用python实现简单的人脸识别

要用 Python 实现简单的人脸识别，可以使用 OpenCV 和 Dlib 库。

以下是一个简单的人脸识别例子：

import cv2
import dlib

# 人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 人脸关键点检测器
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 加载已知人脸特征向量
known_face_encodings = [
    # TODO: 添加已知人脸的特征向量
]

# 已知人脸的标签
known_face_names = [
    # TODO: 添加已知人脸的标签
]

# 打开摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头图像
    ret, frame = video_capture.read()

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

    # 检测人脸
    faces = detector(gray, 0)

    # 遍历每一个人脸
    for face in faces:
        # 获取人脸关键点
        landmarks = predictor(gray, face)

        # 提取人脸特征向量
        face_encoding = face_recognition.face_encodings(frame, [face])[0]

        # 在已知人脸库中匹配人脸
        matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)

        # 如果有匹配，则显示人脸标签
        if True in matches:
            match_index = matches.index(True)
            name = known_face_names[match_index]
        else:
            name = "Unknown"

        # 在人脸周围绘制矩形和标签
        top, right, bottom, left = face.top(), face.right(), face.bottom(), face.left()
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
        cv2.putText(frame, name, (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('Video', frame)

    # 检测键盘输入，按 Q 键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源
video_capture.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这个例子中使用了已知人脸库进行人脸匹配，需要先构建已知人脸库，获取已知人脸的特征向量和标签。具体实现可以使用 FaceNet 等深度学习模型进行人脸特征提取和匹配。