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OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的。而ubuntu正好提供了python-opencv这个包，用它可以方便地实现人脸检测的代码。
写代码之前应该先安装python-opencv：
$ sudo apt-get install python-opencv
具体原理就不多说了，可以参考一下这篇文章。直接上源代码。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# face_detect.py
# Face Detection using OpenCV. Based on sample code from:
# http://python.pastebin.com/m76db1d6b
# Usage: python face_detect.py <image_file>
import sys, os
from opencv.cv import *
from opencv.highgui import *
from PIL import Image, ImageDraw
from math import sqrt
def detectObjects(image):
"""Converts an image to grayscale and prints the locations of any faces found"""
grayscale = cvCreateImage(cvSize(image.width, image.height), 8, 1)
cvCvtColor(image, grayscale, CV_BGR2GRAY)
storage = cvCreateMemStorage(0)
cvClearMemStorage(storage)
cvEqualizeHist(grayscale, grayscale)
cascade = cvLoadHaarClassifierCascade(
'/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml',
cvSize(1,1))
faces = cvHaarDetectObjects(grayscale, cascade, storage, 1.1, 2,
CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(20,20))
result = []
for f in faces:
result.append((f.x, f.y, f.x+f.width, f.y+f.height))
return result
def grayscale(r, g, b):
return int(r * .3 + g * .59 + b * .11)
def process(infile, outfile):
image = cvLoadImage(infile);
if image:
faces = detectObjects(image)
im = Image.open(infile)
if faces:
draw = ImageDraw.Draw(im)
for f in faces:
draw.rectangle(f, outline=(255, 0, 255))
im.save(outfile, "JPEG", quality=100)
else:
print "Error: cannot detect faces on %s" % infile
if __name__ == "__main__":
process('input.jpg', 'output.jpg')
检测结果：
最近发现用jQuery实现的动画在chrome下会有暴走的问题。例如下面这个页面， 打开后红色方块每隔三秒向右移动20像素。此时开一个新的Tab，把这个页面放在后台Tab上等待30秒， 然后切换回该页面，就会看到红方块连续向右移动了200像素。
<!doctype html>
<html>
<head>
<script language="javascript" src="jquery-1.6.1.min.js"></script>
<style>
#box {
position: absolute; background: #f00;
width: 20px; height: 20px; top: 100px; left: 20px;
}
</style>
<script>
$(document).ready(function() {
var left = 1;
var move = function() {
left++;
$("#box").animate({ left: 20 * left }, 200);
setTimeout(move, 3000);
};
setTimeout(move, 3000);
});
</script>
</head>
<body>
<div id="box"></div>
</body>
</html>
该现象在Chrome 12上可以复现，而Firefox 3.6和IE8上无此问题。可能是Chrome为了提高性能， 后台Tab不会执行动画效果，而切换回Tab的瞬间，积压的动画效果一下子执行，导致动画暴走。
解决方法就是在执行animate之前先stop()一下：
$("#box").stop().animate({ left: 20 * left }, 200);
这样，虽然切换Tab的瞬间还是能看到一些残像，但比之前要好多了。
django的错误页面是非常赞的，而且它还有个功能，就是将 settings.py 中的 DEBUG 设置为 False 时， 500错误会自动发送到 ADMINS 中设置的邮件地址（文档）。 这样即使在正式环境中关闭了DEBUG，也能通过邮件监视服务器错误。
不过这里面有个陷阱：万一邮件设置有误怎么办？django默认使用SMTP协议发送邮件，默认服务器地址为 localhost:25。 如果与服务器环境不一致，就要改变django的邮件设置（文档）。因此完整的设置如下：
DEBUG = False
ADMINS = (
('admin', 'admin@yoursite.com'),
)
EMAIL_HOST = 'smtp.yoursite.com'
EMAIL_PORT = 25
EMAIL_HOST_USER = 'your_account'
EMAIL_HOST_PASSWORD = 's3cret'
