在face_predict下新建face-find.py文件，读取照片并将检测后的人脸标注出来。
import cv2
import face_recognition

加载被比较的图像

frame = face_recognition.load_image_file("Face_database/hyz/hyz.png")

使用CPU获得人脸边界框的数列

face_locations = face_recognition.face_locations(frame)

使用CNN并利用GPU/CUDA加速获得人脸边界框的数列

相对更准确

face_locations = face_recognition.face_locations(frame, number_of_timesto

upsample=0, model="cnn")
print("该张图像中有 {} 张人脸。".format(len(face_locations)))

圈出人脸边界框

for (top, right, bottom, left) in face_locations:
cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)

显示得到人脸后的图像

frame = frame[:, :, ::-1]
cv2.imshow("image", frame)
cv2.waitKey(0)
本段代码使用非CNN的方式检测人脸，读取Face_database目录下hyz人脸库子目录下的图像，读取“hyz.png”图像，使用face_recognition.face_locations()函数寻找人脸，将照片中的人脸数量输出，并将人脸用矩形框圈出。