現在一個攻城獅就能搞定人臉的深度學習算法，這要多感謝國外開源框架，雖然達不到曠世face++和諸多人臉公司的深度，但是實際應用已經沒有太大壓力。下圖就是tensorflow寫的人臉5點定位加情緒測試。
人臉識別應用
前不久網絡上爆紅某公司，一人臉識別開發師用攝像頭識別老闆，當老闆靠進自己的工位的時候，電腦自動切換到自己工作時的界面。學習資料也可以加下Python扣扣裙：304零5零799自己下載學習下
WTF？
你還在以爲這個梗是網上造謠的？
還在以爲人臉識別技術實現特別複雜、高大上？
NO！你OUT了，今天小編用最最簡單易懂的代碼講解，給大家帶來這款防火、防盜、防老闆的終極利器——
項目地址：BossComming
項目目標 ：
識別特定人物，並通過手機信息的方式提示你：你的老闆來啦！
項目環境 介紹：
Python 3.3+或Python 2.7（本教程用6版本）
Windows 7或MacOS，以及Linux等系統
一個攝像頭和IDLE集成系統（PyCharm）
下載完Python3.6，並配置相關的系統環境，按win鍵+R鍵輸入cmd，
打開命令提示符，輸入命令安裝一下依賴：
pip3 install face_recognition
pip3install jpush
代碼講解 ：
下載本教程的項目，我們開始逐條代碼的講解人臉識別代碼，保證在各位吃瓜羣衆“深入”到人工智能領域的教程當中。
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
# Load a sample picture and learn how to recognize it.
obama_image = face_recognition.load_image_file("BOSS2.bmp")
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]
while True:
ret, frame = video_capture.read()
face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)
其中cv2.VideoCapture函數定義攝像頭對象，0爲第一個攝像頭，一般爲筆記本內置攝像頭。
face_recognition.load_image_file：讀取項目下的圖片文件
face_recognition.face_encodings：對圖片進行編碼
while True：進入死循環
video_capture.read:是一個返回當前幀的函數，它能返回兩個參數，ret和frame
第一個參數是bool型的ret，其值爲True或False，代表有沒有讀到圖片
第二個參數是frame，是當前截取一幀的圖片。
face_recognition.face_locations(frame)：獲取視頻流幀，識別人臉
face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)：對視頻流進行編碼
本章基本講解了bosscoming這個有意思項目的整體框架和實現。更多細節請關注我們，將在後面文章呈現，或者關注×××工宗號：程序員大牛！。這裏有更多案例，更多朋友啊。也可以跟小編直接交流。另外也可以點擊左下角：瞭解更多，通過我們網站了解更多！