基于openCV的人脸识别.

基于OpenCV的人脸识别可以使用OpenCV的人脸识别模块（cv2.face）。该模块提供了多种人脸识别算法，包括Eigenfaces、Fisherfaces和LBPH等。

以下是一个基于OpenCV的人脸识别的示例代码：

import cv2

# 加载训练好的人脸识别模型
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
face_recognizer.read('path/to/trained_model.xml')

# 加载用于识别的图片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

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

# 使用人脸检测器检测图片中的人脸
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('path/to/haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)

# 针对每一个检测到的人脸进行识别
for (x, y, w, h) in faces:
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    label, confidence = face_recognizer.predict(roi_gray)
    print('Label:', label)
    print('Confidence:', confidence)

在以上示例中，我们首先加载了一个训练好的人脸识别模型（这里使用的是LBPH算法）。然后，我们加载了一张图片，并将其转换为灰度图像。接着，我们使用人脸检测器检测图片中的人脸。最后，我们针对每一个检测到的人脸进行识别，并输出识别结果。

需要注意的是，以上示例仅仅是一个简单的演示，实际上，要进行更加准确和稳健的人脸识别，还需要进行更加复杂和严谨的算法和流程设计。