机器学习人脸识别复杂代码

以下是一个更加复杂的 Python 人脸识别代码示例，使用了深度学习模型和 TensorFlow 库：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model.h5')

# 加载图像
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 将图像转换为 RGB 颜色空间
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 将图像缩放为模型输入大小
img = cv2.resize(img, (224, 224))

# 将图像转换为数组
img = np.array(img)

# 将图像归一化
img = img / 255.0

# 添加批次维度
img = img[np.newaxis, ...]

# 使用模型进行预测
pred = model.predict(img)

# 获取预测结果
class_names = ['person', 'not_person']
result = class_names[np.argmax(pred)]

# 如果结果为人脸，则进行人脸识别
if result == 'person':
    # 加载 Haar 级联分类器
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('path/to/haarcascade_frontalface_default.xml')

    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # 在图像中标记人脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()

这个代码示例使用了一个深度学习模型来判断图像中是否存在人脸，如果存在人脸，则使用 Haar 级联分类器进行人脸识别。这个代码示例非常复杂，但是也非常准确。在实际应用中，您可能需要使用更复杂的算法和训练数据来实现更高精度的识别。