什么是人脸识别
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
目前的人脸识别技术已经非常成熟了，还发展成3D人脸识别。而且现在各大厂商也都提供了人脸识别的API接口供我们调用，可以说几行代码就可以完成人脸识别。但是人脸识别的根本还是基于图像处理。在Python中最强大的图像处理库就是OpenCV。
OpenCV简介
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV基本使用
安装
pip install opencv-python # 基础库pip install opencv-contrib-python # 扩展库pip install opencv-python-headless读取图片
读取和显示图片是最基本的操作了，OpenCV当中使用imread和imshow实现该操作
import cv2 as cv# 读取图片，路径不能含有中文名，否则图片读取不出来image = cv.imread('1111.jpg')# 显示图片cv.imshow('image', image)# 等待键盘输入，单位是毫秒，0表示无限等待cv.waitKey(0)# 因为最终调用的是C++对象，所以使用完要释放内存cv.destroyAllWindows()
将图片转为灰度图
OpenCV中数百中关于不同色彩控件之间转换的方法。目前最常用的有三种：灰度、BGR、HSV。
- 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来讲图片转换成灰阶，灰度图会大量减少图像处理中的色彩处理，对人脸识别很有效。
- BGR每个像素都由一个三元数组来表示，分别代码蓝、绿、红三种颜色。python中还有一个库PIL，读取的图片通道是RGB，其实是一样的，只是颜色顺序不一样
- HSV，H是色调，S是饱和度，V是黑暗的程度
将图片转换为灰度图
import cv2 as cv# 读取图片，路径不能含有中文名，否则图片读取不出来image = cv.imread('1111.jpg')# cv2读取图片的通道是BGR，# PIL读取图片的通道是RGB# code选择COLOR_BGR2GRAY，就是BGR to GRAYgray_image = cv.cvtColor(image, code=cv.COLOR_BGR2GRAY)# 显示图片cv.imshow('image', gray_image)# 等待键盘输入，单位是毫秒，0表示无限等待cv.waitKey(0)# 因为最终调用的是C++对象，所以使用完要释放内存cv.destroyAllWindows()
