一天中不同的時間
不同的情緒和情感狀態
$ pip install --upgrade imutilsscalefactor：指定在每個尺度上，影象縮小多少；
minneighbor：為了保證檢測的有效性，該引數指定每乙個候選矩形邊界框需要有多少相鄰的檢測點；
minsize：可能的最小尺寸。
如果按下「q」鍵，則退出迴圈，準備退出指令碼（quit）。
$ python build_face_dataset.py --cascade haarcascade_frontalface_default.xml \
--output dataset/adrian
[info] starting video stream...
[info] 6 face images stored
[info] cleaning up...
$ ls dataset/adrian
00000.png 00002.png 00004.png
00001.png 00003.png 00005.png
在我看來，乙個更好的選擇可能是，使用 bing 的影象搜尋 api，它是完全自動化的且不需要手動干預。我在這篇文章中實現了這個全自動化方法（
$ mkdir dataset/owen_grady
$ python search_bing_api.py --query "owen grady" --output dataset/owen_grady
$ tree jp_dataset --filelimit 10
jp_dataset
├── alan_grant [22 entries]
├── claire_dearing [53 entries]
├── ellie_sattler [31 entries]
├── ian_malcolm [41 entries]
├── john_hammond [36 entries]
└── owen_grady [35 entries]
6 directories, 0 files
社交網路資料（facebook、twitter、instagram、snapchat 等）
分享服務（google photos、flickr 等）
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