Python是一種流行的編程語言，具有出色的數據處理和計算能力。Python在圖像處理領域也有很好的應用，其中目標區域提取是一個非常重要的應用。

目標區域提取是識別圖像中的一個特定區域，這個區域可以是圖像中的一個對象，人臉，車牌等。Python提供了現成的庫和算法來實現這一目標。以下是一個簡單的Python腳本，該腳本演示了如何使用OpenCV庫進行目標區域提取。

import cv2
# 讀取圖像
img = cv2.imread('image.png')
# 將圖像轉換為灰度圖像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Haar分類器進行人臉檢測
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 繪制人臉框
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# 顯示圖像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代碼中，我們首先使用cv2庫從圖像文件中讀取圖像。然后，我們將圖像轉換為灰度圖像以提高檢測精度。接下來，我們使用Haar分類器進行人臉檢測。Haar分類器是一個基于特征的分類器，通常用于對象檢測和人臉檢測。我們使用detectMultiScale函數執行人臉檢測，并得到了檢測到的人臉的坐標和尺寸。最后，我們使用cv2.rectangle函數在圖像中繪制人臉框，并顯示圖像。