用python写一个实时识别人脸，将不认识的人脸保存下来并要求补充名字信息、保存入数据库中的窗口应用

### 回答1：
以下是一个用Python实时识别人脸，并将无法识别的人脸保存下来并要求补充姓名信息，并保存到数据库中的示例代码：

import cv2
import os
import sqlite3

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('faces.db')
c = conn.cursor()

# 创建数据表
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS faces
             (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
              name TEXT NOT NULL,
              face_path TEXT NOT NULL)''')

# 加载人脸识别模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 切割人脸
        face = frame[y:y+h, x:x+w]
        
        # 将人脸转换为灰度图像
        gray_face = cv2.cvtColor(face, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        # 调整图像大小
        gray_face = cv2.resize(gray_face, (200, 200))
        
        # 保存人脸图像
        face_path = f'unknown_faces/{len(os.listdir("unknown_faces")) + 1}.jpg'
        cv2.imwrite(face_path, gray_face)
        
        # 插入数据到数据库
        c.execute("INSERT INTO faces (name, face_path) VALUES (?, ?)", ('unknown', face_path))
        conn.commit()
        
        # 绘制矩形框
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        
        # 显示图像
        cv2.imshow('frame', frame)
        
    # 按下 'q' 键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码中使用OpenCV的人脸检测器（haarcascade_frontalface_default.xml）来检测图像中的人脸，将检测到的人脸进行切割、灰度化和调整大小，最后将其保存到本地磁盘，并将人脸路径和姓名信息（初始值为'unknown'）保存到SQLite数据库中。如果程序检测到无法识别的人脸，将会要求用户补充姓名信息，并将其保存到数据库中。

### 回答2：
使用Python编写一个实时识别人脸的窗口应用程序，可以将不认识的人脸保存下来并要求补充名字信息后保存到数据库中。

首先，我们需要安装适用于人脸识别的Python库，如OpenCV和Face Recognition。然后导入所需的库和模块：

import cv2
import face_recognition
import sqlite3
import tkinter as tk
from tkinter import messagebox

接下来，创建一个窗口应用程序，并设置用于显示视频的画布：

window = tk.Tk()
window.title("人脸识别")
canvas = tk.Canvas(window, width=800, height=600)
canvas.pack()

通过调用摄像头获取视频流，并在画布上显示出来：

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

def update_frame():
    _, frame = video_capture.read()
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # 将OpenCV图像转换为PIL图像
    image = Image.fromarray(frame)
    # 显示在画布上
    canvas.image = ImageTk.PhotoImage(image=image)
    canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=canvas.image)
    window.after(10, update_frame)

update_frame()

接下来，将视频流中的人脸进行实时识别并保存未识别的人脸：

face_locations = []
face_encodings = []
process_this_frame = True

def recognize_faces():
    global face_locations, face_encodings, process_this_frame
    while True:
        _, frame = video_capture.read()
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        if process_this_frame:
            face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
            face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)

            for face_encoding in face_encodings:
                # 在数据库中查找是否已知人脸
                # 如果是未知人脸，则提醒用户输入名字
                # 将人脸和名字信息保存到数据库中

        process_this_frame = not process_this_frame

recognize_faces()

最后，我们需要在应用窗口上添加一个文本框用于输入名字信息，并通过弹出窗口进行提示：

def add_name():
    name = simpledialog.askstring("名字", "请输入您的名字：")
    if name:
        # 将名字与对应人脸信息保存到数据库中

add_name_button = tk.Button(window, text="添加名字", command=add_name)
add_name_button.pack()

通过上述步骤，我们即可开发一个能够实时识别人脸，并将不认识的人脸保存下来并要求补充名字信息后保存入数据库中的窗口应用程序。注意，需要根据具体情况完善数据库的创建和操作代码。

### 回答3：
使用Python实时识别人脸及保存未知人脸并添加名字信息并保存到数据库的窗口应用可以使用OpenCV和SQLite数据库实现。

首先，需要安装OpenCV和SQLite库以及相关依赖项。可以使用pip安装：

pip install opencv-python
pip install pyinstaller
pip install sqlite3

以下是实现该功能的基本步骤：
1. 导入必要的库：

import cv2
import sqlite3

2. 创建一个数据库连接并创建表格：

conn = sqlite3.connect('face_database.db')
c = conn.cursor()
c.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS faces (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT NOT NULL)")

3. 加载人脸识别器：

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

4. 打开摄像头：

cap = cv2.VideoCapture(0)

5. 循环读取视频流，并实时检测人脸：

while True:
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

6. 对检测到的人脸进行保存和添加名字信息：

for (x, y, w, h) in faces:
    img_name = "unknown_face.jpg"
    cv2.imwrite(img_name, frame)
    name = input("请输入姓名：")
    c.execute("INSERT INTO faces (name) VALUES (?)", (name,))
    conn.commit()

7. 显示视频流和检测结果：

    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow('Face Recognition', frame)

8. 按下键盘上的'q'键退出程序：

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

9. 关闭视频流和数据库连接：

cap.release()
conn.close()
cv2.destroyAllWindows()

完成以上步骤后，保存代码并运行即可实现实时识别人脸并将不认识的人脸保存下来并要求补充名字信息，并将其保存到数据库中的窗口应用。