idnum = 0 #设置好与ID号码对应的用户名，如下，如0对应的就是初始 names = ['lyn','admin','user1','user2','user3'] #调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1*cam.get(3) minH = 0.1*cam.get(4) while True: ret,img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #识别人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 5, minSize = (int(minW),int(minH)) ) #进行校验 for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) #输出检验结果以及用户名 cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1) cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1) 怎么把这段代码修改成可同时识别N个用户

要将该代码修改为可同时识别N个用户，可以按照以下步骤进行：

1. 将`names`列表中的用户名修改为N个用户的用户名，例如`names = ['user1', 'user2', ..., 'userN']`。

2. 修改`recognizer`对象的训练数据，使其包含这N个用户的人脸数据。

3. 在进行人脸识别时，将`idnum`改为`idnums`，其类型为列表，用于存储每个检测到的人脸所属的用户ID号。

4. 在进行人脸识别时，使用`recognizer.predict()`方法来计算每个人脸与所有N个用户之间的相似度，并将得到的相似度列表存储在`confidence_list`中。

5. 在进行人脸识别时，遍历`confidence_list`，找到相似度最高的那个用户ID号，并将其存储在`idnums`列表中。

下面是修改后的代码：

names = ['user1', 'user2', ..., 'userN']   # N个用户的用户名

# 修改recognizer对象的训练数据
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
for i in range(N):
    recognizer.train(images[i], labels[i])

while True:
    ret,img = cam.read()
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 识别人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor = 1.2,
        minNeighbors = 5,
        minSize = (int(minW),int(minH))
    )

    # 进行校验
    idnums = []   # 存储每个检测到的人脸所属的用户ID号
    for(x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

        confidence_list = []   # 存储每个人脸与所有N个用户之间的相似度
        for i in range(N):
            idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h, x:x+w], i+1)
            confidence_list.append(confidence)

        # 找到相似度最高的那个用户ID号，并将其存储在idnums列表中
        max_index = confidence_list.index(min(confidence_list))
        if confidence_list[max_index] < 100:
            idnums.append(max_index)
        else:
            idnums.append(-1)

    # 输出检验结果以及用户名
    for i in range(len(faces)):
        (x,y,w,h) = faces[i]
        if idnums[i] != -1:
            idum = names[idnums[i]]
            confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence_list[idnums[i]]))
        else:
            idum = "unknown"
            confidence = "{0}%".format(round(100 - max(confidence_list)))
        cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1)
        cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1)

需要注意的是，以上代码仅为伪代码，具体实现过程需要根据实际情况进行调整。