idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) #输出检验结果以及用户名 cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1) cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1)

这段代码实现了人脸识别的功能。首先在检测到人脸的矩形区域内，使用`recognizer.predict()`方法计算出一个检验结果，返回预测的标签和置信度。如果置信度小于100，表示预测结果可信，根据预测的标签idnum查找对应的用户名names[idnum]，并将置信度confidence进行格式化，最后将用户名和置信度分别使用`cv2.putText()`方法输出在图像上。如果置信度大于等于100，则认为预测结果不可信，将用户名设为"unknown"。

相关问题

for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence))

这段代码是在进行人脸识别，其中包括以下步骤：

1. 在图像中检测人脸，并使用绿色的矩形框标出人脸的位置。
2. 对于每个检测到的人脸，使用训练好的模型进行识别，并计算出一个置信度(confidence)。
3. 如果置信度小于100，则认为识别结果可靠，将其作为识别结果(idnum)；否则将其视为未知人脸，将识别结果(idnum)标记为"unknown"。
4. 将识别结果(idnum)和置信度(confidence)绘制在图像上。

在这段代码中，`faces`是通过人脸检测算法检测到的人脸列表，`gray`是灰度图像，`names`是一个字典，包含了每个人脸对应的名称或ID。`recognizer`是已经训练好的人脸识别模型。

需要注意的是，这里使用的是LBPH(Local Binary Patterns Histograms)算法进行人脸识别，置信度(confidence)是根据模型对人脸图像的匹配程度计算得出的。

while True: ret,img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #识别人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 5, minSize = (int(minW),int(minH)) ) #进行校验 idnums=['0','1'] for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) confidence_list = [] # 存储每个人脸与所有N个用户之间的相似度 idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h, x:x+w], i+1) confidence_list.append(confidence) # 找到相似度最高的那个用户ID号，并将其存储在idnums列表中 max_index = confidence_list.index(min(confidence_list)) if confidence_list[max_index] < 100: idnums.append(max_index) else: idnums.append(-1)

这段代码是一个死循环，会不断地读取摄像头的图像并进行人脸识别。在循环中，首先使用 `cam.read()` 读取摄像头的图像，然后将其转换为灰度图像。接着，使用分类器 `face_cascade` 进行人脸识别，找到识别出的人脸后，使用识别器 `recognizer` 进行人脸校验，并将校验结果存储在 `idnums` 列表中。最后，将识别结果显示在图像上。

由于循环条件为 `True`，因此这段代码会一直不停地循环执行，直到程序被手动中断或出现错误。如果程序中没有适当的终止条件，就会导致死循环。