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通常，通过一种烹饪书式的方法研究OpenCV，这种方法涵盖了很多算法，但是没有涉及高级应用程序开发。在某种程度上，这种方法是可以理解的，因为OpenCV的潜在应用非常多样化。OpenCV广泛应用于各种各样的应用，如照片/视频编辑器、运动控制游戏、机器人的人工智能，或者我们记录参与者眼球运动的心理学实验等。在这些不同的用例中，我们能真正研究一组有用的抽象吗？
本书的作者相信我们可以，而且越早开始抽象，学习效果越好。我们将围绕单个应用程序构建许多OpenCV示例，但是在每个步骤中，我们将设计一个可扩展且可重用的应用程序组件。
我们将开发一个交互式应用程序，对摄像头输入进行实时的人脸跟踪和图像处理。这种类型的应用程序涵盖了OpenCV的各种功能，而且创建一个高效且有效的实现对我们来说是一种挑战。
具体来说，我们的应用程序将实时合并人脸。给定2个摄像头输入流（或者预录制的视频输入），应用程序将把一个流的人脸叠加到另一个流的人脸上。将滤镜和畸变应用到这个混合的场景中，将会给人一种统一的感觉。用户应该有进入另一个环境和角色参与现场表演的体验。这种类型的用户体验在像迪士尼乐园这样的游乐园中很受欢迎。
在这样的应用程序中，用户会立刻注意到缺陷，如低帧率或者跟踪不准确等。为了达到最好的效果，我们将尝试使用传统成像和深度成像的几种方法。
我们将应用程序命名为“Cameo”。Cameo（在珠宝中）是一个人的小肖像，或者（在电影中）是由名人扮演的、非常短暂的一个角色。