как PCA реализован на изображении, снятом камерой?

Я успешно реализовал часть обнаружения лица в своем проекте распознавания лиц. Теперь у меня есть прямоугольная область лица на изображении. Теперь мне нужно реализовать PCA в этой обнаруженной прямоугольной области, чтобы извлечь важные функции. Я использовал примеры реализации PCA на лице базы данных. Я хочу знать, как мы можем передать наше обнаруженное лицо в функцию, реализующую PCA? Мы передаем прямоугольную рамку? Это код для моего распознавания лиц.

#include "cv.h"
#include "highgui.h"

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <assert.h>
#include <math.h>
#include <float.h>
#include <limits.h>
#include <time.h>
#include <ctype.h>


// Create a string that contains the exact cascade name
const char* cascade_name =
    "haarcascade_frontalface_alt.xml";
/*    "haarcascade_profileface.xml";*/


// Function prototype for detecting and drawing an object from an image
void detect_and_draw( IplImage* image );

// Main function, defines the entry point for the program.
int main( int argc, char** argv )
{

    // Create a sample image
    IplImage *img = cvLoadImage("Image018.jpg");
    if(!img)
    {
        printf("could not load image");
        return -1;
    }

    // Call the function to detect and draw the face positions
    detect_and_draw(img);

    // Wait for user input before quitting the program
    cvWaitKey();

    // Release the image
    cvReleaseImage(&img);

    // Destroy the window previously created with filename: "result"
    cvDestroyWindow("result");

    // return 0 to indicate successfull execution of the program
    return 0;
}

// Function to detect and draw any faces that is present in an image
void detect_and_draw( IplImage* img )
{

    // Create memory for calculations
    static CvMemStorage* storage = 0;

    // Create a new Haar classifier
    static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;

    int scale = 1;

    // Create a new image based on the input image
    IplImage* temp = cvCreateImage( cvSize(img->width/scale,img->height/scale), 8, 3 );

    // Create two points to represent the face locations
    CvPoint pt1, pt2;
    int i;

    // Load the HaarClassifierCascade
    cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );

    // Check whether the cascade has loaded successfully. Else report and error and quit
    if( !cascade )
    {
        fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade\n" );
        return;
    }

    // Allocate the memory storage
    storage = cvCreateMemStorage(0);

    // Create a new named window with title: result
    cvNamedWindow( "result", 1 );

    // Clear the memory storage which was used before
    cvClearMemStorage( storage );

    // Find whether the cascade is loaded, to find the faces. If yes, then:
    if( cascade )
    {

        // There can be more than one face in an image. So create a growable sequence of faces.
        // Detect the objects and store them in the sequence
        CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( img, cascade, storage,
                                            1.1, 2, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,
                                            cvSize(40, 40) );

        // Loop the number of faces found.
        for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ )
        {
           // Create a new rectangle for drawing the face
            CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );

            // Find the dimensions of the face,and scale it if necessary
            pt1.x = r->x*scale;
            pt2.x = (r->x+r->width)*scale;
            pt1.y = r->y*scale;
            pt2.y = (r->y+r->height)*scale;

            // Draw the rectangle in the input image
            cvRectangle( img, pt1, pt2, CV_RGB(255,0,0), 3, 8, 0 );
        }
    }

    // Show the image in the window named "result"
    cvShowImage( "result", img );

    // Release the temp image created.
    cvReleaseImage( &temp );
}