'lyn','admin','user1','user2','user3'可同时识别这些吗？录入了n个用户，我的idum可

以识别出其中的任意一个用户，也就是说，idum输出的是被识别的用户的用户名。在这段代码中，使用了一个人脸识别模型来进行人脸检测，并使用了一个人脸识别器来进行人脸识别。人脸识别器通过计算人脸图像与已知用户图像之间的相似度来判断该人脸图像属于哪个用户。如果相似度高于设定的阈值，则判定该人脸属于对应的用户，并输出该用户的用户名；否则输出"unknown"。因此，如果已经录入了'n'个用户，则idum输出的就是这'n'个用户中的任意一个。

相关问题

idnum = 0 #设置好与ID号码对应的用户名，如下，如0对应的就是初始 names = ['lyn','admin','user1','user2','user3'] #调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1*cam.get(3) minH = 0.1*cam.get(4) while True: ret,img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #识别人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 5, minSize = (int(minW),int(minH)) ) #进行校验 for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) #输出检验结果以及用户名 cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1) cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1) 怎么把这段代码修改成可同时识别N个用户

要将该代码修改为可同时识别N个用户，可以按照以下步骤进行：

1. 将`names`列表中的用户名修改为N个用户的用户名，例如`names = ['user1', 'user2', ..., 'userN']`。

2. 修改`recognizer`对象的训练数据，使其包含这N个用户的人脸数据。

3. 在进行人脸识别时，将`idnum`改为`idnums`，其类型为列表，用于存储每个检测到的人脸所属的用户ID号。

4. 在进行人脸识别时，使用`recognizer.predict()`方法来计算每个人脸与所有N个用户之间的相似度，并将得到的相似度列表存储在`confidence_list`中。

5. 在进行人脸识别时，遍历`confidence_list`，找到相似度最高的那个用户ID号，并将其存储在`idnums`列表中。

下面是修改后的代码：

names = ['user1', 'user2', ..., 'userN']   # N个用户的用户名

# 修改recognizer对象的训练数据
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
for i in range(N):
    recognizer.train(images[i], labels[i])

while True:
    ret,img = cam.read()
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 识别人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor = 1.2,
        minNeighbors = 5,
        minSize = (int(minW),int(minH))
    )

    # 进行校验
    idnums = []   # 存储每个检测到的人脸所属的用户ID号
    for(x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

        confidence_list = []   # 存储每个人脸与所有N个用户之间的相似度
        for i in range(N):
            idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h, x:x+w], i+1)
            confidence_list.append(confidence)

        # 找到相似度最高的那个用户ID号，并将其存储在idnums列表中
        max_index = confidence_list.index(min(confidence_list))
        if confidence_list[max_index] < 100:
            idnums.append(max_index)
        else:
            idnums.append(-1)

    # 输出检验结果以及用户名
    for i in range(len(faces)):
        (x,y,w,h) = faces[i]
        if idnums[i] != -1:
            idum = names[idnums[i]]
            confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence_list[idnums[i]]))
        else:
            idum = "unknown"
            confidence = "{0}%".format(round(100 - max(confidence_list)))
        cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1)
        cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1)

需要注意的是，以上代码仅为伪代码，具体实现过程需要根据实际情况进行调整。

recognizer.read('./trainner/trainner.yml') names = ['lyn','wtq','user1','user2','user3'] for i in range(N): recognizer.train(images[i], labels[i]) #调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1*cam.get(3) minH = 0.1*cam.get(4) while True: ret,img

在while循环中，代码首先读取摄像头捕获的图像，然后将其转换为灰度图像，并使用人脸检测算法检测图像中的人脸。

ret,img = cam.read()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(int(minW), int(minH)))

接着，对于检测到的每个人脸，使用训练好的人脸识别模型进行识别，并将识别结果和置信度绘制在图像上。

for(x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
    idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w])
    if confidence < 100:
        idum = names[idnum]
        confidence = "{0}%", format(round(100-confidence))
    else:
        idum = "unknown"
        confidence = "{0}%", format(round(100-confidence))
    cv2.putText(img, str(idum), (x+5,y-5), font, 1, (255,255,255), 2)
    cv2.putText(img, str(confidence), (x+5,y+h-5), font, 1, (255,255,0), 1)

最后，将识别结果显示在屏幕上，并使用`cv2.waitKey(1)`等待用户按下键盘上的任意键退出程序。

cv2.imshow('camera',img)
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:
        break

需要注意的是，在实际应用中，可能需要进行一些额外的处理和优化，例如人脸跟踪、人脸识别结果的存储和管理等。同时，还需要考虑一些安全和隐私问题，例如如何保护用户的人脸数据、如何防止识别结果被滥用等。