要自己做扫脸软件，你需要掌握一些基本的步骤和工具，以下是一个基本的指南：
了解基本原理
人脸检测：学习人脸检测的基本原理，包括如何从图像或视频中识别出人脸的位置和大小。
HTTP协议：熟悉HTTP协议，特别是POST方法，因为这将用于与API进行通信。
选择工具和平台
编程语言：选择一种编程语言，如Python，因为它在机器学习和图像处理方面有广泛的应用。
开发环境：设置一个适合的开发环境，包括安装必要的库和框架，例如OpenCV、face_recognition等。
硬件和软件：准备必要的硬件（如摄像头）和软件（如操作系统、开发工具等）。
获取API接口
旷视Face++：注册并获取旷视Face++的API Key和API Secret，以便使用其人脸识别服务。
实现人脸检测
使用API：通过HTTP POST请求调用旷视Face++的API进行人脸检测。这通常涉及发送一张人脸图片并获取检测到的面部特征数据。
开源项目：可以参考一些开源的人脸识别项目，如FaceNet，了解如何实现人脸检测和识别。
建立自己的数据库
存储面部特征：将检测到的人脸特征数据存储在数据库中，以便进行后续的识别和比较。
开发应用程序
视频剪辑或网络摄像头：创建一个小应用程序，可以在视频剪辑或网络摄像头中识别选择的人脸。
服务器端处理：使用无服务器架构（如AWS Lambda、S3、DynamoDB和Cognito）来处理图片上传和识别请求。
测试和优化
测试环境：在测试环境中验证你的应用程序，确保它能够正确识别和处理人脸图像。
优化性能：根据测试结果优化你的应用程序，提高识别准确率和处理速度。
遵守隐私和合规性
数据保护：确保你的应用程序遵守相关的数据保护法规，如GDPR或CCPA。
用户同意：在收集和使用用户数据之前，获取用户的明确同意。
通过以上步骤，你可以逐步构建一个基本的扫脸软件。请注意，这是一个复杂的过程，需要一定的编程和机器学习知识。如果你是初学者，建议从学习相关的基础知识和工具开始，逐步深入。