用Python实现简单的人脸识别，10分钟搞定！（附源码）

Dear 丶 2023-10-04 08:45 35阅读 0赞

# 前言 #

让我的电脑认识我，我的电脑只有认识我，才配称之为我的电脑！

今天，我们用Python实现简单的人脸识别技术！

Python里，简单的人脸识别有很多种方法可以实现，依赖于python胶水语言的特性，我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的。这里介绍的是准确性比较高的一种。

**欲直接下载源代码文件，关注微信公众号：Python联盟，回复“人脸识别”即可获取~**

# 一、首先 #

梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤：

![2cec1037276619d1c5f920c9ef4a0132.png][]

流程大致如此，在此之前，要先让人脸被准确的找出来，也就是能准确区分人脸的分类器，在这里我们可以用已经训练好的分类器，网上种类较全，分类准确度也比较高，我们也可以节约在这方面花的时间。

ps: 博主的宝贝来源已经放在下面链接里啦~

推荐：GitHub项目

[https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades][https_github.com_opencv_opencv_tree_master_data_haarcascades]

既然用的是python，那自然少不了包的使用了，在看代码之前，我们先将整个项目所需要的包罗列一下：

**· CV2(Opencv)：**图像识别，摄像头调用

**· os：**文件操作

**· numpy：**NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库

**· PIL：**Python Imaging Library，Python平台事实上图像处理的标准库

# 二、接下来 #

## 1. 对照人脸获取 ##

#-----获取人脸样本-----
    import cv2
    
    #调用笔记本内置摄像头，参数为0，如果有其他的摄像头可以调整参数为1,2
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    #调用人脸分类器，要根据实际路径调整3
    face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'X:/Users/73950/Desktop/FaceRec/haarcascade_frontalface_default.xml')  #待更改
    #为即将录入的脸标记一个id
    face_id = input('\n User data input,Look at the camera and wait ...')
    #sampleNum用来计数样本数目
    count = 0

[2cec1037276619d1c5f920c9ef4a0132.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2cec1037276619d1c5f920c9ef4a0132.png
[https_github.com_opencv_opencv_tree_master_data_haarcascades]: https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades