人脸识别代码及运行结果图片

人脸识别是一种计算机视觉技术，通常涉及到深度学习和机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）。在Python中，可以使用开源库如OpenCV、Dlib或Face_recognition等来实现人脸识别功能。以下是一个简单的示例，展示了如何使用OpenCV和Haar级联分类器识别一张人脸：

import cv2

# 加载预训练的人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取图像
img = cv2.imread('test_image.jpg')

# 转换为灰度图像，便于处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 在原始图像上标记发现的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示带有标记的图像
cv2.imshow('Face Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行这段代码后，它会在给定的`test_image.jpg`中寻找并框出人脸。如果找到，会显示一个红色矩形框住人脸区域。

由于这是一个文本环境，无法直接展示运行结果图片。你可以将`test_image.jpg`替换为你自己的图片文件，并运行上述代码查看实际效果。如果你想要分享图片结果，建议在本地运行并截图保存。