# -*- coding: UTF-8 -*-

import face_recognition

import cv2

import os

# 这是一个超级简单(但很慢)的例子,在你的网络摄像头上实时运行人脸识别

# PLEASE NOTE: This example requires OpenCV (the `cv2` library) to be installed only to read from your webcam.

# 请注意:这个例子需要安装OpenCV

# 具体的演示。如果你安装它有困难,试试其他不需要它的演示。

# 得到一个参考的摄像头# 0(默认)

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

# 加载示例图片并学习如何识别它。

path ="images"#在同级目录下的images文件中放需要被识别出的人物图

total_image=[]

total_image_name=[]

total_face_encoding=[]

for fn in os.listdir(path): #fn 表示的是文件名

total_face_encoding.append(face_recognition.face_encodings(face_recognition.load_image_file(path+"/"+fn))[0])

fn=fn[:(len(fn)-4)]#截取图片名(这里应该把images文件中的图片名命名为为人物名)

total_image_name.append(fn)#图片名字列表

while True:

# 抓取一帧视频

ret, frame = video_capture.read()

# 发现在视频帧所有的脸和face_enqcodings

face_locations = face_recognition.face_locations(frame)

face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)

# 在这个视频帧中循环遍历每个人脸

for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):

# 看看面部是否与已知人脸相匹配。

for i,v in enumerate(total_face_encoding):

match = face_recognition.compare_faces([v], face_encoding,tolerance=0.5)

name = "Unknown"

if match[0]:

name = total_image_name[i]

break

# 画出一个框,框住脸

cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

# 画出一个带名字的标签,放在框下

cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)

font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX

cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)

# 显示结果图像

cv2.imshow('Video', frame)

# 按q退出

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

# 释放摄像头中的流

video_capture.release()

cv2.destroyAllWindows()

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