编写基于python的人脸识别系统

编写基于Python的人脸识别系统需要进行以下步骤：

1. 数据集收集：从互联网上或自己拍摄照片收集人脸数据集。
2. 数据集预处理：使用OpenCV等库对数据集进行预处理，包括裁剪、旋转、缩放等操作。
3. 特征提取：从预处理后的图像中提取特征，通常使用的方法是将图像转换为向量。
4. 训练模型：使用机器学习或深度学习算法训练模型，如SVM、CNN等。
5. 测试模型：将新的人脸图像输入模型进行测试，判断是否为已知的人脸。
6. 应用场景：将人脸识别系统应用于各种场景，如门禁、考勤等。

在Python中，常用的库及工具有：

1. OpenCV：用于图像处理和计算机视觉。
2. scikit-learn：用于机器学习算法的实现和测试。
3. TensorFlow、Keras：用于深度学习算法的实现和测试。

以上是人脸识别系统的基本步骤和常用工具，具体实现过程需要根据具体的需求和场景进行调整和优化。