在Python中，可以使用OpenCV库结合预训练的人脸检测模型来提取照片中的人脸。以下是一个使用OpenCV提取照片中人脸的示例代码：
import cv2加载预训练的人脸检测模型face_cascade = cv2.CascadeClassifier（'Resources/haarcascade_frontalface_default.xml'）读取图片img = cv2.imread（'Resources/1.jpg'）将图片转换为灰度图像，以便进行人脸检测img_gray = cv2.cvtColor（img, cv2.COLOR_BGR2GRAY）检测图像中的人脸faces = face_cascade.detectMultiScale（img_gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=（30, 30））遍历检测到的人脸，并在原图上绘制矩形框for （x, y, w, h） in faces:cv2.rectangle（img, （x, y）, （x+w, y+h）, （255, 0, 0）, 2）显示结果cv2.imshow（'Result', img）cv2.waitKey（0）cv2.destroyAllWindows（）
这段代码首先加载了预训练的人脸检测模型，然后读取一张图片，并将其转换为灰度图像。接着，使用`detectMultiScale`方法检测图像中的人脸，并在原图上绘制矩形框来标识人脸位置。最后，显示处理后的图像。
请注意，为了运行上述代码，您需要确保已经安装了OpenCV库，并且有一个名为`haarcascade_frontalface_default.xml`的人脸检测模型文件在`Resources`文件夹中。
如果您需要进一步处理提取出的人脸，例如进行面部特征点识别或人脸识别，您可以使用其他库，如`dlib`或`face_recognition`。