上回说到了用经纬度范围实现附近地点搜索。 一些小型应用中这样做没问题，但在大型应用中它有个显著的缺点：速度慢。慢的原因有两个， 第一是范围比较的索引利用率并不高，第二是SQL语句极其不稳定(不同的当前位置会产生完全不同的SQL查询)，很难缓存。
可以考虑使用geohash算法。
geohash是一种地址编码，它能把二维的经纬度编码成一维的字符串。比如，北海公园的编码是wx4g0ec1。
geohash有以下几个特点：
首先，geohash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标。某些情况下无法在两列上同时应用索引 （例如MySQL 4之前的版本，Google App Engine的数据层等），利用geohash，只需在一列上应用索引即可。
其次，geohash表示的并不是一个点，而是一个矩形区域。比如编码wx4g0ec19，它表示的是一个矩形区域。 使用者可以发布地址编码，既能表明自己位于北海公园附近，又不至于暴露自己的精确坐标，有助于隐私保护。
第三，编码的前缀可以表示更大的区域。例如wx4g0ec1，它的前缀wx4g0e表示包含编码wx4g0ec1在内的更大范围。 这个特性可以用于附近地点搜索。首先根据用户当前坐标计算geohash（例如wx4g0ec1）然后取其前缀进行查询 （SELECT * FROM place WHERE geohash LIKE 'wx4g0e%'），即可查询附近的所有地点。
RabbitMQ大家应该不陌生，著名的消息队列嘛。可惜我最近才听说它的大名，了解之后不禁惊呼，世界上居然还有这种东西！
立刻觉得手里有了锤子，就看什么都是钉子了，主网站不愿意干的操作统统扔给RabbitMQ去做吧 
言归正传，先介绍一下这篇文章的应用场景吧。我们知道大型网站的性能非常重要，然而有时不得不做一些相当耗时的操作。 比如SNS网站的“新鲜事儿”系统，我发帖之后，会给所有关注我的人推送一条通知。乍一看没什么难的，发帖之后找出关注我的人， 然后生成相应的消息记录就行了。但问题是，100个人关注我，就要执行100条INSERT查询，更要命的是，Web服务器是同步的， 这100条查询执行完成之前，用户是看不到结果的。
怎么办呢，这时就轮到消息队列上场了。发帖之后只需给队列发送一条消息， 告诉队列“我发帖子了”，然后把发帖的结果返回给用户。 这时另一个叫做worker的进程会取出这条消息并执行那100条INSERT查询。这样，推送通知的操作在后台异步执行， 用户就能立即看到发帖结果。更精彩的是，可以运行多个worker实现分布式，多繁重的任务都不在话下了。
好了，来看看今天的主角：
- django：web框架，其实只能算作配角了；
- RabbitMQ：消息队列系统，负责存储消息；
- celery：worker进程，同时提供在webapp中创建任务的功能。
附近地点搜索，顾名思义，就是搜索用户附近有哪些地点。随着GPS和带有GPS功能的移动设备的普及， 附近地点搜索也变得炙手可热。不过在网上却很少有这方面的讨论。本文的方法并不算最好， 但足以应付一般的应用了。
本文中，数据库采用MySQL，语言采用python。理论上别的数据库和语言也没问题， 但我们要在经纬度上设置两个索引，所以如果你的数据库不支持索引，或者不支持在一个查询中使用两个索引， 那就只能想别的办法了。
阅读全文 »有时需要在JSON中使用浮点数，比如价格、坐标等信息。但python中的浮点数相当不准确， 例如下面的代码：
#!/usr/bin/env python import json as json data = [ 0.333, 0.999, 0.1 ] print json.dumps(data)
输出结果如下：
$ python floatjson.py [0.33300000000000002, 0.999, 0.10000000000000001]
能不能指定浮点数的输出格式，比如精确到小数点后两位呢？有个简单的方法，虽然比较dirty：
#!/usr/bin/env python import json json.encoder.FLOAT_REPR = lambda x: format(x, '.3f') data = [ 0.333, 0.999, 0.1 ] print json.dumps(data)
这样输出结果为：
$ python floatjson.py [0.333, 0.999, 0.100]
用pdb单步调试django其实很方便，至少比调试mod_perl方便多了。只需打开views.py，在你想调试的view函数开头添加：
def myview(request): import pdb; pdb.set_trace() # other ...
然后启动服务器：
$ python manager.py runserver
用浏览器访问要调试的视图，就能在控制台上调试了。
从python 2.6开始，用户可以设置自己的site-packages目录，该目录位于：
~/.local/lib/python2.6/site-packages/
这样，即使没有root权限，也可以随意安装python软件包了。方法如下：
$ mkdir -p ~/.local/lib/python2.6/site-packages/ $ easy_install --prefix=~/.local -U django-sentry
今天在MacBookPro上安装wordpress时，安装程序一直报错说连不上数据库。mysql客户端可以正常使用，可以确定不是服务器的问题。写了个php脚本单独执行mysql_connect()，发现错误信息居然是“No such file or directory"！这里应该没涉及到文件啊？
在网上搜了一下，找到了这篇文章：mysql_connect and No such file or directory。原来，我的apache/php是mac系统自带的，而mysql是通过MacPorts安装的，它的本地socket设置与默认的不一样，导致php无法找到mysql的socket文件。解决方法上面那篇文章也给了，这里简单翻译一下：
- 首先确定是mysql_connect()和mysql_pconnect()的问题，故障现象就是函数返回空，而mysql_error()返回"No such file or directory"。
- 写个phpinfo页面，找到mysql.default_socket、mysqli.default_socket、pdo_mysql.default_socket。
- 启动mysql，执行命令 STATUS; 记下UNIX socket的值。
- 如果2和3的值不一样，则打开php.ini（可以从phpinfo页面中找到php.ini的位置，默认是/private/etc/php.ini），将2中提到的三个配置项的值改成3的值。
- 重启apache。
