import face_recognition import cv2 def compareFaces(known_image, name): known_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0] for i in range(len(face_locations)): # face_Locations的长度就代表有多少张脸 top1, right1, bottom1, left1 = face_locations[i] face_image = unknown_image[top1:bottom1, left1:right1] face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_image) if face_encoding: result = {} matches = face_recognition.compare_faces([unknown_face_encodings[i]], known_face_encoding, tolerance=0.39) if True in matches: print('在未知图片中找到了已知面孔') result['face_encoding'] = face_encoding result['is_view'] = True result['location'] = face_locations[i] result['face_id'] = i + 1 result['face_name'] = name results.append(result) if result['is_view']: print('已知面孔匹配照片上的第{}张脸!!'.format(result['face_id'])) unknown_image = face_recognition.load_image_file('qt.jpg') known_image1 = face_recognition.load_image_file('cs.png') known_image2 = face_recognition.load_image_file('cs1.png') results = [] unknown_face_encodings = face_recognition.face_encodings(unknown_image) face_locations = face_recognition.face_locations(unknown_image) compareFaces(known_image1, 'cs') compareFaces(known_image2, 'cs1') view_faces = [i for i in results if i['is_view']] if len(view_faces) > 0: for view_face in view_faces: top, right, bottom, left = view_face['location'] start = (left, top) end = (right, bottom) cv2.rectangle(unknown_image, start, end, (0, 0, 255), thickness=2) font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX cv2.putText(unknown_image, view_face['face_name'], (left + 6, bottom + 16), font, 1.0, (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow('windows', unknown_image) cv2.waitKey()

这段代码看起来是使用了 face_recognition 和 cv2 库来进行人脸比对和标记。它加载了一个未知的图片和两个已知的图片，然后通过 face_recognition 库提取出人脸的编码和位置。接着使用 compareFaces 函数来比对已知图片中的人脸和未知图片中的人脸，并将匹配结果保存在 results 列表中。最后，将匹配到的人脸在未知图片上用矩形框和文字标记出来，并显示在窗口中。

需要注意的是，这段代码中的路径和文件名是固定的，你可能需要根据实际情况修改。另外，由于我是文本 AI，并不能直接运行和显示图片，所以你需要在合适的环境中运行这段代码。

相关问题

上述get_person_name方法怎么实现

get_person_name方法的实现可以使用多种方法，这里提供两种简单的实现方式：

方法一：基于文件名的匹配

我们可以假设相册中的每张照片的文件名都包含了人物的名称（例如：张三.jpg、李四.png等），然后根据人脸图像所在的照片文件名来确定人物名称。具体来说，我们可以使用Python的字符串操作函数来提取文件名中的人物名称部分。以下是一个示例代码：

import os

def get_person_name(face_img):
    # 假设照片文件名包含了人物名称
    filename = os.path.basename(face_file)
    person_name = os.path.splitext(filename)[0]
    return person_name

在这个示例代码中，我们首先使用os.path.basename方法获取照片文件名（不包含路径）。然后，我们使用os.path.splitext方法将文件名拆分成文件名称和扩展名两部分，再使用[0]索引获取文件名称部分。最后，我们将文件名称作为人物名称返回。

需要注意的是，这种方法的前提是照片文件名可以包含人物名称，并且人物名称的提取方式比较简单和准确。

方法二：基于人脸识别的分类

我们可以使用人脸识别算法来识别人物并进行分类。具体来说，我们可以先使用人脸检测器检测照片中的所有人脸，然后使用一个人脸识别模型来对每个人脸进行识别，并将其分类到对应的人物名称下。以下是一个示例代码：

import os
import cv2
import face_recognition

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载人脸识别模型
known_faces = []
known_names = []
for name in os.listdir('faces'):
    face_dir = os.path.join('faces', name)
    for file in os.listdir(face_dir):
        face_file = os.path.join(face_dir, file)
        img = face_recognition.load_image_file(face_file)
        encodings = face_recognition.face_encodings(img)
        if len(encodings) > 0:
            known_faces.append(encodings[0])
            known_names.append(name)

# 识别人物并进行分类
def get_person_name(face_img):
    # 检测人脸
    gray = cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)

    # 裁剪并识别人脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        face_encodings = face_recognition.face_encodings(face_img, [(y, x+w, y+h, x)])
        if len(face_encodings) > 0:
            face_encoding = face_encodings[0]
            matches = face_recognition.compare_faces(known_faces, face_encoding, tolerance=0.5)
            if True in matches:
                index = matches.index(True)
                return known_names[index]

    # 如果无法识别人物，则返回“Unknown”
    return 'Unknown'

在这个示例代码中，我们首先使用face_recognition库加载一个人脸识别模型，该模型可以用来对人脸进行特征提取和比对。然后，我们遍历了一个包含了所有人物人脸图像的目录，对每张人脸图像进行特征提取和保存，同时保存对应的人物名称。接着，我们定义了一个get_person_name方法，该方法可以对输入的人脸图像进行人物识别并返回人物名称。具体来说，方法首先使用人脸检测器检测人脸，并将其裁剪出来。然后，方法使用人脸识别模型对裁剪出来的人脸图像进行特征提取，然后与已知的人脸特征进行比对，找到最相似的人脸特征，并返回对应的人物名称。

需要注意的是，这种方法需要准备一个包含了所有人物人脸图像的目录，并对每张人脸图像进行特征提取和保存，以便在之后的人脸识别过程中使用。而且，由于人脸识别算法的复杂性，其识别效果可能会受到很多因素的影响，比如光照、表情等，因此需要进行相应的调参和优化。