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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();