今天，我们开始学习tracking.js,它是一个由Eduardo Lundgren开发的轻量级的javascript库，它可以让你做实时的人脸检测，色彩追踪和标记好友的脸。在这个教程中，我们将会看到，我们如何从静态图片中检测脸，眼睛和嘴巴。
在教程的最后，你可以看到一个教程提供可以用的例子，这个例子有技巧和提示以及更多的技术细节。
首先，我们需要建立一个工程，从github中下载这个工程并且抽取build文件夹，根据你的文件和目录结构放置build文件夹。在这个教程里，我用了如下的文件和目录结构。
文件夹结构
Project Folder │ │ index.html │ ├───assets │ face.jpg │ └───js │ tracking-min.js │ tracking.js │ └───data eye-min.js eye.js face-min.js face.js mouth-min.js mouth.js
你可以看到js文件夹里有我们从tracking.js中抽取的javascript文件。下面是index.html的html代码。
HTML代码
@tuts Face Detection Tutorial
在上面的HTML代码中，我们引入4个javascript来自于tracking.js的文件，这些文件有助于我们从图片中检测人脸、眼睛和嘴巴。现在我们写一段代码来实现从静态图片中检测人脸，眼睛和嘴巴。我故意选用这张图片，因为这张图片中有多张不同表情和姿势脸。
为了达成目标，我们需要修改html文件头部的代码。
HTML 代码
@tuts Face Detection Tutorial // tracking code.
结果
代码说明.
tracking.ObjectTracker() 方法对你想要进行跟踪的对象进行了分类，它可以接受一个数组作为参数.
setStepSize() 指定的块的步进大小.
我们将要跟踪的对象绑定上 “track” 事件, 对象一被跟踪，很快正在跟踪的对象就会触发跟踪事件.
我们以对象数组的形式中获取数据，里面有每个对象（脸部，嘴部很眼部）的宽度，高度 , x 和 y 坐标;
结果总结.
你可能会发现结果会根据形状的条件而有所不同, 还有地方需要改进和提高，而我们也承认并且真心认同对于这种类型的API的开发.
运行示例:
带有的图片的运行示例.
更多资源 – 基于 Javascript 的面部识别
https://github.com/auduno/headtrackr
https://github.com/auduno/clmtrackr
我们计划为 HTML5 的 Canvas 和摄像头视频的脸部跟踪以及图像标签做一个教程。你可能会用到我上面提到的客户端访问摄像头博客，它可以帮助你，用你知道的方式去访问用户的摄像头。
注意：由于浏览器安全性的原因，这个程序需要运行在一样的域或者禁用网络安全的浏览器中。
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