self.face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, self.face_locations)

这行代码是使用 face_recognition 库中的 face_encodings 函数来计算图像中所有面部的128维编码。其中，small_frame 是一个包含被检测到的人脸的小图像，face_locations 是一个包含人脸位置的元组列表。这个函数会返回一个包含所有面部编码的列表。这些编码可以用于比较两张面部图像，以确定它们是否属于同一个人。

相关问题

if self.process_this_frame: self.face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame) self.face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, self.face_locations) self.face_names = [] name = ""

这段代码是使用 face_recognition 库对视频帧中的人脸进行识别和编码。首先会对视频帧进行缩放（small_frame），然后使用 face_locations 函数获取人脸位置，再使用 face_encodings 函数获取人脸编码。最后通过一个循环来判断每个人脸的编码与已知人脸编码是否相似，从而得到人脸的名字。其中，name 是一个字符串变量，用于存储当前处理的人脸的名字。

self.face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, self.face_locations)是什么算法原理是什么

这行代码使用的算法是人脸编码（Face encoding）算法，它的原理是通过深度神经网络来将人脸图像转换成一个向量，使得同一个人的人脸图像对应的向量距离更近，不同人的人脸图像对应的向量距离更远。这个向量通常是128维的，称之为人脸特征向量（Face feature vector）。

在具体实现中，通常使用的是一种名为基于深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的模型，例如使用ResNet等深度神经网络模型来进行特征提取和编码。这个算法的主要应用场景是人脸识别和人脸认证等方面。