用python编写一个人脸识别并且能储存到数据库里

### 回答1：
为了实现人脸识别并将其存储到数据库中，您需要以下步骤：

1. 安装人脸识别库，例如 OpenCV、dlib 等。

2. 准备人脸图像数据并训练识别模型。

3. 使用 OpenCV 等库进行人脸检测，找到图像中的人脸。

4. 对检测到的人脸进行预处理，将其转换为适合识别模型使用的数据。

5. 使用训练好的识别模型对人脸进行识别，获取识别结果。

6. 将识别结果存储到数据库，例如 SQLite、MySQL 等。

7. 使用 Python 的数据库操作库，例如 SQLAlchemy、Pony ORM 等，在 Python 代码中连接数据库，存储和读取数据。

以上步骤仅是一个大致的流程，您可以根据具体的需求调整和优化。

### 回答2：
使用Python编写人脸识别并储存到数据库的程序需要依赖于一些库和工具。下面是一个简单的实现示例：

首先，我们需要安装dlib、OpenCV和SQLite库。可以使用pip安装它们：

pip install dlib opencv-python sqlite3

接下来，需要下载人脸检测器的预训练模型。可以在dlib的官方网站上找到：

https://github.com/davisking/dlib-models/blob/master/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

下载完成后，解压缩文件将其中的`shape_predictor_68_face_landmarks.dat`文件放置在项目目录下。

下面是一个简单的人脸识别并储存到数据库的示例代码：

import cv2
import dlib
import sqlite3

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('faces.db')
c = conn.cursor()

# 创建人脸数据表
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS faces
             (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
              name TEXT,
              image BLOB)''')

# 加载人脸检测器和识别器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

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

    # 使用人脸检测器检测人脸
    faces = detector(gray)

    for face in faces:
        # 使用识别器获取人脸特征
        landmarks = predictor(gray, face)

        # 储存人脸图像到数据库
        # 这里假设已经获取了人脸的图像数据
        name = 'Unknown'  # 人脸对应的姓名
        image = frame[face.top(): face.bottom(), face.left(): face.right()]  # 截取人脸区域的图像数据
        c.execute("INSERT INTO faces (name, image) VALUES (?, ?)", (name, image))

    # 显示图像
    cv2.imshow('Face Recognition', frame)

    # 按下Esc键退出程序
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 断开数据库连接
conn.commit()
conn.close()

# 关闭摄像头
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上述代码使用dlib库进行人脸检测和特征提取，使用sqlite3库进行数据库连接和操作，使用OpenCV库进行图像处理和显示。程序会实时从摄像头获取图像，并通过人脸识别技术检测人脸、提取特征，并将人脸图像储存在名为`faces.db`的数据库文件中的`faces`表中。

需要注意的是，上述示例代码只是简单的演示，实际项目中可能需要更复杂的处理，例如人脸识别算法的训练和优化、数据库表结构的设计和索引优化等等。

### 回答3：
要用Python编写一个人脸识别并且能够将结果储存到数据库里，可以使用以下几个步骤来完成：

1. 安装所需的库：
- 安装OpenCV库，用于图像处理和人脸识别。
- 安装numpy库，用于数组处理和数学计算。
- 安装MySQL Connector库，用于连接和操作MySQL数据库。

2. 导入所需的库：

   import cv2
   import numpy as np
   import mysql.connector

3. 连接数据库：

   mydb = mysql.connector.connect(
       host="localhost",
       user="your_username",
       password="your_password",
       database="your_database"
   )
   cursor = mydb.cursor()

4. 加载人脸分类器：

   face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

5. 打开摄像头进行人脸识别：

   cap = cv2.VideoCapture(0)
   while True:
       ret, frame = cap.read()
       gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
       faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
       for (x, y, w, h) in faces:
           cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
           # 进行人脸识别操作

       cv2.imshow('Face Recognition', frame)
       if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
           break

   cap.release()
   cv2.destroyAllWindows()

6. 将人脸识别结果储存到数据库中：

   # 假设数据库中有一个名为faces的表
   for (x, y, w, h) in faces:
       # 将人脸图像保存到本地
       face_img = frame[y:y+h, x:x+w]
       cv2.imwrite("face.jpg", face_img)

       # 将人脸图像路径插入到数据库
       sql = "INSERT INTO faces (face_path) VALUES (%s)"
       val = ("face.jpg", )
       cursor.execute(sql, val)

   mydb.commit()

以上是一个简单的使用Python编写人脸识别并将结果储存到数据库的示例。你可以根据实际需求对代码进行修改和拓展。