人脸识别视频

以下是一个基于 Python 的人脸识别视频示例，需要使用 `OpenCV` 和 `face_recognition` 库：

import cv2
import face_recognition

# 加载已知人脸图像并将其编码
known_image = face_recognition.load_image_file("known_face.jpg")
known_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]

# 初始化摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture("test_video.mp4")

while True:
    # 从视频中获取一帧图像
    ret, frame = video_capture.read()

    # 如果无法读取帧，则退出循环
    if not ret:
        break

    # 将图像转换为 RGB 格式
    rgb_frame = frame[:, :, ::-1]

    # 在图像中查找人脸
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)

    # 逐一检查每个人脸是否与已知人脸匹配
    for face_encoding in face_encodings:
        # 比较人脸编码和已知人脸编码
        matches = face_recognition.compare_faces([known_face_encoding], face_encoding)

        # 如果匹配，则在图像中标记人脸
        if matches[0]:
            top, right, bottom, left = face_locations[0]
            cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)

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

    # 按 Q 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源并关闭窗口
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个代码片段使用 `face_recognition` 库来比较视频中捕获的人脸图像和已知人脸图像。如果匹配，则在图像中标记人脸。请注意，在使用此代码之前，您必须先安装 `OpenCV` 和 `face_recognition` 库，并准备一个测试视频。