1、用PIL包显示原始图片，然后将原始图片数据的其中一个通道拿出来显示（总共有3个通道） 2、用cv2.line划线函数将一张图片的人脸给框起来，并将框起来的人脸图片保存下来 3、提交py文件和运行截图

1. 要使用Python的PIL（Pillow）库显示原始图片并提取单个通道，首先你需要导入`PIL.Image`模块，然后读取图片并将其转换为模式（mode），如RGB或RGBA。如果你想要展示红、绿、蓝三个通道中的某一个，比如红色通道，你可以这样做：

from PIL import Image

# 打开图像文件
img = Image.open('image.jpg')
# 转换为RGB模式以便访问每个像素
rgb_img = img.convert('RGB')

# 提取红色通道
red_channel = rgb_img.split()[0]

# 显示红色通道
red_channel.show()

2. 使用OpenCV（cv2）画线并将人脸框存入新图片中，你需要先人脸检测，然后用`cv2.rectangle`函数画框。这里是一个基本流程：

import cv2
import dlib  # 需要dlib库进行人脸检测

# 加载预训练的人脸检测模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 加载图片
img = cv2.imread('face_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = detector(gray)
for face in faces:
    x, y, w, h = face.left(), face.top(), face.width(), face.height()
    # 在原图上绘制矩形框
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  # 绿色表示边框

# 保存框起来的人脸图片
cv2.imwrite('boxed_face.jpg', img)

3. 提交py文件到平台，你需要按照平台的要求打包项目，一般包括源代码文件、依赖库以及上述代码所引用的图片。运行截图的话，可以在运行脚本后使用`pyautogui.screenshot()`获取当前窗口的截图，然后保存成图片。记得关闭程序前暂停几秒让截图包含完整的内容。