基于人脸识别的智慧医疗预约挂号平台

前言介绍

1、如今，在科学技术飞速发展的情况下，信息化的时代也已因为计算机的出现而来临，信息化也已经影响到了社会上的各个方面。它可以为人们提供许多便利之处，可以大大提高人们的工作效率。随着计算机技术的发展的普及，各个领域也都体会到其强大的数据处理能力，这也成为各行各业不可或缺的工具。所以计算机技术被广泛应用于信息管理系统和数据处理等方面。通过它可以大大减少相关的工作处理步骤，也可以提高信息和数据的安全性。

2、本文对信息的问题进行了分析，发现目前线下管理和数据安全方面一些所存在的问题，所以决定通过计算机技术，使用MySQL和Flask框架技术来实现基于人脸识别的智慧医疗预约挂号平台。用户和医生可以通过本系统进行查看相关信息。管理员也可以在本系统上进行一些信息管理，如医生排班、科室分类、门诊挂号、诊断报告、取消预约、药品信息、处方开药等管理。从而是能够加快学校的发展，节省资源，为学校的可持续发展提供良好的基础。

3、基于人脸识别的智慧医疗预约挂号平台是一种网络化的管理软件，于是本系统提供了门诊挂号、取消预约、处方开药、登录退出等功能，为本行业节省了大量的时间和人力成本。同时，该系统还提供了灵活的权限管理和角色分配功能，以及良好的用户体验和可扩展性，可根据用户的具体需求进行二次开发和定制。

01开发环境

1.1 Python技术

1.2 Flask框架

1.3 MySQL数据库

1.4 B/S 结构

1.5 Vue.js 技术

1.6 人脸识别

02系统功能模块

亮点（人脸识别、Echarts可视化，在线聊天问诊前太患者和后台医生聊天窗口）

1、数据管理：爬虫信息列表展示。

2、数据存储：mysql数据库。

3、可视化：Echarts可视化展示

4、人脸识别

5、在线聊天问诊

03图片展示

后台管理系统（医生和管理员）

04、代码展示

#人脸登录接口（交流学习+vx：S20231025S ）
@main_bp.route("/python0u15j7gc/yonghu/faceLogin", methods=['GET','POST'])
def python0u15j7gc_yonghu_faceLogin():
    if request.method == 'GET' or request.method == 'POST':#get、post请求
        msg = {"code": normal_code, "msg": "success", "data": {}}
        #获取参数
        req_dict = session.get("req_dict")
        face = req_dict.get('face')
        req_dict = {}
        req_dict['limit'] = 100
        #获取所有用户的头像信息
        datas, currPage, totalPage, total, pageSize = yonghu.page(yonghu, yonghu, req_dict)
        cur_user = {}
        data = config.getbyparams(config, config, {"name": "APIKey"})
        client_id = data[0].get("value")
        data = config.getbyparams(config, config, {"name": "SecretKey"})
        client_secret = data[0].get("value")
        try:
            for user in datas:#跟已经存在的用户头像进行对比
                face1 = face
                file_path1 = '{}/api/templates/upload/{}'.format(
                    os.getcwd(),
                    face1
                )
                face2 = user.get('touxiang')
                file_path2 = '{}/api/templates/upload/{}'.format(
                    os.getcwd(),
                    face2[7:]
                )
                #使用百度人脸对比接口进行对比
                bdb = BaiDuBce()
                score = bdb.bd_check2pic(file_path1, file_path2)
                if score >= 80:#大于80分代表对比成功
                    cur_user = user
                    break
        except:
            pass
        if str(cur_user) == '{}':
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = '人脸识别失败'
            return jsonify(msg)
        #封装token数据，便于登录后的用户验证
        tokendata = {
            "yonghuzhanghao": cur_user["yonghuzhanghao"],
            "mima": cur_user["mima"],
            "id": cur_user["id"],
        }
        return Auth.authenticate(Auth, yonghu, tokendata)