python实现人脸识别_python人脸识别代码实现丨内附代码

以下是使用Python实现人脸识别的代码示例，需要用到OpenCV和face_recognition库：

import cv2
import face_recognition

# 加载已知人脸图像
obama_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]

# 创建已知人脸编码列表和名称列表
known_face_encodings = [
    obama_face_encoding
]
known_face_names = [
    "Barack Obama"
]

# 加载摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

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

    # 将帧转换为RGB格式
    rgb_frame = frame[:, :, ::-1]

    # 查找帧中所有人脸的位置和特征
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)

    # 针对每个人脸进行识别
    for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):
        # 尝试匹配人脸
        matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)

        name = "Unknown"

        # 如果找到了匹配的人脸，则使用其名称
        if True in matches:
            first_match_index = matches.index(True)
            name = known_face_names[first_match_index]

        # 绘制人脸边框和名称
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Video', frame)

    # 按下q退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先加载已知的人脸图像，并使用`face_recognition`库计算它们的特征向量。然后，我们使用摄像头读取帧，并使用`face_recognition`查找每个帧中的人脸位置和特征。对于每个人脸，我们尝试将其与已知人脸进行匹配，并在图像中绘制人脸框和名称。最后，我们使用OpenCV显示结果，并等待用户按下“q”键退出。