入门的时候配置环境总是一个非常麻烦的事情，在Windows上配置OpenCV更是如此。
既然写了这个推广的科普教程，总不能让读者卡在环境配置上吧。
下面用到的文件都可以在 这里 （提取码：b6ec）下载，但是注意，目前OpenCV仅支持Python2.7。
将cv2加入site-packages
将下载下来的 cv2.pyd 文件放入Python安装的文件夹下的 Libsite-packages 目录。
就我的电脑而言，这个目录就是 C:Python27Libsite-packages 。
记得不要直接使用pip安装，将文件拖过去即可。
安装numpy组件
在命令行下进入到下载下来的文件所在的目录（按住Shift右键有在该目录打开命令行的选项）
键入命令：
pipinstallnumpy-1.11.0rc2-cp27-cp27m-win32.whl
如果你的系统或者Python不适配，可以在 这里 下载别的轮子。
测试OpenCV安装
在命令行键入命令：
python -c "import cv2"
如果没有出现错误提示，那么cv2就已经安装好了。
OpenCV的人脸检测应用
人脸检测应用，简而言之就是一个在照片里找到人脸，然后用方框框起来的过程（我们的相机经常做这件事情）
那么具体而言就是这样一个过程：
在图片中检测到人脸的区域
在人脸的区域周围绘制方框
获取摄像头的图片
这里简单的讲解一下OpenCV的基本操作。
以下操作是打开摄像头的基本操作：
#coding=utf8
importcv2
# 一般笔记本的默认摄像头都是0
capInput = cv2.VideoCapture(0)
# 我们可以用这条命令检测摄像头是否可以读取数据
if not capInput.isOpened(): print('Capture failed because of camera')
那么怎么从摄像头读取数据呢？
# 接上段程序
# 现在摄像头已经打开了，我们可以使用这条命令读取图像
# img就是我们读取到的图像，就和我们使用open('pic.jpg', 'rb').read()读取到的数据是一样的
ret, img = capInput.read()
# 你可以使用open的方式存储，也可以使用cv2提供的方式存储
cv2.imwrite('pic.jpg', img)
# 同样，你可以使用open的方式读取，也可以使用cv2提供的方式读取
img = cv2.imread('pic.jpg')
为了方便显示图片，cv2也提供了显示图片的方法：
# 接上段程序
# 定义一个窗口，当然也可以不定义
imgWindowName = 'ImageCaptured'
imgWindow = cv2.namedWindow(imgWindowName, cv2.WINDOW_NORMAL)
# 在窗口中显示图片
cv2.imshow(imgWindowName, img)
当然在完成所有操作以后需要把摄像头和窗口都做一个释放：
# 接上段程序
# 释放摄像头
capInput.release()
# 释放所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
在图片中检测到人脸的区域
OpenCV给我们提供了已经训练好的人脸的xml模板，我们只需要载入然后比对即可。
# 接上段程序
# 载入xml模板
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 将图形存储的方式进行转换
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用模板匹配图形
faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
print(faces)
在人脸的区域周围绘制方框
在上一个步骤中，faces中的四个量分别为左上角的横坐标、纵坐标、宽度、长度。
所以我们根据这四个量很容易的就可以绘制出方框。
# 接上段程序
# 函数的参数分别为：图像，左上角坐标，右下角坐标，颜色，宽度
img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
成果
根据上面讲述的内容，我们现在已经可以完成一个简单的人脸辨认了：
#coding=utf8
importcv2
print('Press Esc to exit')
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
imgWindow = cv2.namedWindow('FaceDetect', cv2.WINDOW_NORMAL)
defdetect_face():
capInput = cv2.VideoCapture(0)
# 避免处理时间过长造成画面卡顿
nextCaptureTime = time.time()
faces = []
if not capInput.isOpened(): print('Capture failed because of camera')
while 1:
ret, img = capInput.read()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
if nextCaptureTime
使用Face++完成人脸辨识
第一次认识Face++还是因为支付宝的人脸支付，响应速度还是非常让人满意的。
现在只需要免费注册一个账号然后新建一个应用就可以使用了，非常方便。
他的官方网址是 这个 ，注册好之后在 这里 的我的应用中创建应用即可。
创建好应用之后你会获得API Key与API Secret。
Face++的API调用逻辑简单来说是这样的：
上传图片获取读取到的人的face_id
创建Person，获取person_id（Person中的图片可以增加、删除）
比较两个face_id，判断是否是一个人
比较face_id与person_id，判断是否是一个人
上传图片获取face_id
在将图片通过post方法上传到特定的地址后将返回一个json的值。
如果api_key, api_secret没有问题，且在上传的图片中有识别到人脸，那么会存储在json的face键值下。
#coding=utf8
importrequests
# 这里填写你的应用的API Key与API Secret
API_KEY = ''
API_SECRET = ''
# 目前的API网址是这个，你可以在API文档里找到这些
BASE_URL = 'http://apicn.faceplusplus.com/v2'
# 使用Requests上传图片
url = '%s/detection/detect?api_key=%s
创建Person
这个操作没有什么可以讲的内容，可以对照这段程序和官方的API介绍。
官方的API介绍可以见 这里 ，相信看完这一段程序以后你就可以自己完成其余的API了。
# 上接上一段程序
# 读取face_id
if not facesis None: faceIdList = [face['face_id'] for facein faces]
# 使用Requests创建Person
url = '%s/person/create'%BASE_URL
params = {
'api_key': API_KEY,
'api_secret': API_SECRET,
'person_name': 'LittleCoder',
'face_id': ','.join(faceIdList), }
r = requests.get(url, params = params)
# 获取person_id
print r.json.()['person_id']
进度确认
到目前为止，你应该已经可以就给定的两张图片比对是否是同一个人了。
那么让我们来试着写一下这个程序吧，两张图片分别为’pic1.jpg’, ‘pic2.jpg’好了。
下面我给出了我的代码：
defupload_img(fileDir, oneface = True):
url = '%s/detection/detect?api_key=%s
成品
到此，所有的知识介绍都结束了，相比大致如何完成这个项目各位读者也已经有想法了吧。
要调用api接口，建议用face++的，支付宝的人脸识别都是用的这个。可能需要一点费用，不贵，代码里把fece++的api接口放进代码就行，还可以可以检测情绪，年龄等等的。当然也有其他公司人脸识别的api接口，自己发现吧，其实很多，但基本都不会免费，有的可以试用
