pyFaceTracker：Python中OpenCV面部跟踪库的新包装器

资源摘要信息:"pyFaceTracker是一个基于OpenCV 2用C++编写的可变形面部跟踪库FaceTracker的Python包装器。该包装器由Jason Saragih编写，Kyle McDonald维护，并且可以在非商业用途下免费使用及重新分发。使用pyFaceTracker，用户可以方便地在Python环境中实现面部跟踪功能。该包装器对Jason的原始代码进行了薄包装，同时保持了其在BSD许可下的可用性。用户需要更新setup.py文件以正确指向OpenCV的安装路径，然后通过运行setup.py命令完成安装。" 知识点详细说明： 1. 面部跟踪库FaceTracker： FaceTracker是一个能够跟踪人脸和面部特征点的库。它采用了C++编写，并通过OpenCV 2实现。该库能够检测和跟踪人脸区域以及面部特征点，例如眼睛、鼻子、嘴巴等的位置。它主要用于计算机视觉领域，尤其是涉及到面部识别和分析的场景。 2. OpenCV库： OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV提供了大量的计算机视觉和图像处理相关的函数和算法，支持多种编程语言，包括Python、C++、Java等。它广泛应用于实时的面部识别、物体识别、图像处理和机器视觉等领域。 3. Python包装器： Python包装器是指用Python语言编写的接口，其目的是将其他语言编写的功能库封装起来，使得在Python环境中能够方便地使用这些库的功能。在本例中，pyFaceTracker就是对FaceTracker库的一个Python包装器，它使得用户能够使用Python简洁的语法和丰富的库来调用FaceTracker的功能，从而简化了面部跟踪的实现过程。 4. 安装过程： 安装pyFaceTracker前，用户需要将setup.py文件中的OPENCV_BASE、OPENCV_LIB_DIRS和OPENCV_VERSION这三个全局变量设置为正确的值，以便其能够正确找到OpenCV的安装位置。完成这些设置之后，用户就可以运行setup.py文件来安装pyFaceTracker库。这一安装过程是使用Python进行软件包安装的标准做法。 5. 许可证信息： pyFaceTracker在BSD许可协议下发布，这意味着它允许用户在满足许可协议的前提下自由使用、修改和分发该软件。同时，pyFaceTracker对Jason Saragih编写的原始代码没有影响，后者仍然在其他许可协议下可用。用户在使用pyFaceTracker之前应仔细阅读其许可证文件，确保其用途和分发行为符合许可协议的规定。 6. Python与OpenCV结合： Python作为一门高级编程语言，具有简洁易读、开发速度快等特点。结合OpenCV库，Python能够快速实现复杂的图像和视频处理任务，包括面部识别、图像分割、特征检测等。pyFaceTracker就是这样的一个典型例子，它让Python程序员可以更加便捷地接入和使用OpenCV库，完成面部跟踪的相关工作。