/ArcfaceDemo_Python_2.2

ArcSoft Face SDK Demo

Primary LanguagePython

ArcSoft Face SDK Python 版 Demo

ArcFace 2.2 人脸识别 SDK Python 版本的 Demo。

目录

项目结构

lib/          # 存放 ArcFace SDK 库
  linux_64/
  windows_32/
  windows_64/
arcface/      # 用 Python 对 ArcFace SDK 封装的模块
  arcface.py                # ArcFace SDK 的 Python 接口
  arcsoft_face_func.py      # ArcFace SDK 里提供的函数
  arcsoft_face_struct.py    # ArcFace SDK 里有的结构体
  tools.py                  # 内包含一些辅助工具
module/       # 整个 Demo 依赖的关键模块
  face_process.py           # 调用 ArcFace，集成人脸识别、活体检测等异步操作
  image_source.py           # 提供视频帧
  text_renderer.py          # 渲染中文
profile.yml   # Demo 的配置文件
demo.py       # Demo 的主程序入口

快速上手

  1. 安装 Python 3.7。
  2. 安装模块 opencv-python、freetype、PyYAML。可通过 python -m pip install opencv-python freetype-py PyYAML 安装需要的全部依赖。
  3. 从 ArcSoft 官网授权申请 SDK，下载相应版本的 SDK 并解压。
  4. 将 lib 中的所有动态库拷贝到 lib 目录中对应的平台目录下。
  5. 准备好人脸数据库，即一张或者多张包含人脸的图片（最好一张图片仅包含一张清晰的人脸）。将这些图片一起放在同一个目录下，目录的路径最好没有中文也没有空格。
  6. 准备一个摄像头或者一个视频，图片也行。
  7. 在 profile.yml 中配置你的 APP ID 和 SDK KEY。
  8. 通过 python demo.py --faces <人脸数据库路径> --source <图片或者视频路径> 运行 Demo。
  9. 按下 Esc 或 q 或 Q 来退出程序。程序是不会主动退出的，即使视频播放完成后也不会退出。

需要将上面的 <> 中的内容及 <> 自身替换成满足 <> 中说明的实际内容。
图片（不包括 GIF）和视频的格式需要能被 OpenCV 支持的格式。

运行效果说明

当检测到人脸时会用一个红色的矩形框圈出人脸，如果后续识别到这个人脸在人脸数据库中，人脸框会由红变蓝。
人脸框上面有五个信息，分别用 , 隔开。这五个信息分别是 姓名, 相似度, 活体结果, 性别, 年龄。一开始这五个信息都没有，所有会有四个 ','，在识别出对应的信息后，会陆续更新出来。

所有的参数介绍

参数 说明
--faces 指定包含人脸数据库人脸的文件或者文件夹路径。
如果是文件路径，则假设文件是图片，将采用图片中所有人脸作为人脸数据库。
如果是文件夹路径，将递归遍历文件夹下所有图片文件进行处理，遍历过程中忽略 '.' 开头的文件夹和文件。
对于图片中的人脸，如果只有一张人脸将以文件名命名，如果有多张人脸将以文件名-数字编号 命名。编号来自识别人脸的顺序，可以认为是没有规律的。
--faces-data 指定已经缓存好的人脸数据库文件路径。
--source 指定视频路径或者图片路径，如果没有这个参数将打开默认的摄像头。
--single 以 1:n 模式运行，默认 m:n。

推荐的运行方式

  • 如果是第一次运行，先运行 python demo.py --faces <人脸数据库文件路径> --faces-data <缓存人脸数据库文件的路径> 来生成人脸数据库的缓存，加快下次启动的速度。
  • 生成缓存后可以使用 python demo.py --faces-data <已缓存人脸数据库文件的路径> --source <图片或者视频路径> 来运行。

直接运行 python demo.py --faces <人脸数据库路径> --source <图片或者视频路径> ，这会在提取所有人脸特征组成人脸数据库后直接启动。但因为提取人脸特征比较慢（约 130 秒每千张），如果人脸数据库较大，每次启动都需要漫长的等待。

相关问题

  • 将图片传给 SDK 时，可以通过 bytes(image) 来将 np.ndarray 类型转为 bytes 类型，从而可以传给 SDK。这样做存在不足的地方是 bytes(image) 会对内存数据进行复制，而很多时候这个复制是不必要的。使用 image.ctypes.data 可以直接得到底层的数据地址，将这个地址传给 SDK 可以避免不必要的内存复制。这样做也存在不足，因为能这样做的前提是 image 底层数据所占的内存连续。如果底层数据所占的内存不连续，就会出现用 cv.imshow("", image) 显示正常，SDK 却不能像预期那样工作。一种常见的导致内存不连续的情况是在对图片使用 image[:720, :1280] 这种方式进行裁剪，通过这种方法裁剪得到的图片底层内存就是不连续的。可通过 image.flags.c_contiguous 来判断内存是否连续，通过 numpy.ascontiguousarray(image) 来得到内部数据一定连续的图片。

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