yolov8 人脸识别

### 使用YOLOv8实现人脸识别

#### 准备工作
为了使用YOLOv8进行人脸识别，需先安装必要的依赖库并下载预训练模型。通常情况下，这涉及到Python环境配置以及特定版本的PyTorch框架。

pip install ultralytics torch torchvision torchaudio --upgrade

此命令会更新`ultralytics`包至最新版，该包包含了YOLOv8的相关功能[^1]。

#### 加载预训练模型
加载官方提供的预训练权重文件对于初始化网络结构至关重要。通过调用`Yolo()`类可以轻松完成这一操作：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n-face.pt')  # 小型预训练模型适合初步测试

这段代码片段展示了如何实例化一个基于YOLOv8的小型人脸检测模型[^2]。

#### 图像处理与预测
一旦模型准备就绪，就可以利用其来进行图片或视频流中的面部特征提取了。下面是一段简单的推理过程示例：

import cv2

def detect_faces(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    results = model(img)

    for result in results:
        boxes = result.boxes.cpu().numpy()
        for box in boxes:
            r = box.xyxy[0].astype(int)
            face_img = img[r[1]:r[3], r[0]:r[2]]
            yield face_img, (r[0], r[1]), (r[2], r[3])

for face_image, top_left_corner, bottom_right_corner in detect_faces('path_to_your_image.jpg'):
    print(f"Detected a face at {top_left_corner} to {bottom_right_corner}")

上述脚本定义了一个函数来读取输入图像，并返回所有被识别出来的脸部区域及其坐标位置。

#### 实时视频捕捉
如果目标是从摄像头或其他视频源中捕获动态画面，则可以通过OpenCV库配合YOLOv8一起工作：

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开默认摄像设备

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break
    
    detections = list(detect_faces(frame))
    
    for detected_face, start_point, end_point in detections:
        cv2.rectangle(frame, start_point, end_point, color=(0, 255, 0), thickness=2)

    cv2.imshow('Face Detection', frame)

    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):  # 按下 'q' 键退出循环
        break
        
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

这里展示的是一个基本的应用场景，在实际部署过程中可能还需要考虑更多因素如性能优化、隐私保护等问题。