大家好，我是陈杨，8 年前端老兵转型鸿蒙开发，也是一名鸿蒙极客。从前端到鸿蒙，我靠的是 “三天上手 ArkTS” 的技术嗅觉，以及 “居安思危” 的转型魄力。这三年，我不玩虚的，封装了开源组件库「莓创图表」，拿过创新赛大奖，更带着团队上架了 11 款自研 APP，涵盖工具、效率、创意等多个领域。想体验我的作品？欢迎搜索体验：指令魔方、JLPT、REFLEX PRO、国潮纸刻、Wss 直连、ZenithDocs Pro、圣诞相册、CSS 特效。

之前给大家分享了鸿蒙的人脸检测功能，今天继续深挖 Core Vision Kit 的相关能力 —— 人脸比对。这个功能和指令魔方无关，但娱乐性和实用性拉满，比如社交 APP 里的 “明星脸相似度对比”、亲友间的 “颜值匹配度测试”，甚至可以做趣味互动小程序。今天就用通俗的语言，带大家拆解它的实现逻辑，附上可直接复用的代码，新手也能快速落地。

一、先搞懂：人脸比对到底能做啥？

简单说，人脸比对就是 “让 APP 判断两张图片里的人是不是同一个，还能给出相似度”。它的核心作用有两个：

1. 身份判断：返回 “是同一个人” 或 “不是同一个人” 的明确结果；
2. 相似度评分：用 0-1 之间的数值表示两张人脸的相似程度，数值越接近 1，相似度越高。

它的适用场景特别适合娱乐和轻社交类产品：

• 明星脸对比：用户上传自己的照片，和明星照片比对，看相似度多少；
• 亲友互动：情侣、闺蜜上传合照，生成 “颜值匹配度” 报告，用于社交分享；
• 趣味测试：比如 “穿越回古代像哪个名人”，通过比对预设图片给出结果；
• 轻量身份验证：比如 APP 登录时，比对当前拍摄的人脸和预留照片是否一致（注意：正式验证场景需搭配更严谨的安全方案）。

不过要注意几个约束：目前只支持 1v1 比对（一次只能比两张图）；不支持模拟器，必须用真实鸿蒙设备测试；图片质量要过关（建议 720p 以上），太模糊会影响比对准确性。

二、核心逻辑：从 “选两张图” 到 “出结果” 的 5 步走

人脸比对的开发流程和之前的视觉类功能一脉相承，核心就 5 个步骤：

1. 初始化人脸比对服务：打开比对功能的 “开关”，准备好所需资源；
2. 选择两张图片：用户从图库一次性选两张需要比对的图片；
3. 图片格式转换：把两张图片都转换为人脸比对能识别的 PixelMap 格式；
4. 调用比对接口：传入两张图片，等待比对结果；
5. 解析结果：把返回的相似度数值转换成百分比，搭配 “是否为同一人” 的结论显示在页面上。

三、可直接复用的代码（趣味实战版）

下面的代码是基于鸿蒙官方示例优化的简化版，增加了更通俗的结果展示，去掉了冗余逻辑，新手可以直接复制到项目里使用。

// 导入需要的工具包
import { faceComparator } from '@kit.CoreVisionKit';
import { image } from '@kit.ImageKit';
import { hilog } from '@kit.PerformanceAnalysisKit';
import { BusinessError } from '@kit.BasicServicesKit';
import { fileIo } from '@kit.CoreFileKit';
import { photoAccessHelper } from '@kit.MediaLibraryKit';

const TAG = "FaceCompareDemo";

@Entry
@Component
struct FaceComparePage {
  // 第一张待比对图片（PixelMap格式）
  @State image1: PixelMap | undefined = undefined;
  // 第二张待比对图片（PixelMap格式）
  @State image2: PixelMap | undefined = undefined;
  // 比对结果（相似度+是否同一人）
  @State compareResult: string = "选择两张图片后，点击「开始比对」获取结果...";
  // 图片资源对象
  private imageSource: image.ImageSource | undefined = undefined;

  // 页面加载时初始化比对服务
  async aboutToAppear(): Promise<void> {
    const initResult = await faceComparator.init();
    hilog.info(0x0000, TAG, `人脸比对服务初始化结果：${initResult}`);
  }

