self.a = face_recognition()其他调用方法

关于 `self.a = face_recognition()` 这句代码，我不清楚您是在哪个上下文环境中调用的，因此无法给出具体的解释。如果您能提供更多的上下文信息，我可以更好地帮助您。

对于 face_recognition 模块的其他调用方法，可以参考 face_recognition 模块的官方文档。该文档提供了详细的 API 文档和示例，可以帮助您更好地了解如何使用 face_recognition 模块进行人脸识别。您可以访问以下链接查看官方文档：

https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/index.html

相关问题

def init_known_face(self): # 数据库连接对象 conn = MySQLdb.connect(host = 'localhost',port=3306 ,user = 'root',passwd = 'root',db = 'attendanceinfo',charset='utf8') # 游标对象 cur = conn.cursor() # 查询的sql语句 sql = "SELECT * FROM userinfo " cur.execute(sql) data = cur.fetchall() row=cur.rowcount vol=6 self.stopvidow = False self.known_face_encodings = [] self.known_face_names = [] for i in range(row): is_exsit = os.path.exists(str(data[i][4])) if (is_exsit): obama_image = face_recognition.load_image_file(str(data[i][4])) obama_face_encoding = self.new_method(obama_image) self.known_face_encodings.append(obama_face_encoding) self.known_face_names.append(str(data[i][1])) cur.close() self.new_method(conn) self.new_method2() def new_method(self, conn): conn.close() def new_method1(self, obama_image): obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0] return obama_face_encoding找出代码错误并修正

在这段代码中，`self.new_method` 和 `self.new_method2` 方法没有被正确命名，应该修改为正确的方法名。同时，`self.new_method` 方法的作用是关闭数据库连接，但是在初始化已知人脸编码时被错误调用，应该将其修改为一个专门关闭数据库连接的方法。

修改后的代码如下：

import face_recognition
import MySQLdb
import os

class FaceRecognizer:
    def __init__(self):
        self.stopvidow = False
        self.known_face_encodings = []
        self.known_face_names = []
        self.init_known_face()

    def init_known_face(self):
        # 数据库连接对象
        conn = MySQLdb.connect(host='localhost', port=3306, user='root',
                               passwd='root', db='attendanceinfo', charset='utf8')
        # 游标对象
        cur = conn.cursor()

        # 查询的sql语句
        sql = "SELECT * FROM userinfo "
        cur.execute(sql)
        data = cur.fetchall()
        row = cur.rowcount
        vol = 6

        self.known_face_encodings = []
        self.known_face_names = []

        for i in range(row):
            is_exsit = os.path.exists(str(data[i][4]))
            if (is_exsit):
                obama_image = face_recognition.load_image_file(str(data[i][4]))
                obama_face_encoding = self.get_face_encoding(obama_image)
                self.known_face_encodings.append(obama_face_encoding)
                self.known_face_names.append(str(data[i][1]))

        cur.close()
        conn.close()

    def get_face_encoding(self, obama_image):
        obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]
        return obama_face_encoding

    def new_method2(self):
        pass

注意，我将 `new_method` 修改为 `get_face_encoding`，并在 `init_known_face` 方法中调用它来获取人脸编码。此外，我也将 `new_method2` 修改为一个空方法。

解释这段代码： face_distances = face_recognition.face_distance(self.known_face_encodings, face_encoding)

这段代码的作用是计算一个人脸编码与已知人脸编码之间的欧几里德距离。更具体地说，它计算给定脸部编码和已知脸部编码之间的 L2 距离。它用于人脸识别系统的算法中，以比较两个人脸之间的相似性。在这段代码中，`self.known_face_encodings` 是一个已知的人脸编码数组，而 `face_encoding` 是一个待比较的人脸编码。`face_distances` 变量将包含一个包含编码之间距离的数组，假设 `self.known_face_encodings` 和 `face_encoding` 是 `numpy` 数组，那么该数组将是一个形状为 `(len(self.known_face_encodings),)` 的一维数组，其中每个元素是 `face_encoding` 与其中一个已知编码之间的距离。