基于face_recognition和OpenCV的人脸识别程序源代码

能够实现调用摄像头，实时检测人脸，实时注册捕捉照片存入本地，同时多人识别的人脸识别程序的源代码，需要环境为face_recognition,dlib,cv2,numpy等，可自行在pycharm等配置环境。

import face_recognition
import cv2
import numpy as np

# This is a demo of running face recognition on live video from your webcam. It‘s a little more complicated than the
# other example but it includes some basic performance tweaks to make things run a lot faster:
#   1. Process each video frame at 1/4 resolution （though still display it at full resolution）
#   2. Only detect faces in every other frame of video.

# PLEASE NOTE: This example requires OpenCV （the ‘cv2‘ library） to be installed only to read from your webcam.
# OpenCV is *not* required to use the face_recognition library. It‘s only required if you want to run this
# specific demo. If you have trouble installing it try any of the other demos that don‘t require it instead.

# Get a reference to webcam #0 （the default one）
video_capture = cv2.VideoCapture（0）

# Load a sample picture and learn how to recognize it.
obama_image = face_recognition.load_image_file（“zcx.jpg“）
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings（obama_image）[0]

# Load a second sample picture and learn how to recognize it.


# Create arrays of known face encodings and their names
known_face_encodings = [
    obama_face_encoding

]
known_face_names = [
    “Barack Obama“

]

# Initialize some variables
face_locations = []
face_encodings = []
face_names = []
process_this_frame = True

while True:
    # Grab a single frame of video
    ret frame = video_capture.read（）

    # Resize frame of video to 1/4 size for faster face recognition processing
    small_frame = cv2.resize（frame （0 0） fx=0.25 fy=0.25）

    # Convert the image from BGR color （which OpenCV uses） to RGB color （which face_recognition uses）
    rgb_small_frame = small_frame[: : ::-1]

    # Only process every other frame of video to save time
    if process_this_frame:
        # Find all the faces and face encodings in the current frame of video
        face_locations = face_recognition.fac