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【Android App】人脸识别中使用Opencv比较两张人脸相似程度实战（附源码和演示 超详细）(android_app.intro)
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一、比较两张人脸的相似程度直方图由一排纵向的竖条或者竖线组成，横轴代表数据类型，纵轴代表数据多少。 图像直方图经常应用于特征提取、图像匹配等方面。
假设有两幅图像，它们的直方图很相似，这说明两幅图的像素分布相当接近，他们很可能来自相邻场景，相似度越高，两幅图越可能是同样来源，这便是直方图应用于图像匹配的缘由。OpenCV的Imgproc工具有一个compareHist方法，可以比较两个矩阵结构的相似程度，其内部就采用直方图比较两幅图像像素点灰度值的分布情况，因为只有灰度值参加比较，所以要先将全彩矩阵转为灰度矩阵再调用Imgproc的compareHist方法加以判断
相似度比较步骤如下
（1）分别对两张图片检测人脸，得到各自的人脸矩阵数组；
（2）两张图片都找到人脸的话，再从中截取人脸矩阵并转成位图对象；
（3）调整位图尺寸，使得两幅图片的宽高保持一致，也就是把较大的位图缩放到较小位图的尺寸；
（4）把两个位图对象转为灰度矩阵，再通过直方图比较它们的相似度；
由于compareHist方法的返回值在0-1之间，值越大表示越相似，一般相似度达到0.5就很高了
二、效果展示世界杯进行的如火如荼，现在十六强的名单已经全部出来了，接下来让我们用世界杯中的著名球星的照片来进行相似度比较
1：内马尔与梅西 由结果可见不太像
2： C罗与梅西 由结果可见比较高了
3：C罗与贝克汉姆（年轻的时候） 由结果可见是相当高的相似度
三、代码部分源码如下 需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~
package com.example.face;import android.content.Context;import android.content.Intent;import android.graphics.Bitmap;import android.net.Uri;import android.os.Bundle;import android.util.Log;import android.widget.ImageView;import android.widget.TextView;import android.widget.Toast;import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;import com.example.face.util.BitmapUtil;import com.example.face.util.FaceUtil;import org.opencv.android.BaseLoaderCallback;import org.opencv.android.LoaderCallbackInterface;import org.opencv.android.OpenCVLoader;import org.opencv.android.Utils;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.MatOfRect;import org.opencv.core.Rect;import org.opencv.core.Scalar;import org.opencv.core.Size;import org.opencv.imgproc.Imgproc;import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;import java.io.File;import java.io.FileOutputStream;import java.io.InputStream;public class CompareImageActivity extends AppCompatActivity { private final static String TAG = "CompareImageActivity"; private int CHOOSE_CODE1=31, CHOOSE_CODE2=32; // 挑选第一张图片和挑选第二张图片的请求码 private Bitmap mBitmap1, mBitmap2; // 第一张图片和第二张图片的位图对象 private ImageView iv_face1, iv_face2; // 第一张图片和第二张图片的图像视图 private TextView tv_result; //上一篇：阿拉普扎的船屋，印度喀拉拉邦 (© Martin Harvey/The Image Bank/Getty Images)(阿普拉萨)
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