如今Python程序员可以做深度学习算法实现人脸识别，得益于国外开源框架，虽然它不能达到face++和众多人脸识别公司，但实际应用并没有受到太大的压力。下图为tensorflow的5点定位加情感测试。

人脸识别的应用

不久前，新闻曝光一家奇葩公司。Python资深程序员使用相机人脸识别老板。当老板走进自己工作范围，电脑自动切换到自己的工作界面并实现报警！（脑洞大开，上班的各个都是人才。）

服气？

你还以为这个花梗是网络谣言吗？

还认为人脸识别技术特别复杂和高？

不！today Xiaobian用最简单易懂的Python代码来解释，给你带来这种防火、防盗、老板的终极武器。

项目地址：

项目目标：

确定一个特定的人并通过电话告诉你：你的老板来了！

项目环境介绍：

Python 3.3

Windows 7或MACOS，以及Linux所有系统

照相机和PyCharm

下载Python 3.6并配置相关的系统环境。按Win键+R键输入CMD。

打开命令提示符，输入安装依赖项的命令：

Python代码的解释：

我们开始逐行解释人脸识别代码，以确保人们“深入”到人工智能领域。

视频捕获＝CV2视频捕获（0）

加载样本图片并学习如何识别它。

OBAMAYMIGATION FACEYAULIQUITION.LoopyIMAGEX文件（BOSS2.BMP）

OBAMAAFACEYOMAGION＝FACEA识别（FAB）编码（OBAMAI图像）〔0〕

WhileTrue：

Ret，框架= VIEOTHOPCATION.Read（）

FACEY位置= FACEL识别（FACEL）位置（帧）

FACE编码：FACEA识别

CV2.VIECOCAPPACK函数定义相机对象，0是第一个相机，通常是笔记本的内置相机。

FaulyActhix.LoopyIMAGEX文件：读取项目下的图像文件。

脸谱识别：编码图片。