视频的人脸识别, 说白了也就是图片的识别, 因为视频的每一帧都是一张图片, 我们只要把每一帧的图片的人脸都识别出来, 那也就实现了视频的人脸识别。总体思路是：截取视频中的图片，然后传到服务器端做识别，把识别结果（坐标和宽高）传回前端，前端做标记。
第一步: 我们需要把图片从视频中截取出来, 那现在就出现了三个问题,
1. 怎么从视频是截图片；
2. 截图的频率是多少？
3. 怎么把图片转到服务器？
回答第一个问题：使用Canvas的toDataURL方法，这个方法可以实时的把视频的画面，截成Base64图片编码，效率高，也方便。
回答第二个问题：画面之帧率高于每秒约10-12帧的时候，人眼就会认为是连贯的。所以我们先取一个低值，每60毫秒截一次图
回答第三个问题：用Ajax吗？当然可以，但是不太合适。对于这种前后端频繁传输数据的情况，用Websocket是最好的选择。前后端我们选择socket.io来实现，传送门
第二步：Node端识别图片。在图像识别领域，opencv是一套标准的解决方案，但是opencv由是C++编写，也有Java和Python的接口，但是没有JS的接口，没办法了吗？当然不是，已经有大神出口了Node版的，叫node-opencv，node-opencv不是重写了opencv，只是在Node层调用C++层的cv，最终还是在C++里面运行的。
安装opencv和node-opencv可以对照之前的文章，这个东西比较难安装，我也是折腾好久才安装上。（问题，nodeV8.4.0装不上openCV，也不报错，试探性的升级到V9.2.1竟然装上了，很无奈。）
当前使用了electron（完成桌面GUI应用程序的开发），目的是打出来桌面级应用，当然也可以不用，直接删除包内package.json 、 main.js、 就好。