请用python设计一个人脸识别的系统

要设计一个人脸识别系统需要以下步骤：

1. 收集人脸数据集：收集包含人脸的图像数据集，可以使用公共数据集或自己收集。

2. 特征提取：使用人脸特征提取算法将人脸转换为数字特征向量，常用的算法有PCA和LDA等。

3. 训练分类器：使用机器学习算法（如SVM、KNN、神经网络等）对提取的特征进行训练，构建人脸识别分类器。

4. 人脸检测：使用OpenCV等库对输入的图像进行人脸检测，提取人脸图像。

5. 人脸识别：对提取的人脸图像应用训练好的分类器进行识别并输出识别结果。

以下是一个简单的Python示例代码：

import cv2
import os
import numpy as np
from sklearn import neighbors

# 读取人脸图像数据集
def read_images(path, sz=None):
    c = 0
    X, y = [], []
    for dirname, dirnames, filenames in os.walk(path):
        for subdirname in dirnames:
            subject_path = os.path.join(dirname, subdirname)
            for filename in os.listdir(subject_path):
                try:
                    img = cv2.imread(os.path.join(subject_path, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
                    if sz is not None:
                        img = cv2.resize(img, (200, 200))
                    X.append(np.asarray(img, dtype=np.uint8))
                    y.append(c)
                except IOError:
                    pass
            c += 1
    return [X, y]

# 训练人脸识别分类器
def train_model(X, y, n_neighbors=None):
    if n_neighbors is None:
        n_neighbors = 3
    knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=n_neighbors, algorithm='auto')
    knn.fit(X, y)
    return knn

# 人脸检测
def detect_face(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
    if len(faces) == 0:
        return None, None
    (x, y, w, h) = faces[0]
    return gray[y:y+w, x:x+h], faces[0]

# 人脸识别
def recognize(test_img, model):
    face, rect = detect_face(test_img)
    if face is None:
        return None, None
    label, confidence = model.predict(np.asarray(face, dtype=np.uint8))
    return label, confidence

# 读取人脸图像数据集
[X, y] = read_images('data')
# 训练人脸识别分类器
model = train_model(X, y)
# 读取测试图像
test_img = cv2.imread('test.png')
# 人脸识别
label, confidence = recognize(test_img, model)
print('Prediction: %d (confidence: %f)' % (label, confidence))

需要注意的是，在使用此代码时需要先下载训练好的人脸检测模型文件haarcascade_frontalface_default.xml，并将其放置在与代码同一目录下。