  // 页面销毁时释放服务，避免占用内存
  async aboutToDisappear(): Promise<void> {
    await faceComparator.release();
    hilog.info(0x0000, TAG, '人脸比对服务已释放');
  }

  build() {
    Column({ space: 20 }) {
      // 显示第一张图片
      Image(this.image1)
        .objectFit(ImageFit.Contain)
        .height('25%')
        .width('45%')
        .border({ width: 2, color: 0x317AE7, radius: 8 })
        .backgroundColor('#F5F5F5')
        .accessibilityDescription("比对图片1")

      // 显示第二张图片
      Image(this.image2)
        .objectFit(ImageFit.Contain)
        .height('25%')
        .width('45%')
        .border({ width: 2, color: 0x317AE7, radius: 8 })
        .backgroundColor('#F5F5F5')
        .accessibilityDescription("比对图片2")

      // 结果展示区域（支持复制）
      Text(this.compareResult)
        .copyOption(CopyOptions.LocalDevice)
        .fontSize(18)
        .fontWeight(FontWeight.Medium)
        .textAlign(TextAlign.Center)
        .width('90%')
        .height('15%')
        .border({ width: 1, color: '#E0E0E0', radius: 8 })
        .padding(10)

      // 选择图片按钮（一次性选两张）
      Button('选择两张图片')
        .type(ButtonType.Capsule)
        .backgroundColor(0x317AE7)
        .fontColor(Color.White)
        .width('90%')
        .height(45)
        .onClick(() => this.selectTwoImages())

      // 开始比对按钮
      Button('开始人脸比对')
        .type(ButtonType.Capsule)
        .backgroundColor(0x317AE7)
        .fontColor(Color.White)
        .width('90%')
        .height(45)
        .onClick(() => this.startFaceCompare())
    }
    .padding(20)
    .width('100%')
    .height('100%')
    .justifyContent(FlexAlign.Center)
  }

  // 第一步：从图库一次性选择两张图片
  private async selectTwoImages() {
    try {
      const photoPicker = new photoAccessHelper.PhotoViewPicker();
      const selectResult = await photoPicker.select({
        MIMEType: photoAccessHelper.PhotoViewMIMETypes.IMAGE_TYPE, // 只选图片
        maxSelectNumber: 2 // 最多选2张，刚好满足比对需求
      });

      const imageUris = selectResult.photoUris;
      if (imageUris.length !== 2) {
        this.compareResult = "请选择两张图片进行比对！";
        return;
      }

      // 转换两张图片的格式
      await this.loadImageToPixelMap(imageUris[0], 1);
      await this.loadImageToPixelMap(imageUris[1], 2);

      this.compareResult = "已选中两张图片，点击「开始比对」获取结果...";
    } catch (err: BusinessError | any) {
      hilog.error(0x0000, TAG, `选图失败：${err.message}`);
      this.compareResult = `选图失败：${err.message}（错误码：${err.code}）`;
    }
  }

  // 第二步：将图片转换为人脸比对能识别的PixelMap格式
  private async loadImageToPixelMap(uri: string, imageIndex: number) {
    try {
      // 打开图片文件
      const file = await fileIo.open(uri, fileIo.OpenMode.READ_ONLY);
      // 创建图片资源对象
      this.imageSource = image.createImageSource(file.fd);
      // 转换为PixelMap格式
      const pixelMap = await this.imageSource.createPixelMap();
      // 关闭文件，避免资源泄露
      await fileIo.close(file);

      // 根据索引赋值给对应的图片变量
      if (imageIndex === 1) {
        this.image1 = pixelMap;
      } else {
        this.image2 = pixelMap;
      }
    } catch (err: BusinessError | any) {
      hilog.error(0x0000, TAG, `图片加载失败：${err.message}`);
      this.compareResult = `第${imageIndex}张图片加载失败：${err.message}`;
    }
  }

  // 第三步：调用人脸比对接口，解析结果
  private startFaceCompare() {
    // 先判断是否选中了两张图片
    if (!this.image1 || !this.image2) {
      this.compareResult = "请先选择两张图片进行比对！";
      return;
    }

    this.compareResult = "正在比对中，请稍候...";

    // 配置比对参数：传入两张图片的PixelMap
    const visionInfo1: faceComparator.VisionInfo = { pixelMap: this.image1 };
    const visionInfo2: faceComparator.VisionInfo = { pixelMap: this.image2 };

