用Python编写一个人脸识别的代码

好的，以下是一个基于Python和OpenCV库实现的简单人脸识别代码示例：

import cv2

# 加载人脸识别分类器
faceCascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# 加载人脸数据库
database = {
    "person1": cv2.imread("person1.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE),
    "person2": cv2.imread("person2.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE),
    # ...
}

# 摄像头捕获人脸
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 获取摄像头帧
    ret, frame = cap.read()

    # 转为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 识别人脸
    faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # 遍历检测到的人脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 绘制矩形框
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

        # 提取人脸ROI并缩放为固定大小
        roi = cv2.resize(gray[y:y + h, x:x + w], (200, 200))

        # 将人脸ROI与数据库中的人脸进行比对
        match = None
        for name, face in database.items():
            # 使用L2距离计算相似度
            distance = cv2.norm(face, roi, cv2.NORM_L2)
            if match is None or distance < match[0]:
                match = (distance, name)

        # 如果匹配到人脸，则在矩形框上方显示名字
        if match is not None:
            cv2.putText(frame, match[1], (x, y - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow("Face Recognition", frame)

    # 按下q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

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

需要注意的是，这是一个简单的示例代码，实际上人脸识别需要进行更加复杂的算法和处理。建议在实际应用中使用更加精细的算法和人脸数据库进行识别，以获得更高的准确率。