yolov5人脸识别代码

YOLOv5是一个用于目标检测的模型，它本身不提供人脸识别功能。然而，你可以使用YOLOv5来检测图像中的人脸，并将检测到的人脸传递给人脸识别模型进行进一步的处理。下面是一个示例代码，展示了如何使用YOLOv5和OpenCV进行人脸检测：

import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression

# 加载YOLOv5模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()

# 加载人脸识别模型（这里使用dlib作为示例）
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 图像预处理
img = letterbox(image, new_shape=(640, 640))[0]
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB
img = np.ascontiguousarray(img)

# 图像转换为Tensor
img_tensor = torch.from_numpy(img).unsqueeze(0).float()

# 模型推理
with torch.no_grad():
    detections = model(img_tensor)

# 非最大抑制
results = non_max_suppression(detections, conf_thres=0.3, iou_thres=0.5)

# 人脸检测
for result in results:
    x1, y1, x2, y2, conf, cls = result[0]
    
    # 提取人脸区域
    face_img = image[int(y1):int(y2), int(x1):int(x2)]
    
    # 使用人脸识别模型进行识别
    face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_img)[0]
    # ...

请注意，上述代码仅为示例，你需要根据实际情况进行修改和适配。另外，人脸识别模型部分的代码需要根据你选择的具体人脸识别库（如dlib、OpenCV等）进行相应的调整。