可能你会认为人脸识别用起来会很复杂，老周当初也这么想，但通过实际操作后，我发现非然。
经过微软封装的东西，向来都是复杂问题简单化，只要用得舒心，代码越少越好，用最少的代码做最多的事情，此为大师境界也。
好，屁话不说，先介绍一下如何完成人脸识别（或者叫人脸检测，随你怎么翻译，反正知道是怎么一回事就行）。核心的类是FaceDetector，不要问我这个类在哪里，自己打开对象浏览器搜索。
第一步，访问静态属性IsSupported，看看当前平台是不是支持人脸识别，如果返回false，那就没戏了。
第二步，调用静态方法CreateAsync得到一个FaceDetector实例，所以该类不需要手动实例化，初始化过程由运行库来完成，然后把初始化好的实例返回给咱们，然后就可以用它来干活了。
第三步，调用实例方法DetectFacesAsync进行识别，识别完后会返回一个DetectedFace列表，每个DetectedFace表示一张脸，因为你用来识别的照片中可能包含N张脸。FaceBox属性包含了人脸的矩形区域，就是人脸位于整张照片的哪个位置，可通过X，Y坐标描述矩形的左上角位置，并用宽度和高度来表明那张脸的大小。
DetectFacesAsync方法需要一个SoftwareBitmap类型的参数，该参数就是你要用来识别人脸的图像。
可能大家已经知道，通过BitmapDecoder类的GetSoftwareBitmapAsync方法可以返回一个SoftwareBitmap实例，不过要注意的是，FaceDetector在进行检测时并不是所有像素格式都支持，可以调用GetSupportedBitmapPixelFormats方法来获取所有受支持的像素格式列表，经老周测试，该方法返回Nv12和Gray8，也就是当前只支持这两种格式。当然，你也可以通过IsBitmapPixelFormatSupported方法来验证一下某个像素格式是否被支持。
好了，基本用法已经说完了，确实不是很复杂。下面，老周给大家演示一个例子，该例子允许你选择一张照片，然后识别出照片上的人脸，并用一个矩形来标记。
先看看UI的设计，主要的XAML如下：
<Grid>
<Grid.RowDefinitions>
<RowDefinition Height="auto"/>
<RowDefinition Height="*"/>
<RowDefinition Height="auto"/>
</Grid.RowDefinitions>
<Button Content="选择要识别的照片" Click="OnClick"/>
<Viewbox Grid.Row="1" Margin="5" Stretch="Uniform" HorizontalAlignment="Stretch" VerticalAlignment="Stretch">
<Canvas Name="cv" Width="{x:Bind img.Width,Mode=OneWay}" Height="{x:Bind img.Height,Mode=OneWay}" >
<Image Name="img" Stretch="None"/>
</Canvas>
</Viewbox> <TextBlock Name="tbMessage" Foreground="Red" FontSize="16" Grid.Row="2"/>
</Grid>
为啥我要用一个ViewBox呢，因为这个控件有一个好处，就是会自动将它里面的可视化对象进行缩放，待会儿我要在Image上显示图片，而且还要用到Rectangle元素来标记人脸的位置，为了让绝对坐标计算起来能与原图相等，就把这些内容都放在ViewBox中，让Viewbox来进行缩放，这样一来，就能够根据窗口的大小自动调整显示区域了。
之所以用Canvas，是因它是绝对坐标定位的，这方便我稍后放置Rectangle元素。
处理按钮事件，通过OpenFilePicker来打开图像文件。
FileOpenPicker picker = new FileOpenPicker();
picker.FileTypeFilter.Add(".jpg");
picker.FileTypeFilter.Add(".jpeg");
picker.FileTypeFilter.Add(".png"); StorageFile file = await picker.PickSingleFileAsync();
记得以前跟大家讲过，picker调用后要挂起当前应用，并通过响应应用激活来处理获取的文件，这是在WP 8.1的文章中说过，但是，现在不用了，很简单，因为Windows Phone App和Windows App已经完全统一了，所以不必再考虑平台隔离的代码了。
下面代码完成两件事：1、在Image控件上显示图像；2、进行识别，并用矩形标记人脸位置。
if (file != null)
{
using (IRandomAccessStream streamIn= await file.OpenReadAsync())
{
// 对图像文件进行解码
BitmapDecoder decoder = await BitmapDecoder.CreateAsync(streamIn);
// 获取图像内容
SoftwareBitmap sbmp = await decoder.GetSoftwareBitmapAsync(BitmapPixelFormat.Bgra8, BitmapAlphaMode.Straight); WriteableBitmap bmp = new WriteableBitmap(sbmp.PixelWidth, sbmp.PixelHeight);
sbmp.CopyToBuffer(bmp.PixelBuffer);
this.img.Source = bmp;
img.Width = bmp.PixelWidth;
img.Height = bmp.PixelHeight; // 通过循环，尝试以各种受支持的格式来进行识别
// 如果识别顺利，就跳出循环
// 否则进入下一轮循环
int n = ;
while (n < formats.Count)
{
if (FaceDetector.IsBitmapPixelFormatSupported(formats[n]))
{
FaceDetector detector = await FaceDetector.CreateAsync();
try
{
// 转换图像像素格式
SoftwareBitmap sbmp2 = SoftwareBitmap.Convert(sbmp, formats[n]);
// 进行检测
IList<DetectedFace> results = await detector.DetectFacesAsync(sbmp2); // 清理Canvas中的矩形
while (cv.Children.Count > )
cv.Children.RemoveAt(cv.Children.Count - );
// 在界面上添加矩形
for (int i = ; i < results.Count; i++)
{
DetectedFace dface = results[i];
Rectangle rect = new Rectangle(); rect.Stroke = new SolidColorBrush(Colors.Yellow);
rect.StrokeThickness = 5d;
// 定位矩形
Canvas.SetLeft(rect, dface.FaceBox.X);
Canvas.SetTop(rect, dface.FaceBox.Y);
rect.Width = dface.FaceBox.Width;
rect.Height = dface.FaceBox.Height;
cv.Children.Add(rect);
}
tbMessage.Text = "人脸识别完成。";
break;
}
catch
{
tbMessage.Text = "人脸识别失败。";
n++;
}
//cv.InvalidateArrange();
}
} }
因为我要在Image上显示图像，所以从decoder中得到的SoftwareBitmap不能直接用于识别，原因是我刚才说了，目前SDK的人脸识别只支持少量的像素格式，Bgra8是不受支持的，所以可以用SoftwareBitmap的Convert方法转换格式，并返回转换后的SoftwareBitmap对象。
这里我用一个while循环来完成识别：
int n = ;
while (n < formats.Count)
{
if (FaceDetector.IsBitmapPixelFormatSupported(formats[n]))
{
FaceDetector detector = await FaceDetector.CreateAsync();
try
{
……
break;
}
catch
{
……
n++;
}
}
意思是，我用FaceDetector所支持的所有像素格式都去尝试进行识别，只要其中有一种格式能够顺利完成识别，就终止循环（break）；如果第一种格式不能识别，就把n++来使用第二种格式来识别。
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示例的大致情况就是这样，做完后我们当然要来试试效果了。
首先，来检测一下八戒的猪脸。
很显然，猪脸也能检测出来，不错。
接着，我又请神仙妹妹来试镜。发现效果甚好。
然后，我又找来一位MM再试，效果也甚佳。
怎么样，这姿势不错吧。
示例源码下载：http://files.cnblogs.com/files/tcjiaan/FaceDetApp.zip