Python实现一个非深度学习的人脸识别算法的代码，对一个视频进行处理，请注意，需要识别，而不是单纯检测人脸

好的，以下是一个基于OpenCV的非深度学习的人脸识别算法的Python代码，可以对一个视频进行处理，并进行人脸识别：

import cv2

# 加载人脸分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载LBPH人脸识别器
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read("trainer.yml")

# 定义标签和名称
labels = {"person_name": 1}
with open("labels.pickle", 'rb') as f:
    labels = pickle.load(f)
    labels = {v:k for k,v in labels.items()}

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

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

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

    # 进行人脸识别
    for (x, y, w, h) in faces:
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        id_, confidence = recognizer.predict(roi_gray)
        if confidence >= 45 and confidence <= 85:
            font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
            name = labels[id_]
            color = (255, 255, 255)
            stroke = 2
            cv2.putText(frame, name, (x,y), font, 1, color, stroke, cv2.LINE_AA)
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下q键退出
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放视频捕获器
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

你需要先训练一个LBPH人脸识别器，然后将训练好的模型文件`trainer.yml`和标签文件`labels.pickle`放在同一目录下，并将上述代码中的`video.mp4`替换为你要处理的视频文件的路径，这样就可以对视频进行实时人脸识别了。