作为参数，直接在内存中进行姓名检查，并将新的姓名添加到 nameList 中。使用 “a” 模式打开文件，进行追加写入。主程序： 在主循环中，将 nameList 传递给 markAttendance() 函数。
注意事项
确保 CSV 文件存在，并且具有正确的格式（姓名,时间）。如果文件不存在，readNames() 函数会创建一个空文件。根据实际情况调整人脸识别的灵敏度，避免误识别导致错误的考勤记录。可以考虑使用数据库存储考勤数据，以便进行更复杂的查询和分析。
总结
通过在写入 CSV 文件之前进行姓名检查，可以有效地避免重复写入考勤记录。通过在程序启动时读取姓名列表，并将其存储在内存中，可以提高程序的效率。根据实际情况选择合适的优化方案，可以构建一个稳定、高效的人脸识别考勤系统。
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