phyton opencv3 人脸识别

要进行 Python 中的人脸识别，需要使用 OpenCV 库。在 OpenCV 3 中，有两种主要的人脸识别方法：Haar 特征分类器和局部二值模式直方图（LBPH）。

以下是一个简单的基于 OpenCV 3 的人脸识别代码示例：

import cv2

# 加载人脸分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载 LBPH 人脸识别器
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

# 加载训练好的模型
recognizer.read('train.yml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头中的帧
    ret, frame = cap.read()

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

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

    # 遍历每一个人脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 用矩形框标记人脸
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

        # 用识别器预测人脸
        id_, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h, x:x+w])

        # 打印识别结果
        print(id_, confidence)

    # 显示帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 如果按下 q 键则退出循环
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
cap.release()

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

这个代码示例会打开摄像头，检测摄像头中的人脸，并使用训练好的 LBPH 人脸识别器来识别每一个人脸。你需要提前训练好 LBPH 识别器，并将训练好的模型保存在 `train.yml` 文件中。