OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库。它提供了许多功能，包括人脸识别和眼睛检测。在本文中，我们将使用OpenCV的cv2模块来实现人脸识别并椭圆框出眼睛。

首先，我们需要安装OpenCV库并导入cv2模块。如果你还没有安装OpenCV，可以在终端中使用以下命令进行安装：

pip install opencv-python

安装完成后，我们可以开始编写代码。首先，导入所需的库：

python
import cv2
import numpy as np

接下来，我们需要加载人脸识别的级联分类器。级联分类器（Cascade Classifier）是一种基于机器学习的对象检测算法，可以用于人脸和眼睛的检测。OpenCV提供了许多已经训练好的级联分类器文件，可以在其官方网站上下载。

python
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

接下来，我们将加载一张图片，并将其转换为灰度图像以进行处理：

python
img = cv2.imread('example_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后，我们使用级联分类器来检测人脸的位置，并用一个矩形框出来：

python
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
  cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

接下来，我们需要在人脸区域中检测眼睛的位置。我们将使用椭圆框来标记眼睛的位置：

python
for (x, y, w, h) in faces:
  roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
  roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
  eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
  for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
    center = (int(ex + 0.5 * ew), int(ey + 0.5 * eh))
    axes = (int(0.5 * ew), int(0.5 * eh))
    cv2.ellipse(roi_color, center, axes, 0, 0, 360, (0, 255, 0), 2)

最后，我们将显示带有眼睛椭圆框的图像，并保存处理后的图像：

python
cv2.imshow('Image', img)
cv2.imwrite('output_image.jpg', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过运行以上代码，我们可以实现人脸识别并用椭圆框出眼睛的效果。使用OpenCV的cv2模块，我们可以快速轻松地进行人脸识别和眼睛检测。无论是用于安全系统还是图像处理应用，人脸识别和眼睛检测都是非常有用的功能。掌握这些技术可以帮助我们构建更强大的计算机视觉应用。

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