学习了Demo里面的基础知识后，看样子是需要真正来理解Python项目中的代码了。

代码Demo参考
当然这只是一个理解代码的文章。所以贴出代码吧!

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### 导入库 ###
from picamera.array import PiRGBArray
from picamera import PiCamera
import time
import cv2
import os
### 安装程序 ###
# 中心坐标
cx = 160
cy = 120
os.system( "echo 0=150 > /dev/servoblaster" )
os.system( "echo 1=150 > /dev/servoblaster" )
xdeg = 150
ydeg = 150
# 设置相机
camera = PiCamera()
camera.resolution = ( 320, 240 )
camera.framerate = 60
rawCapture = PiRGBArray( camera, size=( 320, 240 ) )
# 加载一个级联文件，用于检测人脸
face_cascade = cv2.CascadeClassifier( '/home/pi/opencv-2.4.9/data/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml' ) 
t_start = time.time()
fps = 0
### 主函数 ###
# 从相机捕捉帧
for frame in camera.capture_continuous( rawCapture, format="bgr", use_video_port=True ):
    image = frame.array
    # 使用我们加载的级联文件来检测人脸 
    gray = cv2.cvtColor( image, cv2.COLOR_BGR2GRAY )
    faces = face_cascade.detectMultiScale( gray )
    print "Found " + str( len( faces ) ) + " face(s)"
    # 画一个矩形在每一个脸和移动电机面对
    for ( x, y, w, h ) in faces:
        cv2.rectangle( image, ( x, y ), ( x + w, y + h ), ( 100, 255, 100 ), 2 )
        cv2.putText( image, "Face No." + str( len( faces ) ), ( x, y ), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, ( 0, 0, 255 ), 2 )
        tx = x + w/2
        ty = y + h/2
        if   ( cx - tx >  10 and xdeg <= 190 ):
            xdeg += 3
            os.system( "echo 0=" + str( xdeg ) + " > /dev/servoblaster" )
        elif ( cx - tx < -10 and xdeg >= 110 ):
            xdeg -= 3
            os.system( "echo 0=" + str( xdeg ) + " > /dev/servoblaster" )
        if   ( cy - ty >  10 and ydeg >= 110 ):
            ydeg -= 3
            os.system( "echo 1=" + str( ydeg ) + " > /dev/servoblaster" )
        elif ( cy - ty < -10 and ydeg <= 190 ):
            ydeg += 3
            os.system( "echo 1=" + str( ydeg ) + " > /dev/servoblaster" )
    # 计算并显示FPS
    fps = fps + 1
    sfps = fps / ( time.time() - t_start )
    cv2.putText( image, "FPS : " + str( int( sfps ) ), ( 10, 10 ), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, ( 0, 0, 255 ), 2 )    
    # 展示框架
    cv2.imshow( "Frame", image )
    cv2.waitKey( 1 )
    # 在准备下一帧时清除流
    rawCapture.truncate( 0 )

这是原代码，只不过我将注释换成了中文了，方便阅读吧。
现在我需要做的就是理解没一行代码，就是这样无奈~~~~

以上就是对人脸识别的小小见解。