用python写人脸识别的代码得准备工作

在用Python编写人脸识别程序之前，需要进行一些准备工作，包括：

1. 安装Python和相关的第三方库。可以使用Anaconda、Pycharm等集成开发环境，也可以使用pip命令安装必要的库，如numpy、opencv-python、scikit-learn等。

2. 下载人脸数据集。人脸识别需要用到人脸数据集进行训练和测试，可以使用公开的数据集，如LFW、Yale、ORL等，也可以自己收集并整理数据集。

3. 数据预处理。对于收集到的数据集，需要进行预处理，包括图像缩放、灰度化、直方图均衡化等操作，使得数据集具有一致的格式和特征。

4. 特征提取。通过对预处理后的数据提取特征，可以得到更加有意义和有效的数据表示。常用的特征提取方法包括PCA、LBP、HOG等。

5. 分类器训练和评估。通过将提取到的特征输入到分类器中进行训练，可以得到一个用于人脸识别的模型。需要注意的是，训练数据和测试数据应该分开，避免过拟合和欠拟合等问题。

6. 实时人脸识别。在训练好模型后，可以使用OpenCV等库实现实时人脸识别。需要注意的是，实时人脸识别需要考虑到图像处理效率、人脸检测和识别准确率等问题。