史雷到底是谁呀？(这篇介绍让你一看就明白)

好嘞，今天跟大家唠唠我这几天折腾的“史雷”的事儿。

这名字听着挺唬人，就是个代号，我拿来练手用的一个项目。说白了，就是从头开始，把一些零散的技术点串起来，看看能不能搞出点

我啥也没想，就是单纯的想做点东西。先是扒拉了一堆资料，这看看，那看看，结果越看越懵。后来一琢磨，不行，得先定个方向。

我寻思着，现在图像处理挺火的，要不就从这入手？正好之前也看过一些相关的文章，虽然没咋实践过，但理论知识还算有点底子。就这么定了，搞图像处理！

确定方向之后，就开始选工具。Python肯定跑不了，图像处理相关的库也得安排上，比如OpenCV，PIL啥的。先把环境搭pip install 一顿操作，把需要的包都装上。

接下来就是找个具体的例子练手。网上搜了一圈，发现图像识别挺有意思的。就从最简单的开始，人脸识别！OpenCV 里面自带了人脸识别的模块，直接调用就行，贼方便。

• 第一步：加载图片。



• 第二步：把图片转成灰度图，因为人脸识别模块需要灰度图作为输入。
• 第三步：调用人脸识别模块，检测图片中的人脸。

跑起来一看，还真能识别出来！虽然速度有点慢，而且偶尔会误判，但好歹是成功了。

有了个简单的 Demo，就想着能不能再搞点更复杂的。比如，能不能把人脸框出来，然后给它加个标签，显示人名？

这就涉及到人脸比对，得用上机器学习的算法。我找了个开源的人脸识别库，叫face_recognition。这玩意儿用起来也挺简单，先提取人脸的特征向量，然后跟数据库里的人脸特征向量进行比对，看是不是同一个人。

搞了个简单的数据库，录入了几张照片。跑起来一试，还真能认出我！就是速度还是有点慢，而且对光线要求比较高。

后来我又尝试了一些其他的图像处理技术，比如图像增强、图像分割、目标检测等等。虽然每个都没深入研究，但至少都跑通了 Demo，对图像处理有了个更直观的认识。

这几天折腾下来，虽然没搞出啥惊天动地的东西，但感觉收获还是挺大的。

• 第一：对图像处理的流程有了更清晰的了解。
• 第二：熟悉了一些常用的图像处理库的使用。
• 第三：锻炼了解决问题的能力。

也踩了不少坑。比如，环境配置问题，版本兼容问题，算法参数调整问题等等。但这些坑踩多了，也就慢慢有经验了。

这回“史雷”行动还算成功。我准备继续深入学习图像处理，争取能搞出点更有意思的东西。