while True: ret,img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #识别人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 5, minSize = (int(minW),int(minH)) ) #进行校验 idnums=['0','1'] for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) confidence_list = [] # 存储每个人脸与所有N个用户之间的相似度 idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h, x:x+w], i+1) confidence_list.append(confidence) # 找到相似度最高的那个用户ID号，并将其存储在idnums列表中 max_index = confidence_list.index(min(confidence_list)) if confidence_list[max_index] < 100: idnums.append(max_index) else: idnums.append(-1)

这段代码是一个死循环，会不断地读取摄像头的图像并进行人脸识别。在循环中，首先使用 `cam.read()` 读取摄像头的图像，然后将其转换为灰度图像。接着，使用分类器 `face_cascade` 进行人脸识别，找到识别出的人脸后，使用识别器 `recognizer` 进行人脸校验，并将校验结果存储在 `idnums` 列表中。最后，将识别结果显示在图像上。

由于循环条件为 `True`，因此这段代码会一直不停地循环执行，直到程序被手动中断或出现错误。如果程序中没有适当的终止条件，就会导致死循环。

相关问题

基于以下代码import sys import dlib import cv2 predictor_path="shape_predictor_194_face_landmarks.dat" detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) cam = cv2.VideoCapture(0) cam.set(3, 1280) cam.set(4, 720) color_white = (255, 255, 255) line_width = 3 while True: ret_val, img = cam.read() rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dets = detector(rgb_image) for det in dets: cv2.rectangle(img, (det.left(), det.top()), (det.right(), det.bottom()), color_white, line_width) shape = predictor(img, det) for p in shape.parts(): cv2.circle(img, (p.x, p.y), 2, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow('my webcam', img) if cv2.waitKey(1) == 27: break cv2.destroyAllWindows() 加入dilb和OpenCV的目标跟踪算法，于持续视频播放中，每秒中的第一帧图像执行dilb人脸特征点检测，后续图像跟踪这些特征点，争取实现194个人脸特征点的跟踪

好的，您想要在上述代码的基础上加入dlib和OpenCV的目标跟踪算法，并在持续视频播放中，每秒中的第一帧图像执行dlib人脸特征点检测，后续图像跟踪这些特征点，争取实现194个人脸特征点的跟踪是吗？那么我可以给您提供一些参考代码，希望可以帮助您完成这个任务。

import sys
import dlib
import cv2

# 加载dlib的人脸检测器和68个特征点模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 初始化跟踪器
tracker = cv2.TrackerCSRT_create()

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置摄像头参数
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)

# 初始化变量
bbox = None
init_once = False

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

    # 每秒中的第一帧进行人脸检测
    if ret and cv2.waitKey(1) == 27:
        # 将帧转换为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

        # 如果检测到人脸，则选择第一个人脸进行跟踪
        if len(rects) > 0:
            bbox = (rects[0].left(), rects[0].top(), rects[0].width(), rects[0].height())

            # 初始化跟踪器
            tracker.init(frame, bbox)
            init_once = True

    # 如果bbox已经初始化，则执行跟踪
    if init_once:
        # 跟踪目标
        ok, bbox = tracker.update(frame)
        if ok:
            # 跟踪成功，绘制跟踪框和特征点
            (x, y, w, h) = [int(v) for v in bbox]
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

            # 获取特征点
            shape = predictor(frame, dlib.rectangle(x, y, x + w, y + h))

            # 绘制特征点
            for i in range(68):
                x = shape.part(i).x
                y = shape.part(i).y
                cv2.circle(frame, (x, y), 2, (0, 0, 255), -1)

    # 显示视频帧
    cv2.imshow("Frame", frame)

    # 按ESC键退出程序
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先加载了dlib的人脸检测器和68个特征点模型。然后，我们初始化了一个跟踪器（这里我们使用了OpenCV的CSRT跟踪器），并打开摄像头。在主循环中，我们读取视频帧，并在每秒中的第一帧进行人脸检测。如果检测到人脸，则选择第一个人脸进行跟踪。如果bbox已经初始化，则执行跟踪，并绘制跟踪框和特征点。

需要注意的是，这里我们使用了dlib的68个特征点模型，而不是194个特征点模型。如果您想要使用194个特征点模型，只需要将以下代码中的 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat' 替换为 'shape_predictor_194_face_landmarks.dat' 即可：

predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_194_face_landmarks.dat')

希望这个参考代码可以帮助您实现目标跟踪和人脸特征点检测。

idnum = 0 #设置好与ID号码对应的用户名，如下，如0对应的就是初始 names = ['lyn','admin','user1','user2','user3'] #调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1*cam.get(3) minH = 0.1*cam.get(4) while True: ret,img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #识别人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 5, minSize = (int(minW),int(minH)) ) #进行校验 for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) #输出检验结果以及用户名 cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1) cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1) 怎么把这段代码修改成可同时识别N个用户

要将该代码修改为可同时识别N个用户，可以按照以下步骤进行：

1. 将`names`列表中的用户名修改为N个用户的用户名，例如`names = ['user1', 'user2', ..., 'userN']`。

2. 修改`recognizer`对象的训练数据，使其包含这N个用户的人脸数据。

3. 在进行人脸识别时，将`idnum`改为`idnums`，其类型为列表，用于存储每个检测到的人脸所属的用户ID号。

4. 在进行人脸识别时，使用`recognizer.predict()`方法来计算每个人脸与所有N个用户之间的相似度，并将得到的相似度列表存储在`confidence_list`中。

5. 在进行人脸识别时，遍历`confidence_list`，找到相似度最高的那个用户ID号，并将其存储在`idnums`列表中。

下面是修改后的代码：

names = ['user1', 'user2', ..., 'userN']   # N个用户的用户名

# 修改recognizer对象的训练数据
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
for i in range(N):
    recognizer.train(images[i], labels[i])

while True:
    ret,img = cam.read()
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 识别人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor = 1.2,
        minNeighbors = 5,
        minSize = (int(minW),int(minH))
    )

    # 进行校验
    idnums = []   # 存储每个检测到的人脸所属的用户ID号
    for(x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

        confidence_list = []   # 存储每个人脸与所有N个用户之间的相似度
        for i in range(N):
            idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h, x:x+w], i+1)
            confidence_list.append(confidence)

        # 找到相似度最高的那个用户ID号，并将其存储在idnums列表中
        max_index = confidence_list.index(min(confidence_list))
        if confidence_list[max_index] < 100:
            idnums.append(max_index)
        else:
            idnums.append(-1)

    # 输出检验结果以及用户名
    for i in range(len(faces)):
        (x,y,w,h) = faces[i]
        if idnums[i] != -1:
            idum = names[idnums[i]]
            confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence_list[idnums[i]]))
        else:
            idum = "unknown"
            confidence = "{0}%".format(round(100 - max(confidence_list)))
        cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1)
        cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1)

需要注意的是，以上代码仅为伪代码，具体实现过程需要根据实际情况进行调整。