在计算机视觉领域，人脸识别一直是一个热门的研究方向。而OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，为开发者提供了丰富的功能，包括人脸识别。在本篇教程中，我们将通过使用OpenCV库的函数来定义一个简单的人脸采集器。

首先，我们需要导入OpenCV库，并且引入摄像头设备来捕获视频流。我们可以使用以下代码完成这一步骤：

python
import cv2
# 定义一个摄像头对象
cap = cv2.VideoCapture(0)

接下来，我们需要加载OpenCV提供的人脸识别的级联分类器。OpenCV的级联分类器是一种基于Haar特征的对象检测算法，经过训练可以用于检测人脸。我们可以使用以下代码将级联分类器加载至内存：

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

现在我们开始进入循环，来不断地采集视频流，并且进行人脸识别。在每一帧的视频流中，我们可以使用级联分类器来检测人脸的位置。当检测到人脸时，我们可以将其截取下来，保存至本地。

python
while True:
  # 读取视频流的每一帧
  ret, frame = cap.read()
  
  # 将当前帧转换为灰度图像
  gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  
  # 使用级联分类器检测人脸
  faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
  
  # 对检测到的人脸进行处理
  for (x, y, w, h) in faces:
    # 在原图像上绘制矩形框来标记人脸位置
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
    
    # 将检测到的人脸截取下来
    face = frame[y:y+h, x:x+w]
    
    # 保存人脸图像至本地
    cv2.imwrite('face.jpg', face)
    
  # 显示当前帧的视频流
  cv2.imshow('Video', frame)
  
  # 按下'q'键退出循环
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break

最后，当我们结束循环时，我们需要释放摄像头对象并且关闭图像显示窗口。

python
# 释放摄像头对象
cap.release()
# 关闭图像显示窗口
cv2.destroyAllWindows()

通过以上的代码，我们就实现了一个简单的人脸采集器。用户可以通过该程序采集自己的人脸图像，并且保存在本地。这些采集的人脸图像可以用于人脸识别、表情分析等应用领域中。希望本篇教程能够帮助读者进一步了解OpenCV库的应用，并且对人脸识别领域有更多的兴趣。

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