Python的人工智能和图像识别一直是python这个语言的发展最为快速的方向，那么人脸识别就是对其的一种实际应用了。那么本文就会介绍python实现简单人脸识别的思路和一些方法。
1.人脸识别的第一步就是需要获得实时的人类面部特征，示例如下：
mport cv2
#调用笔记本内置摄像头。
cap = cv2.VideoCapture(0)
#为即将录入的脸标记一个id
face_id = input('\n User data input')
#收集样本数量
count = 02.建立一个算法对照模型以供程序能够对上传的照片和实时的面部特性进行比较，代码如下：
# 导入pillow库，用于处理图像
from PIL import Image
import cv2
# 初始化对比方法
recog = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
#保存算法构建好的模型
recog.save('tra/tra.yml')3.检测校验并开始进行人脸识别，示例如下：
# 实例化识别方法
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# 使用前面已经构建好的模型
recognizer.read('tra/tra.yml')
# 使用摄像头获取实时数据
cam = cv2.VideoCapture(0)
# 关闭文件节省资源
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()以上就是关于“Python如何实现简单人脸识别？解决思路看这里”的全部内容了，想要了解更多python的实用知识和实际案例可以在网页顶部栏目中找到python这个选项查看更多哦。
