ef compare_face_by_id(img: np.ndarray, student_id: str): """ 这个函数对比给定图像中的人是否是学号为 student_id 的学生. """ allencoding, ids = get_all_face_encoding() unknow = fr.face_encodings(img) if unknow: mask = fr.compare_faces(allencoding, unknow[0], 0.9) for m, i in zip(mask, ids): if m: return {'status': True, 'found': True, 'result': True} else: return {'status': False, 'found': False, 'result': False} return {'status': False, 'found': False, 'result': False}

这段代码实现了一个人脸识别的函数`compare_face_by_id()`，它接受一个图像和一个学生ID作为参数。函数的作用是判断图像中的人是否是指定学生ID对应的人。

在函数内部，首先调用了`get_all_face_encoding()`函数获取所有已知人脸的特征向量和对应的学生ID。然后，使用`face_recognition`库提供的`face_encodings()`函数获取输入图像的特征向量，并使用`compare_faces()`函数将其与已知人脸的特征向量进行比对，判断是否存在匹配的人脸。其中，第三个参数`0.9`表示比对的阈值，表示两个特征向量相似度的最小值。

如果存在匹配的人脸，函数返回一个字典，包含三个键值对：`status`表示函数执行状态，`found`表示是否找到匹配的人脸，`result`表示判断结果。如果未找到匹配的人脸，函数返回`{'status': False, 'found': False, 'result': False}`。