人脸识别python代码

时间: 2023-12-08 15:37:58 浏览: 40
以下是一个简单的人脸识别Python代码示例,使用OpenCV和face_recognition库: ```python import cv2 import face_recognition # 加载已知人脸图像并编码 known_image = face_recognition.load_image_file("known_person.jpg") known_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0] # 初始化一些变量 face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True # 打开摄像头 video_capture = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头中的一帧 ret, frame = video_capture.read() # 缩小帧以加快处理速度 small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) # 将BGR颜色转换为RGB颜色 rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] # 处理每个视频帧以查找人脸 if process_this_frame: # 查找当前视频帧中的所有人脸 face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: # 查看该人脸是否与已知人脸匹配 matches = face_recognition.compare_faces([known_face_encoding], face_encoding) name = "Unknown" # 如果找到匹配项,则使用第一个匹配项的名称 if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = "Known Person" face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame # 在人脸周围绘制一个框和名称 for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将帧缩小四倍以进行绘制 top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 # 在人脸周围绘制一个框 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) # 在人脸下方绘制一个名称标签 cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED) font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1) # 显示结果图像 cv2.imshow('Video', frame) # 按'q'键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并关闭所有窗口 video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() ```

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