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前言
随着人工智能的日益火热，计算机视觉领域发展迅速，尤其在人脸识别或物体检测方向更为广泛，今天就为大家带来最基础的人脸识别基础，从一个个函数开始走进这个奥妙的世界。
首先看一下本实验需要的数据集，为了简便我们只进行两个人的识别，选取了beyond乐队的主唱黄家驹和贝斯手黄家强，这哥俩长得有几分神似，这也是对人脸识别的一个考验：
两个文件夹，一个为训练数据集，一个为测试数据集，训练数据集中有两个文件夹0和1，之前看一些资料有说这里要遵循“slabel”命名规则，但后面处理起来比较麻烦，因为目前opencv接受的人脸识别标签为整数，那我们就直接用整数命名吧：
为了方便，我们每个人用20张照片来训练，0代表黄家驹，1代表黄家强：
开始啦：
1.检测人脸
这应该是最基本的，给我们一张图片，我们要先检测出人脸的区域，然后才能
进行操作，opencv已经内置了很多分类检测器，我们这次用haar：
def detect_face(img):
#将测试图像转换为灰度图像，因为opencv人脸检测器需要灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#加载OpenCV人脸检测分类器Haar
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
#检测多尺度图像，返回值是一张脸部区域信息的列表（x,y,宽,高）
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
# 如果未检测到面部，则返回原始图像
if (len(faces) == 0):
return None, None
#目前假设只有一张脸，xy为左上角坐标，wh为矩形的宽高
(x, y, w, h) = faces[0]
#返回图像的正面部分
return gray[y:y + w, x:x + h], faces[0] 
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