本文档为《OpenCV学习笔记》系列之一，专注于利用OpenCV库进行人脸识别及面部特征比对的技术实践与代码解析。
在学习OpenCV的过程中，人脸检测与比较是两个关键的应用场景。本段落将介绍如何使用OpenCV来识别图片中的脸部并评估两张图像间的人脸相似度。
首先需要了解几个重要的库模块：
1. **对象检测（objdetect）**：此部分包括用于特定目标如面部的Haar特征级联分类器，通过`CascadeClassifier`实现。
2. **高GUI（highgui）**：它涵盖了读取、显示和保存图像的功能。在本例中可能需要使用其来处理图片。
以下为具体步骤：
- 第一步是利用预训练好的Haar级联模型进行人脸检测，例如使用`haarcascade_frontalface_alt.xml`。
- 使用函数`CascadeClassifier::detectMultiScale()`识别出图中的脸部，并返回一个包含所有找到的面部矩形区域的向量。
接下来是对图像处理：
- 将发现的人脸部分剪切出来作为单独的一个图片存储，便于进一步分析。
- 转换为单色灰度图，因为OpenCV通常在进行直方图比较时使用这种格式的数据。
然后是计算和比较两张人脸的相似性步骤：
- 计算每个图像的像素强度分布（即直方图）；
- 使用`cvCreateHist()`创建一个包含256个bin范围从0到255的灰度级图像直方图。
- 利用函数`cvCalcHist()`来计算每张图片的直方图，之后使用`cvCompareHist()`比较两个直方图以确定相似性。此过程可以采用多种方法如卡方距离（CHISQR）、交集（INTERSECT）和布拉赫米距离（BRAHMIN）等。
在代码实现中：
- 使用`cvSetImageROI()`来设置操作区域，用于定位并裁剪人脸。
- `cvCvtColor()`函数可以将颜色从BGR转换为灰度值GRAY。
- 通过调用`cvCreateImage()`创建一个IplImage结构体以存储单独的人脸图像。
值得注意的是，这种方法对于光线条件、姿势和角度的变化较为敏感。例如在光照不同或脸部方向差异较大的情况下，可能会影响比较的准确性。此外，此方法更适合于正面或者接近正面视角的照片进行相似度对比分析。
总结而言，OpenCV提供了强大的工具来实现人脸检测与相似性评估的功能。通过理解上述步骤及函数的应用原理，可以构建出一个基本的人脸识别系统；尽管其精确度可能不及深度学习模型如FaceNet或VGG-Face那样高，但对于许多基础应用来说已经足够使用了。
在实际项目中为了提高准确率通常需要对算法进行改进包括采用更高级别的特征提取技术、考虑光照变化以及实施数据增强策略等。
5星
