我不确定这个问题是否有解，但我还是想问问看。

在我的公司，我们处理大规模的登记活动，小团队由5到10人组成，前往村庄为人们进行登记。登记过程包括输入一些数据，采集指纹，并使用网络摄像头为用户拍摄面部照片。可以理解的是，登记工作是由我们外包给外部供应商完成的。

由于记录数量庞大，试图手动验证记录使得整个过程变得缓慢。因此，我们已经尽可能地自动化了许多事情，除了有一件事例外，那就是检查使用网络摄像头捕获的照片是否质量良好。

我知道，“质量良好”是一个模糊的术语，无法直接转化为基于软件的解决方案。然而，在尝试为自己定义“质量良好”时，我发现了这个：http://en.wikipedia.org/wiki/Image_quality

现在，回到我的问题，这些图像质量检查的哪些部分可以自动化呢？

注意：这些照片将被打印在智能卡上，尺寸如邮票大小。它们在300 DPI下大约只有100×125像素。

祝好，Raghu

回答：

openCV库有一些很棒的代码用于检测面部。你可以使用openCV的面部检测作为图像质量的门槛来设置一些东西 – 如果它成功检测到面部，那么图像质量可能还不错？http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/