本项目提供了一组详细的示例代码和教程，在iOS 7设备上利用OpenCV库实现人脸检测与人脸识别功能。
在iOS 7中，OpenCV库被广泛用于实现高级计算机视觉功能，如人脸检测和识别。这篇博文提供了如何在iOS平台上利用OpenCV进行人脸检测和识别的详细步骤。这个配套案例是一个实际的应用示例，在iPhone 5上成功运行，展示了OpenCV的强大功能。
OpenCV（开放源代码计算机视觉库）包含了大量的预训练模型和算法，适用于图像处理、特征提取、物体检测等多个领域。在iOS平台上，开发者可以使用Objective-C或Swift语言与OpenCV进行交互。
人脸检测是OpenCV中的一个关键功能，它基于Haar特征级联分类器。这个算法通过分析图像中不同区域的像素强度变化来寻找人脸。在iOS项目中，我们需要导入OpenCV框架，创建一个`CascadeClassifier`对象，并加载预先训练好的Haar级联分类器XML文件。之后，我们可以使用`detectMultiScale`函数在图像或视频帧上查找人脸。
接下来是人脸识别，它比人脸检测更复杂，通常涉及到特征提取和匹配。一种常用的方法是EigenFace或FisherFace，它们将人脸视为高维空间中的向量，并通过降维和特征表示来区分不同的个体。在OpenCV中，我们可以使用`LBPHFaceRecognizer`、`EigenFaceRecognizer`或`FisherFaceRecognizer`类进行训练和识别。我们需要收集一组带有标记的人脸样本，然后使用`create`方法创建识别器，加载训练数据，并调用`train`函数进行训练。在实时检测到的人脸上应用识别器，通过`predict`函数得到最可能的标签。
在这个iOS 7的Demo项目中，开发者可能会实现以下步骤：
1. 初始化OpenCV环境，导入必要的库。
2. 加载人脸检测的级联分类器XML文件。
3. 使用`cv::imread`读取图像或捕获视频帧。
4. 对图像进行灰度处理以便于人脸检测。
5. 调用人脸检测函数，获取人脸矩形坐标。
6. 对每个检测到的人脸进行特征提取。
7. 如果是人脸识别项目，则还需要训练识别器并保存模型。
8. 在新图像上应用识别器，预测人脸身份。
9. 将结果展示在界面上，例如标注出人脸和识别结果。
开发过程中需要确保正确配置Xcode项目，添加OpenCV库，并处理好依赖关系。此外还需适配不同设备的屏幕尺寸和性能差异。为了优化性能，可以考虑使用GPU加速OpenCV计算任务或采用异步处理方式避免阻塞主线程。
这个“FaceRecognition”项目是iOS开发者学习并实践如何在人脸检测与识别应用中高效利用OpenCV的一个宝贵资源。通过该实例可了解到理论知识转化为实际应用的方法，并掌握移动平台上的OpenCV使用技巧。
5星
