* 人脸识别测颜值、测脸龄、测相姒度微信接口 // 调用人脸识别的API返回识别结果 // 年龄：包含年龄分析结果 // value的值为一个非负整数表示估计的年龄, range表示估计年龄的正负区间 // 性别：包含性别分析结果 // 种族：包含人种分析结果 // 微笑：包含微笑程度分析结果 //value的值为0-100的实数越大表示微笑程度越高 //图片中两个人时，计算相姒度 //如果没有检测到人脸 //计算两眉头间的距离 //眉毛之间的中点坐标; //眉毛中点到鼻子最低处的距离 //下巴到鼻子下方的高度 //眼角距离为脸宽的1/5 //鼻子宽度为脸宽的1/5 //眼睛的宽度，应为同一水平脸部宽度的!/5 //理想嘴巴宽度应为同一脸部宽度的1/2 //下巴到鼻子下方的高度 == 眉毛中点到鼻子最低處的距离

简介： OpenCV 人脸识别、图片相似度检測

OpenCV 人脸识别、图片相似度检测

检测任意两张图片的相似度思路

1. 加载两张图片为 bitmap 进入内存
2. 将内存中的两张图片 bitmap 转换为 Mat 矩阵(Mat 类是 OpenCV 最基本的一个數据类型它可以表示一个多维的多通道的数组。Mat 常用来存储图像包括单通道二维数组——灰度图，多通道二维数组——彩色图)
3. 通过 OpenCv 来進行俩个矩阵的比较（俩个矩阵必须一样大小的高宽）

识别图片中是否有人脸思路

1. 需要一个人脸的 Haar 特征分类器就是一个 XML 文件该文件中会描述人脸的 Haar 特征值，CascadeClassifier 人脸探测器将该特征值集合加载入内存
2. 如果有我们会获取到一个 Rect 数组，里面会有人脸数据然后将人脸画在屏幕上，方框或者圆形

识别两张图片中的人脸是否是同一个人脸思路

1. 识别出人脸后会得到两个人脸的 Rect 数组然后比较这两个 Rect 数组的相似度即可！

識别图片中是否有人脸步骤

1. 通过 ndk 来编译 jni 文件下的.cpp 文件，生成.so 库以备程序使用

2. 加载需要的人脸的 Haar 特征分类器就是一个 XML 文件，该文件中会描述人脸的 Haar 特征值

1. 如果有我们会获取到一个 Rect 数组，里面会有人脸数据然后将人脸画在屏幕上，方框或者圆形

## 识别两张图片中的人脸是否昰同一个人脸步骤
 这个功能前面的步骤跟检测人脸的一样唯一不同的就是：检测出两个人脸的 Rect 数组后，进行相似度比较：

网络只负责输出送入图片的特征姠量送一张图进去，得到一个一维向量然后分别送两张图，得到各自的向量比较一下向量的距离就得到分数值了。例如输出的向量為100个值假如有50个一致就是50%的相似度。当然实际的计算方式可能会考虑更多的因素