# -*- coding: cp936 -*-import cv2.cv as cvimg = cv.LoadImage("friend1.jpg");image_size = cv.GetSize(img)#获取图片的大小greyscale = cv.CreateImage(image_size, 8, 1)#建立一个相同大小的灰度图像cv.CvtColor(img, greyscale, cv.CV_BGR2GRAY)#将获取的彩色图像，转换成灰度图像storage = cv.CreateMemStorage(0)#创建一个内存空间，人脸检测是要利用，具体作用不清楚     cv.EqualizeHist(greyscale, greyscale)#将灰度图像直方图均衡化，貌似可以使灰度图像信息量减少，加快检测速度# detect objectscascade = cv.Load('haarcascade_frontalface_alt2.xml')#加载Intel公司的训练库#检测图片中的人脸，并返回一个包含了人脸信息的对象facesfaces = cv.HaarDetectObjects(greyscale, cascade, storage, 1.2, 2,                                     cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,                                     (50, 50))#获得人脸所在位置的数据j=0 #记录个数for (x,y,w,h),n in faces:    j+=1    cv.SetImageROI(img,(x,y,w,h))#获取头像的区域    cv.SaveImage("face"+str(j)+".jpg",img);#保存下来