python3.8动态人脸识别

实现动态人脸识别可以使用 OpenCV 和 dlib 库。以下是一个简单的 Python 代码示例：

首先需要安装必要的库：

pip install opencv-python
pip install face_recognition

然后，可以使用以下代码来实现动态人脸识别：

import cv2
import face_recognition

# 加载已知人脸图像及其名称
known_face_encodings = []
known_face_names = []

image_1 = face_recognition.load_image_file("person_1.jpg")
image_1_encoding = face_recognition.face_encodings(image_1)[0]
known_face_encodings.append(image_1_encoding)
known_face_names.append("Person 1")

image_2 = face_recognition.load_image_file("person_2.jpg")
image_2_encoding = face_recognition.face_encodings(image_2)[0]
known_face_encodings.append(image_2_encoding)
known_face_names.append("Person 2")

# 捕获摄像头视频
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = video_capture.read()

    # 转换BGR颜色（OpenCV）到RGB颜色（face_recognition）
    rgb_frame = frame[:, :, ::-1]

    # 查找图像中的所有面部和面部编码
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)

    # 在每个面部周围画一个框，并标记姓名
    for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):
        # 查看面部是否与我们已知的面部匹配
        matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)

        name = "Unknown"

        # 如果找到了匹配项，则使用第一个匹配项的名称
        if True in matches:
            first_match_index = matches.index(True)
            name = known_face_names[first_match_index]

        # 在面部周围画一个框
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

        # 在面部下方标记姓名
        cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)

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

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

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

此代码加载两个人的已知人脸图像，使用摄像头捕获视频，并尝试识别面部并将其与已知人脸进行匹配。如果找到匹配项，则在面部下方标记匹配人员的名称。