python人脸识别示例

以下是一个基于Python OpenCV和face_recognition库的人脸识别示例：

1. 安装OpenCV和face_recognition库

在命令行中输入以下命令：

pip install opencv-python
pip install face_recognition

2. 下载示例图片和模型文件

下载示例图片和模型文件，保存在同一个文件夹中。示例图片包括两张人脸照片，分别为“Obama.jpg”和“Trump.jpg”。模型文件为“face_recognition_model.dat”。

3. 编写代码

import cv2
import face_recognition


# 加载示例图片和模型文件
obama_image = face_recognition.load_image_file("Obama.jpg")
trump_image = face_recognition.load_image_file("Trump.jpg")
face_encodings = []
face_encodings.append(face_recognition.face_encodings(obama_image)[0])
face_encodings.append(face_recognition.face_encodings(trump_image)[0])


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

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = video_capture.read()
    
    # 将图像从BGR转换为RGB
    rgb_frame = frame[:, :, ::-1]
    
    # 检测人脸
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
    
    # 对于每个检测到的人脸，进行人脸识别
    for face_location in face_locations:
        # 提取人脸特征
        face_encoding = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, [face_location])[0]
        
        # 将人脸特征与已知人脸进行比对
        matches = face_recognition.compare_faces(face_encodings, face_encoding)
        
        # 找到最佳匹配的人脸
        best_match_index = matches.index(True)
        
        # 标注人脸
        top, right, bottom, left = face_location
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
        cv2.putText(frame, "Unknown" if best_match_index == -1 else ["Obama", "Trump"][best_match_index], (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow('Video', frame)
    
    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
video_capture.release()

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

4. 运行程序

在命令行中输入以下命令：

python face_recognition_example.py

程序将打开摄像头，检测人脸并进行人脸识别。在图像中，已知的人脸将被标注为“Obama”或“Trump”，未知的人脸将被标注为“Unknown”。按下q键退出程序。