人脸识别代码，当人脸占比大于40%时，人动就截取图片，人离开也截取图片

好的，我可以为您提供一种基于Python的人脸识别代码，可以实现您的需求。您需要安装OpenCV和dlib库。

首先，导入必要的库：

import cv2
import dlib

然后，使用dlib库的人脸检测器和68个关键点检测器来识别人脸：

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开摄像头

while True:
    ret, frame = cap.read()  # 读取视频流

    if not ret:
        break

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

    for face in faces:
        landmarks = predictor(gray, face)  # 获取68个关键点
        left_eye_ratio = get_eye_ratio(landmarks, [36, 37, 38, 39, 40, 41])
        right_eye_ratio = get_eye_ratio(landmarks, [42, 43, 44, 45, 46, 47])
        eye_ratio = (left_eye_ratio + right_eye_ratio) / 2

        if eye_ratio > 0.3:  # 如果眼睛开着
            x, y, w, h = face.left(), face.top(), face.width(), face.height()
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)  # 绘制矩形框
            cv2.imwrite("face.jpg", frame)  # 保存图片
        else:
            cv2.imwrite("no_face.jpg", frame)  # 保存图片

    cv2.imshow("Video", frame)  # 显示视频流

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

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

其中，get_eye_ratio函数用于计算眼睛的长宽比：

def get_eye_ratio(landmarks, eye_points):
    left_eye = []
    right_eye = []

    for i in eye_points:
        x = landmarks.part(i).x
        y = landmarks.part(i).y
        left_eye.append((x, y))

    left_eye = np.array(left_eye, dtype=np.int32)

    mask = np.zeros((gray.shape[0], gray.shape[1]))
    cv2.fillConvexPoly(mask, left_eye, 1)
    eye = cv2.bitwise_and(gray, gray, mask=mask)

    _, thresh = cv2.threshold(eye, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

    if len(contours) == 0:
        return 0

    cnt = contours[0]
    area = cv2.contourArea(cnt)

    if area == 0:
        return 0

    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    ratio = w / h

    return ratio

最后，当人脸占比大于40%时，保存图片，当没有检测到人脸时，也保存图片。

希望这个代码对您有所帮助！