编写一款程序，可以识别图片中的人脸并且数出人数，还可以根据单人照找到对应的人脸

好的，针对您的需求，您可以使用一些开源的人脸识别和目标检测库，例如OpenCV和Dlib等。下面给出一些大致的实现步骤：

1. 载入图像：使用Matlab的imread函数载入图片。

2. 人脸检测：使用Dlib的人脸检测器或OpenCV的Haar级联分类器进行人脸检测。可以使用detectFaces函数来实现。

3. 人脸对齐：根据人脸的关键点，例如眼睛、嘴巴等，对人脸进行对齐，使得所有人脸都在同一位置。可以使用alignFace函数来实现。

4. 人脸识别：使用Dlib的人脸识别器或OpenCV的LBPH算法进行人脸识别。可以使用recognizeFaces函数来实现。

5. 统计人数：对于人脸检测器检测到的每个人脸，都可以累加到人数计数器中。

6. 找到对应人脸：对于单人照片，使用同样的人脸检测器和人脸识别器来寻找对应的人脸。

7. 输出结果：将人数和对应人脸的信息输出到屏幕上或保存到文件中。

下面是一些参考代码：

% 载入图像
img = imread('test.jpg');

% 人脸检测器和人脸识别器
detector = getFrontalFaceDetector();
predictor = getShapePredictor();

% 人数计数器
num_faces = 0;

% 人脸检测和识别
[bboxes, landmarks] = detectFaces(img, detector, predictor);
for i = 1:size(bboxes, 1)
    % 人脸对齐
    aligned_face = alignFace(img, landmarks{i});

    % 人脸识别
    [label, score] = recognizeFaces(aligned_face, recognizer);

    % 统计人数
    if label > 0
        num_faces = num_faces + 1;
    end

    % 找到对应人脸
    if label == target_label
        target_bbox = bboxes(i, :);
    end
end

% 输出结果
disp(['Number of faces: ' num2str(num_faces)]);
if exist('target_bbox', 'var')
    disp(['Target face bbox: ' num2str(target_bbox)]);
else
    disp('Target face not found.');
end

注意，这只是一个简单的示例代码，具体实现可能需要根据您的数据和需求进行调整和修改。