Question

我正在为我的学术项目开发人脸识别系统。我想将员工第一次被确认为他的首次上班时间，并将下一次被确认为雇员的时间记录为上一次上班时间，然后根据第一上班时间和上一次上班时间计算总上班时间。

我尝试使用以下代码，但仅获取当前系统时间作为开始时间。有人可以帮我解决我做错的事情吗。

代码：

data = pickle.loads（open（args [“ encodings”]，“ rb”）。read（））

vs = VideoStream（src = 0）.start（）

作家=无

time.sleep（2.0）

为True时

frame = vs.read()

rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

rgb = imutils.resize(frame, width=750)

r = frame.shape[1] / float(rgb.shape[1])

boxes = face_recognition.face_locations(rgb)

encodings = face_recognition.face_encodings(rgb, boxes)

names = []

face_names = []

for encoding in encodings:

    matches = face_recognition.compare_faces(data["encodings"],

      encoding)

    name = "Unknown"

if True in matches:

        matchedIdxs = [i for (i, b) in enumerate(matches) if b]

        counts = {}

        for i in matchedIdxs:

            name = data["names"][i]

            counts[name] = counts.get(name, 0) + 1

        name = max(counts, key=counts.get)

    names.append(name)

if names != []:
    for i in names:
        first_active_time = datetime.now().strftime('%H:%M')
        last_active_time = datetime.now().strftime('%H:%M')

        difference = datetime.strptime(first_active_time, '%H:%M') - datetime.strptime(last_active_time, '%H:%M')
        difference = difference.total_seconds()

        total_hours = time.strftime("%H:%M", time.gmtime(difference))
        face_names.append([i, first_active_time, last_active_time, total_hours])

如何使用face_recognition计算出勤率的员工上班时间

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