编写一款matlab程序并给出代码，可以寻找图片中的人脸并做出校正，然后计算图片中的人数，还可以计算脸部的特征值，比较测量过的所有脸部找出与输入脸部最接近的

好的，以下是一个MATLAB程序的示例，它可以实现上述任务：

% 读取图片
img = imread('test.jpg');

% 使用Haar级联分类器检测人脸
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector();
bbox = step(faceDetector, img);

% 校正人脸
for i = 1:size(bbox,1)
    face = imcrop(img, bbox(i,:));
    face = imresize(face, [100,100]); % 调整大小
    faces{i} = face;
end

% 计算人数
num_faces = size(faces, 2);

% 计算脸部特征值
for i = 1:num_faces
    % 将图像转换为灰度图像
    gray_face = rgb2gray(faces{i});
    
    % 对灰度图像进行特征提取
    feature_vector = extractHOGFeatures(gray_face);
    
    % 存储特征向量
    features{i} = feature_vector;
end

% 比较与输入脸部的相似度并找出最接近的脸
input_face = features{1}; % 假设第一个脸是输入脸
max_similarity = 0;
for i = 2:num_faces
    similarity = pdist2(input_face, features{i}, 'cosine'); % 余弦相似度
    if similarity > max_similarity
        max_similarity = similarity;
        closest_face = faces{i};
    end
end

% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(closest_face), title('与输入脸最接近的脸');

这个程序包含以下步骤：

1. 读取图片
2. 使用Haar级联分类器检测人脸，并对每个脸进行校正
3. 计算图片中的人数
4. 计算每个脸的特征值
5. 比较与输入脸部的相似度并找出最接近的脸
6. 显示结果

需要注意的是，这个程序使用了MATLAB中的计算机视觉工具箱和图像处理工具箱，以及一个HOG特征提取函数。在使用之前，需要安装这些工具箱并引入函数。