MMM面部识别模块更新：兼容OpenCV 3.3.0

资源摘要信息:"MMM-Facial-Recognition-OCV3是一个基于Python开发的面部识别模块，主要功能包括检测和识别面部。该模块受到其他开发者工作的启发，并且针对OpenCV版本3进行了专门的设计和优化。该模块的开发和维护是在MagicMirror的环境基础上进行的，MagicMirror是一个流行的开源平台，用于制作信息丰富的个人数字看板。MMM-Facial-Recognition-OCV3模块设计的目的是为了将面部检测和识别功能集成到MagicMirror环境中，从而允许用户在他们的看板上实现个性化的互动体验。 MMM-Facial-Recognition-OCV3模块的构建和安装需要特别注意OpenCV 3.3.0版本，因为该模块是专门为这个版本设计的，并且可能需要一些特别的配置步骤。如果该版本在常规的存储库中不可用，开发者需要知道如何手动构建和安装OpenCV 3.3.0。在安装过程中，开发者必须确保他们的安装与MMM-Facial-Recognition-OCV3模块的兼容性，特别是当使用Raspberry Pi或其他特定硬件时，开发者需要知道要删除不适用的Fisher和Eigen算法，只留下适用于该硬件的LBPH（局部二值模式直方图）算法。 MMM-Facial-Recognition-OCV3模块的另一个特点是它将两个项目合并成一个单一项目，这使得维护和使用更为方便。通过代码重构和类的使用，模块的代码结构得以优化，提高了代码的可读性和可维护性。此外，该模块还提供了一个命令行接口，允许用户通过简单的命令行操作来获取和安装模块，简化了安装和部署的过程。 MMM-Facial-Recognition-OCV3模块是一个很好的实践案例，展示了如何在一个特定的项目中整合复杂的机器视觉功能，以及如何处理特定硬件平台的兼容性问题。通过提供详细的安装和使用说明，该模块能够吸引那些对智能个人看板或嵌入式系统有兴趣的开发者，尤其是那些使用Raspberry Pi等设备的爱好者。 使用MMM-Facial-Recognition-OCV3模块，开发者可以轻松地将面部识别技术集成到他们的个人数字看板项目中，为用户提供基于面部识别的交互式体验，如自动解锁看板、根据用户的面部表情调整显示内容等。模块的灵活性和扩展性使得它不仅可以用于MagicMirror环境，还可以在其他需要面部识别功能的应用中使用。"