opencv简单人脸识别代码python

在Python中使用OpenCV进行简单的人脸识别通常涉及以下几个步骤：

1. **安装库**：首先确保已经安装了OpenCV (`cv2`) 和 `face_recognition` 库。你可以通过pip来安装：

   pip install opencv-python face_recognition

2. **导入所需模块**：

   import cv2
   from PIL import Image
   import face_recognition

3. **加载人脸数据库**（如果你想要识别特定人员）：
- 下载并保存一些已知人脸的照片作为样本。
- 使用`face_recognition.load_image_file()`加载图片，并获取编码。

4. **加载图像或视频流**：

   img_path = "path_to_your_image.jpg" or cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")

5. **检测人脸**：

   if img_path:
       image = face_recognition.load_image_file(img_path)
   else:
       ret, frame = cap.read()
   faces = face_recognition.face_locations(image)

6. **面部特征提取**：

   known_face_encodings = []  # 存储已知人脸编码
   for face in faces:
       encoding = face_recognition.face_encodings(image, known_face_locations)[0]
       known_face_encodings.append(encoding)

7. **识别新面孔**：

   unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]  # 获取当前帧中的面部编码

   results = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, unknown_face_encoding)
   match_index = None
   if True in results:
       match_index = results.index(True)

8. **显示结果**：

   name = "Unknown" if match_index is None else "Known Person"
   print(f"Face matched with {name}")
   # 在图像上标记匹配的人脸
   for (top, right, bottom, left), name in zip(faces, ["Unknown", "John Doe"]):
       cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
       y = top - 15 if top - 15 > 15 else top + 15
       cv2.putText(frame, name, (left, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

9. **保存结果或显示视频流**：
如果是视频流，持续循环上述过程；如果是图像，直接展示处理后的图像。

if img_path:
    cv2.imshow('Image', image)
    cv2.waitKey(0)
else:
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        # 在这里插入上面的人脸识别代码
        cv2.imshow('Video', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

记得关闭窗口：

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()