In[5]：forface_locationinface_locations：
# 对人脸位置进行循环
top，right，bottom，left=face_location
# 为每个人脸画四边形的四个位置，可以看出分别是四边形的上，
# 右，下，左
rr，cc=draw.polygon_perimeter（[top，top，bottom，bott
om]，[left，right，right，left]）
# 用polygon_perimeter绘制不填充的多边形
draw.set_color（img，[rr，cc]，[255，0，0]）
# 设置颜色为红色
（'F：'，img）
# 保存
原始的facedetect.jpg的图像如图8-5所示。
图8-5
而result.jpg的图像如图8-6所示。
图8-6
从示例可以看到，检测完毕的图片已经圈出了检测到的人脸。
下面使用face_recognition进行人脸识别，具体过程如下。
①准备好已经标注姓名或者ID的人脸照片；
②利用face_recognition将其编码；
③读入待识别的照片并将其编码；
④调用函数进行识别，结果通过True和False来给出。
In[1]：importface_recognition
#引入模块
In[2]：binface=face_recognition.load_image_file（""）
#读入已知姓名或者ID的图片，这里已经知道该照片中的人是Bin
In[3]：toberecognized=face_recognition.load_image_
file（""）
#读入待识别的照片
In[4]：binencoding=face_recognition.face_encodings（binface）[0]
#对已知ID的照片进行编码
In[5]：toberecognizedencoding=face_recognition.face_encodin
gs（toberecognized）[0]
#对待识别的照片进行编码
In[6]：knownfaces=[binencoding]
#将已知姓名或ID的照片编为一组。这个例子里已知照片只有一张
In[7]：results=face_recognition.compare_faces（knownfaces，
toberecognizedencoding）
#使用该函数给出结果
In[8]：results