    // 调用比对接口
    faceComparator.compareFaces(visionInfo1, visionInfo2)
      .then((result: faceComparator.FaceCompareResult) => {
        // 转换相似度为百分比（保留2位小数）
        const similarityPercent = (result.similarity * 100).toFixed(2);
        // 判断是否为同一人，并生成通俗结论
        const isSamePerson = result.isSamePerson;
        let resultText = `相似度：${similarityPercent}%\n`;

        if (isSamePerson) {
          resultText += "✅ 判定为同一人！";
          // 增加趣味描述
          if (parseFloat(similarityPercent) >= 95) {
            resultText += "\n相似度超高，大概率是同一张照片～";
          } else if (parseFloat(similarityPercent) >= 80) {
            resultText += "\n相似度很高，确定是同一个人！";
          } else {
            resultText += "\n虽然相似度一般，但判定为同一人～";
          }
        } else {
          resultText += "❌ 判定为不同的人！";
          // 增加趣味描述
          if (parseFloat(similarityPercent) >= 70) {
            resultText += "\n相似度不低，难道是失散多年的亲友？";
          } else if (parseFloat(similarityPercent) >= 50) {
            resultText += "\n有点像哦，可能是颜值同款～";
          } else {
            resultText += "\n相似度较低，是完全不同的两个人！";
          }
        }

        // 显示结果
        this.compareResult = resultText;
        hilog.info(0x0000, TAG, `比对成功：${resultText}`);
      })
      .catch((error: BusinessError) => {
        // 处理错误
        this.compareResult = `比对失败：${error.message}（错误码：${error.code}）`;
        hilog.error(0x0000, TAG, `比对失败：${error.message}，错误码：${error.code}`);
      });
  }
}

代码关键部分解析

1. 初始化与释放：faceComparator.init() 初始化服务，faceComparator.release() 释放资源，和之前的视觉服务逻辑一致，避免内存泄漏；
2. 图片选择：通过 maxSelectNumber: 2 限制一次性选两张图，刚好满足 1v1 比对的需求，不用用户分两次选择；
3. 图片转换：还是老规矩，人脸比对只支持 PixelMap 格式，转换后要关闭文件，避免资源泄露；
4. 核心比对接口：faceComparator.compareFaces(visionInfo1, visionInfo2) 是核心，传入两张图片的配置，返回 FaceCompareResult 对象；
5. 结果解析：
   • result.similarity：相似度数值（0-1），转换为百分比更直观；
   • result.isSamePerson：布尔值，直接告诉你 “是不是同一个人”；
   • 增加趣味描述：根据相似度数值添加不同的文案，让功能更有娱乐性，适合社交分享；
6. 错误处理：捕获选图失败、图片加载失败、比对服务异常等情况，给出清晰提示。

四、实战效果演示

给大家看看实际的使用流程，更直观：

五、避坑指南：这些问题一定要注意

1. 设备支持：不支持模拟器！必须用真实的鸿蒙手机、平板测试，否则会报 “服务不可用”；
2. 图片要求：两张图片分辨率建议 720p 以上，宽度 100px-10000px，高度 224px-15210px，高宽比例不要超过 10:1，太模糊或尺寸不符合的图片会影响比对 accuracy；
3. 选图数量：必须选两张图片，少选或多选都会提示错误，代码里要做数量判断；
4. 资源释放：页面销毁时一定要调用 faceComparator.release()，否则会占用设备资源；
5. 结果用途：该功能适合娱乐场景，不适合金融、安防等需要严格身份验证的场景，正式验证需搭配专业方案。

六、开发总结：新手也能快速落地

人脸比对的开发难度不高，核心流程和之前的人脸检测、OCR 高度相似，只要掌握了 “选图 - 转格式 - 调用接口 - 解析结果” 的套路，半天就能落地功能。

如果想扩展功能，还可以加这些：

1. 明星脸库：预设一批明星、名人的图片，用户只需上传自己的照片，就能自动和库中图片比对，找出最像的明星；
2. 分享功能：把比对结果生成图片，支持分享到社交平台；
3. 多图比对：先选一张基准图片，再选多张图片，批量比对找出和基准图最像的；
4. 结果校准：允许用户手动调整相似度阈值（比如把判定 “同一人” 的阈值从 80% 调到 85%）。

虽然这个功能没用到指令魔方里，但它的娱乐性和社交属性很强，适合做趣味小程序或 APP 的附加功能。如果你正在开发这类产品，直接拿上面的代码改一改就能用～ 有问题欢迎留言交流，也可以关注我，后续会分享更多鸿蒙实用技术！