给我写一个人脸识别的Python程序，并注明需要哪些照片，照片怎样命名，除了opencv之外需要额外下载什么

要编写一个人脸识别的Python程序，你需要有一系列预先标记好的人脸照片作为训练集。通常，每张照片应包含单个人脸，并且面部朝向应该一致。为了方便识别，照片建议以特定的命名规则，比如：

1. 对于第i个人，命名为`person_i.jpg`（这里的'i'从1开始编号），比如`person_1.jpg`, `person_2.jpg`等。

对于opencv之外的需求，这里还需要安装两个库：
- **face_recognition**：一个用于人脸识别的高级库，它基于深度学习模型，如OpenFace和FaceNet。
- **numpy**：科学计算的基础库，主要用于处理大量的数值运算，包括人脸特征提取。

安装这些库，可以在命令行中使用pip：

pip install opencv-python headless
pip install face_recognition numpy

`headless`是为了在没有GUI的情况下运行OpenCV，如果你的应用不需要界面，可以省略。

下面是一个简化的例子代码：

import cv2
import face_recognition

# 假设你有5个人的照片，按照上述命名规则
known_face_names = ["Person 1", "Person 2", "Person 3", "Person 4", "Person 5"]
known_faces = []

for i in range(1, 6):
    img_path = f"person_{i}.jpg"
    img = face_recognition.load_image_file(img_path)
    encoding = face_recognition.face_encodings(img)[0]
    known_faces.append(encoding)

# 加载新的图像
image_to_test = face_recognition.load_image_file("new_person.jpg")

# 人脸检测和识别
face_locations = face_recognition.face_locations(image_to_test)
encodings = face_recognition.face_encodings(image_to_test, face_locations)

for face_location, encoding in zip(face_locations, encodings):
    results = face_recognition.compare_faces(known_faces, encoding)
    if True in results:
        match_index = results.index(True)
        name = known_face_names[match_index]
        print(f"Detected {name} at location: {face_location}")
    else:
        print("No matching face found.")

cv2.imshow("Image with detected faces", image_to_test)
cv2.waitKey(0)  # 等待按键关闭
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取和存储每个人脸的照片，然后在新的人脸图像上寻找匹配。