face_encodings()函数

`face_encodings()` 函数是 `face_recognition` 模块中的一个函数，用于获取一个图像中所有人脸的特征编码。函数的语法如下：

face_recognition.face_encodings(face_image, known_face_locations=None, num_jitters=1, model='small')

函数参数说明：

- `face_image`：一个 Numpy 数组类型的图像，可以是 RGB 或 BGR 格式，大小没有限制。
- `known_face_locations`：一个可选参数，用于指定已知人脸在图像中的位置。如果提供了这个参数，则函数只会对指定位置的人脸进行特征提取。
- `num_jitters`：一个可选参数，用于指定特征提取时每个人脸要进行的随机扰动次数。默认值为 1。
- `model`：一个可选参数，用于指定使用的人脸识别模型。可以是 `'large'` 或 `'small'`，默认值为 `'small'`。

函数返回值是一个 Numpy 数组类型的二维列表，每行代表一个人脸的特征编码。如果输入图像中没有人脸，则返回一个空列表。特征编码是一个长度为 128 的浮点数数组，用于表示人脸在高维空间中的位置。可以将这个函数用于人脸识别任务中，用于获取指定图像中所有人脸的特征编码。

相关问题

self.face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, self.face_locations)

这行代码是使用 face_recognition 库中的 face_encodings 函数来计算图像中所有面部的128维编码。其中，small_frame 是一个包含被检测到的人脸的小图像，face_locations 是一个包含人脸位置的元组列表。这个函数会返回一个包含所有面部编码的列表。这些编码可以用于比较两张面部图像，以确定它们是否属于同一个人。

if self.process_this_frame: self.face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame) self.face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, self.face_locations) self.face_names = [] name = ""

这段代码是使用 face_recognition 库对视频帧中的人脸进行识别和编码。首先会对视频帧进行缩放（small_frame），然后使用 face_locations 函数获取人脸位置，再使用 face_encodings 函数获取人脸编码。最后通过一个循环来判断每个人脸的编码与已知人脸编码是否相似，从而得到人脸的名字。其中，name 是一个字符串变量，用于存储当前处理的人脸的名字。