import cv2

cv2.namedWindow("frame")
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(cap.isOpened()):
ret, img = cap.read()
if ret == True:
cv2.imshow("frame", img)
k = cv2.waitKey(100)
if k == ord("z") or k == ord("Z"):
cv2.imwrite("F:\\pythonBase\\pythonex\\catch.jpg", img)
break
cap.release()
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyWindow("frame")

def makeFace(facename, msg, endstr):
print(msg) #显示提示信息
cv2.namedWindow("frame")
cv2.waitKey(0)
cap = cv2.VideoCapture(0) #打开摄像头
while(cap.isOpened()): #如果摄像头处于打开状态，则...
ret, img = cap.read() #读取图像
if ret == True: #读取成功
cv2.imshow("frame", img) #显示图像
k = cv2.waitKey(100) #每0.1秒读一次键盘
if k == ord("z") or k == ord("Z"): #如果输入z
cv2.imwrite(facename,img) #把读取的img保存至facename文件
image = cv2.imread(facename) #读取刚刚保存的facename文件至image变量，作为下面人脸识别函数的参数
faces = faceCascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30,30), flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
(x, y, w, h) = (faces[0][0], faces[0][1], faces[0][2], faces[0][3]) #取出第一张人脸区域
image1 = Image.open(facename).crop((x, y, x+w, y+h)) #抓取人脸区域的图像并存至image1变量
image1 = image1.resize((200, 200), Image.ANTIALIAS) #把取得的人脸区域的分辨率变为200x200
image1.save(facename) #把经过处理的人脸文件保存至facename文件
break;
cap.release() #关闭摄像头
cv2.destroyAllWindows() #关闭窗口
print(endstr)
return

import cv2, os, math, operator
from PIL import Image
from functools import reduce

# casc_path = "C:\\ProgramData\\Anaconda3\\pkgs\\opencv3-3.1.0-py27_0\\Library\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_default.xml"
casc_path = "C:\\Users\\acer\\Anaconda3\\envs\\python36\\Lib\\site-packages\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(casc_path) #创建识别对象
recogname = "F:\\pythonBase\pythonex\\ch10\\media\\recogface.jpg" #预存的人脸文件
loginname = "F:\\pythonBase\pythonex\\ch10\\media\\loginface.jpg" #登录者的人脸文件
os.system("cls") #清屏
if(os.path.exists(recogname)): #如果预存的人脸文件已存在
msg = "按任意键创建登录人脸文件。\n摄像头打开后按z键进行拍照对比！"
makeFace(loginname, msg, "") #创建登录者人脸文件
pic1 = Image.open(recogname) #打开预存的人脸文件
pic2 = Image.open(loginname) #打开登录者人脸文件
h1 = pic1.histogram() #取预存片文件的直方图信息
h2 = pic2.histogram() #取登录者图片的直方图信息
diff = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a,b: (a-b)**2, h1, h2)))/len(h1)) #计算两个图形差异度
if(diff <= 100): #若差度在100内，可通过验证
print("通过验证，欢迎使用本系统！ diff=%4.2f" % diff)
else:
print("人脸错误，无法使用本系统！ diff=%4.2f" % diff)
else: #如果预存的人脸文件不存在
msg = "按任意键创建预存的人脸文件。\n摄像头打开后按z进行拍照！\n"
endstr = "预存文件建立完成！"
makeFace(recogname, msg, endstr) #建立预存人脸文件