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第一：安装opencv库 第二：下载文件haarcascade_frontalface_alt.xml与程序放在同目录下，第三，安装opencv-contrib-python库 第四。安装pandas   openpyxl   opencv 等库，第五。建入一个names.xlsx文件，里面有两列，分别是动态人脸识别（一）新建的，拼音缩写字母，（第一列）第二列，是汉字的名字。

import cv2
import os
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import pandas as pd
from datetime import datetime

def draw_chinese_text_on_image(image, text, position, font_path, font_size, color):
    # 将OpenCV图像转换为PIL图像
    pil_image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

    # 创建一个可以在给定图像上绘制的对象
    draw = ImageDraw.Draw(pil_image)

    # 加载字体，确保字体文件路径正确，并且字体支持中文
    font = ImageFont.truetype(font_path, font_size)

    # 在图像上绘制文本
    draw.text(position, text, fill=color, font=font)

    # 将PIL图像转换回OpenCV格式
    opencv_image = cv2.cvtColor(np.array(pil_image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    return opencv_image

def take_photo(path):
    capture = cv2.VideoCapture(0)
    # 加载人脸特径数据
    face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
    filename = 1
    flag_write = False
    while True:
        flag, frame = capture.read()
        if not flag:
            break
        gray = cv2.cvtColor(frame, code=cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_detector.detectMultiScale(gray, minNeighbors=5)
        for x, y, w, h in faces:
            if flag_write: