生成一段人脸识别python代码

以下是一段简单的人脸识别Python代码，它使用OpenCV和机器学习库来实现：

import cv2
import numpy as np

# 准备训练数据集
faces = [...] # 人脸图像数据
labels = [...] # 对应的人名标签

# 训练人脸识别模型
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
face_recognizer.train(faces, np.array(labels))

# 加载测试图像
test_image = cv2.imread('test_image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 对每个人脸进行识别
for (x,y,w,h) in faces:
    # 提取人脸部分
    face_image = gray_image[y:y+h, x:x+w]
    
    # 使用人脸识别模型对人脸部分进行识别
    label, confidence = face_recognizer.predict(face_image)
    
    # 输出识别结果
    print(f'Confidence: {confidence}')
    print(f'Label: {label}')
    
    # 在图像上标出人脸部分的位置
    cv2.rectangle(test_image, (x,y), (x+w, y+h), (0,255,0), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Test Image', test_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先准备好训练数据集，然后使用LBPH算法训练一个人脸识别模型。接着，它加载测试图像并使用Haar级联分类器检测人脸。对于每个检测到的人脸，它提取人脸部分并使用训练好的模型进行识别。最后，它在原始图像上标出人脸部分的位置，并显示结果图像。