人脸门禁识别代码python

在Python中，人脸门禁识别通常涉及到使用计算机视觉库（如OpenCV和Dlib）以及深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），特别是面部识别模型，比如FaceNet、MTCNN或者dlib自带的人脸检测器配合深度学习库中的预训练模型。

以下是一个简化的步骤和代码示例：

1. **安装依赖库**:

   pip install opencv-python dlib numpy tensorflow keras

2. **人脸检测**:
使用Dlib库中的`face_recognition_hog`或`face_recognition_resnet`函数来检测人脸：

   import cv2
   import dlib

   face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()

3. **面部特征提取**:
使用预训练模型（如OpenCV的人脸识别模型或者从TensorFlow Hub加载预训练模型）提取人脸特征：

   from tensorflow.keras.models import load_model
   model = load_model('path_to_pretrained_model.h5')

4. **人脸识别**:
将检测到的人脸特征与已知的数据库进行比对，决定是否允许进入：

   def recognize_face(image, known_faces):
       # 从图像中提取特征
       face_features = model.predict(face_detector(image, 1))
       # 与已知人脸比较，找到最相似的
       best_match = min(known_faces, key=lambda x: np.linalg.norm(x - face_features))
       if np.linalg.norm(best_match - face_features) < threshold:  # 设置阈值
           return True  # 允许进入
       else:
           return False  # 不允许进入

5. **应用到门禁系统**:
将上述函数集成到门禁系统的控制逻辑中，当摄像头捕获到人脸时调用`recognize_face`函数。