近来想要做一做人脸识别相关的内容，主要是想集成一个系统，看到opencv已经集成了三种性能较好的算法，但是还是想自己动手试一下，毕竟算法都比较初级。 操作环境：python2.7 第三方库：opencv for python、numpy 第一种比较经典的算法就是特征脸法，本质上其实就是PCA降维，这种算法的基本思路是，把二维的图像先灰度化，转化为一通道的图像，之后再把它首尾相接转化为一个列向量，假设图像大小是20*20的，那么这个向量就是400维，理论上讲组织成一个向量，就可以应用任何机器学习算

图像人脸识别 源代码如下： # 导入opencv-python import cv2 # 读入一张图片，引号里为图片的路径，需要你自己手动设置 img = cv2.imread('D:\gongfu.jpg',1) # 导入人脸级联分类器引擎，'.xml'文件里包含训练出来的人脸特征 face_engine = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml') # 用人脸级联分类器