双十一单脸融合推荐

import cv2
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 加载预训练的人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 假设我们有一个训练好的分类器
clf = RandomForestClassifier()

def detect_face(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    return faces

def recommend_product(face_features):
    # 这里假设我们已经训练好了一个分类器，并且有一个商品数据库
    product_id = clf.predict([face_features])[0]
    return product_id

# 读取图像
image = cv2.imread('test_image.jpg')

# 检测人脸
faces = detect_face(image)

for (x, y, w, h) in faces:
    face_roi = image[y:y+h, x:x+w]
    # 这里可以添加更多的特征提取步骤
    face_features = np.array([x, y, w, h])  # 示例特征
    product_id = recommend_product(face_features)
    print(f"Recommended product ID: {product_id}")

cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()