用python编写代码：识别人脸图片，输出其性别（1为男性，2为女性）、是否微笑（1为笑，2为不笑）、是否戴眼镜（1为戴眼镜，2为不戴眼镜）、头部朝向（1为朝左，2为朝左前方，3为朝正面，4为朝右，5为朝右前方）

要实现人脸识别，需要使用计算机视觉库，如OpenCV。同时，要进行性别、微笑、戴眼镜和头部朝向的识别，可以使用预训练的深度学习模型。以下是一个简单的示例代码，可以实现基本的人脸识别和属性识别：

import cv2
import urllib.request
import numpy as np


# 下载预训练的模型
MODEL_URL = "https://github.com/opencv/opencv/raw/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml"
MODEL_PATH = "haarcascade_frontalface_default.xml"
urllib.request.urlretrieve(MODEL_URL, MODEL_PATH)

# 加载模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(MODEL_PATH)

# 加载属性识别模型
gender_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy_gender.prototxt", "gender_net.caffemodel")
smile_net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("frozen_smile.pb")
glass_net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("frozen_glass.pb")
headpose_net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("frozen_headpose.pb")

# 定义属性识别函数
def recognize_attributes(image, face):
    # 提取人脸区域
    (x, y, w, h) = face
    face_image = image[y:y+h, x:x+w]

    # 人脸图像预处理
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(face_image, 1.0, (227, 227), (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746), swapRB=False)

    # 性别识别
    gender_net.setInput(blob)
    gender_preds = gender_net.forward()
    gender = np.argmax(gender_preds)

    # 微笑识别
    smile_net.setInput(blob)
    smile_preds = smile_net.forward()
    smile = np.argmax(smile_preds)

    # 戴眼镜识别
    glass_net.setInput(blob)
    glass_preds = glass_net.forward()
    glass = np.argmax(glass_preds)

    # 头部朝向识别
    headpose_net.setInput(blob)
    headpose_preds = headpose_net.forward()
    yaw = headpose_preds[0][0]
    pitch = headpose_preds[0][1]
    roll = headpose_preds[0][2]
    if yaw < -22.5:
        headpose = 1
    elif yaw < 22.5:
        headpose = 3
    elif yaw < 67.5:
        headpose = 2
    elif yaw < 112.5:
        headpose = 3
    else:
        headpose = 4

    return gender, smile, glass, headpose


# 打开摄像头
camera = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = camera.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)

    # 对于每个检测到的人脸，进行属性识别并在图像上绘制矩形和标签
    for i, (x, y, w, h) in enumerate(faces):
        # 识别属性
        gender, smile, glass, headpose = recognize_attributes(frame, (x, y, w, h))

        # 绘制矩形
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

        # 绘制标签
        label = "Gender: %s, Smile: %s, Glass: %s, Headpose: %s" % (gender, smile, glass, headpose)
        cv2.putText(frame, label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)

    # 显示图像
    cv2.imshow("Face Recognition", frame)

    # 等待按下ESC键退出
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们使用了OpenCV中的haar级联分类器来检测人脸，然后使用预训练的深度学习模型来识别人脸的性别、微笑、戴眼镜和头部朝向。属性识别模型使用了Caffe和TensorFlow框架。最后，我们在图像上绘制了矩形和标签，显示人脸属性信息。