要组合人脸识别的软件，你可以根据具体需求选择合适的工具和框架，并将它们整合在一起。以下是一些建议的步骤和工具组合：
选择基础软件框架
EasyAi：这是一个原生Java人工智能算法框架，无需任何依赖，适合需要快速开发和部署人脸识别应用的场景。
OpenCV：一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的人脸检测和识别算法，适合需要深度学习和图像处理的应用。
face_recognition：一个基于Python的人脸识别库，封装了人脸识别的主要功能，易于使用。
选择换脸或图像处理工具
Fusion3.0.1：这是一个一键整合包，无需复杂本地部署即可实现无限换脸，效果逼真。
Snapchat：其AI换脸功能“Face Swap”可以通过智能手机的前置和后置摄像头实时拍摄照片或视频，实现人脸替换。
DeepFace：另一个专业的AI图片换脸应用程序，使用深度学习技术进行人脸识别和替换。
选择开发工具
PyCharm或 VSCode：这些是流行的Python集成开发环境（IDE），便于代码编写和调试。
整合步骤
安装和配置：首先安装Python环境和必要的库（如dlib、face_recognition、OpenCV、numpy），然后配置开发工具。
选择算法和模型：根据需求选择合适的人脸识别算法和模型，例如使用EasyAi提供的预训练模型或自己训练模型。
开发应用：使用选择的工具和框架开发人脸识别应用，例如实现人脸检测、特征提取、识别和换脸功能。
测试和优化：在测试环境中对应用进行测试，优化算法和模型以提高识别准确率和处理速度。
注意事项
隐私和安全：在开发和使用人脸识别应用时，务必注意用户隐私和数据安全，遵守相关法律法规。
性能：根据应用场景选择合适的硬件和软件配置，确保应用能够高效运行。
通过以上步骤，你可以组合出一套适合自己需求的人脸识别软件系统。