帮我写一个人脸验证系统的Python代码

好的，以下是一个使用Python编写的简单人脸验证系统的示例代码。请注意，这只是一个基本的示例，并不是完整的系统。

import cv2
import numpy as np
import face_recognition

# 采集面部特征信息
def capture_face():
    # 打开摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while True:
        # 读取每一帧图像
        ret, frame = cap.read()
        # 将图像调整为1/4大小以加快处理速度
        small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
        # 转换图像颜色空间
        rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]
        # 检测面部特征信息
        face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
        # 如果检测到面部特征信息，则返回
        if len(face_locations) > 0:
            # 获取面部特征信息的位置
            top, right, bottom, left = face_locations[0]
            # 调整面部特征信息的位置
            top *= 4
            right *= 4
            bottom *= 4
            left *= 4
            # 保存面部特征信息的位置和图像
            face_image = frame[top:bottom, left:right]
            return face_image
        # 如果未检测到面部特征信息，则继续读取下一帧图像
        cv2.imshow('Video', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    # 释放摄像头并关闭窗口
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# 存储面部特征信息
def store_face():
    # 采集面部特征信息
    face_image = capture_face()
    # 提取面部特征信息
    face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_image)[0]
    # 将面部特征信息保存到文件中
    np.savetxt('face_encodings.txt', face_encoding)

# 验证身份
def verify_face():
    # 读取面部特征信息
    face_encoding = np.loadtxt('face_encodings.txt')
    # 采集面部特征信息
    face_image = capture_face()
    # 提取面部特征信息
    face_encoding_test = face_recognition.face_encodings(face_image)[0]
    # 比对面部特征信息
    results = face_recognition.compare_faces([face_encoding], face_encoding_test)
    # 如果匹配，则打印验证通过的信息
    if results[0]:
        print('Verification passed')
    # 如果不匹配，则打印验证失败的信息
    else:
        print('Verification failed')

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 存储面部特征信息
    store_face()
    # 验证身份
    verify_face()

该代码使用了开源的face_recognition库来进行面部特征信息的采集和比对。在运行代码之前，需要先安装face_recognition库和OpenCV库。