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• OpenCV 库的简介 • Py thon 图形图像处理库的介绍之Image 模块 • py thon 图形处理库PIL(Py thon Image Library )的介绍 • py thon django opencv 脸部识别的小游戏 前言 关于opencv OpenCV 是Intel 开源计算机视觉库(ComputerVersion)。它由一系列C 函数和少量 C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 拥有包括 300 多个C 函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费的。同时 OpenCV 提供了对硬件的访问，可以直接访问摄像头，并且 opencv还提供了一个简单的GUI(graphics user interface)系统:highgui。我们就通过 OpenCV 提供的一些方法来构造出这个人脸检测（face detection）程序来。 opencv 的py thon 包装 OpenCV 本身是有C/C++编写的，如果要在其他语言中使用，我们可以通过对其动态链接库文件进行包装即可，幸运的是，Python 下有很多个这样的包装，本文中使用的是Cvtypes。 事实上，在 Python 中很多的包都是来自第三方的，比如 PIL(PythonImage Library)即为 C 语言实现的一个图形处理包，被包装到了Python 中，这些包装可以让你像使用Python 的内建函数一样的使用这些 API。 人脸检测原理 人脸检测属于目标检测(object detection)的一部分，主要涉及两个方面 1. 先对要检测的目标对象进行概率统计，从而知道待检测对象的一些特征，建立起目标检测模型。 2. 用得到的模型来匹配输入的图像，如果有匹配则输出匹配的区域，否则什么也不做。 计算机视觉 计算机的视觉系统，跟人的眼睛是大不相同的，但是其中也有类似之处。人眼之能够看到物体，是通过物体上反射出来的光线刺激人眼的感光细胞，然后视觉神经在大脑中形成物体的像。计算机通过摄像头看到的东西要简单的多，简单来说，就是一堆由数字组成的矩阵。这些数字表明了物体发出的光的强弱，摄像头的光敏元件将光信号转化成数字信号，将其量化为矩阵。 如何从这些数字中得出:"这是一个人脸"的结论，是一个比较复杂的事情。物理世界是彩色的，一般来说，计算机中的彩色图片都是由若干个色彩通道累积出来的，比如 RGB 模式的图片，有红色通道(Red)，绿色通道(Green)和蓝色通道(Blu e),这三个通道都是灰度图，比如一个点由 8 位来表示，则一个通道可以表示 2^8=256 个灰度。那样三个通道进...