人脸识别编程可以通过以下步骤实现：
安装必要的库
安装 `opencv-python` 库，用于图像处理。
安装 `face_recognition` 库，用于人脸识别。
```bash
pip install opencv-python
pip install face_recognition
```
加载预训练的人脸识别分类器
使用 `cv2.CascadeClassifier` 加载预训练的人脸检测分类器 `haarcascade_frontalface_default.xml`。
```python
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier（cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml'）
```
读取和显示图像
使用 `cv2.imread` 读取图像，并将其转换为灰度图。
使用 `cv2.imshow` 显示图像，并使用 `cv2.waitKey` 和 `cv2.destroyAllWindows` 关闭窗口。
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread（'image.jpg'）
gray = cv2.cvtColor（img, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
cv2.imshow（'Image', gray）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
实现人脸检测
使用 `face_cascade.detectMultiScale` 方法检测图像中的人脸，并绘制矩形框。
```python
faces = face_cascade.detectMultiScale（gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5）
for （x, y, w, h） in faces:
cv2.rectangle（img, （x, y）, （x+w, y+h）, （255, 0, 0）, 2）
cv2.imshow（'Faces', img）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
人脸识别
使用 `face_recognition` 库加载已知图像和待识别图像，获取人脸特征向量，并进行比对。
```python
import face_recognition
known_image = face_recognition.load_image_file（"known_person.jpg"）
known_face_encodings = face_recognition.face_encodings（known_image）
unknown_image = face_recognition.load_image_file（"unknown_person.jpg"）
unknown_face_encodings = face_recognition.face_encodings（unknown_image）
results = face_recognition.compare_faces（[known_face_encodings], unknown_face_encodings）
if results:
print（"识别成功"）
else:
print（"识别失败"）
```
通过以上步骤，你可以实现一个简单的人脸识别程序。根据具体需求，你可以选择不同的算法和模型进行优化。