VS2017+QT5.11.2+SeetaFace1.0/SeetaFace2.0的简单实现
一、1.0版本和2.0版本简介:
- 1.0版本中与之对应的分别是:FaceDetection、FaceAlignment、FaceIdentification;
- 2.0版本中与之对应的分别是:FaceDetector、FaceLandmarker、FaceRecognizer,另外2.0版本还提供了两个辅助模块 FaceTracker 和 QualityAssessor用于人脸跟踪和质量评估。除此之外,2.0版本还引入了一个FaceDataBase对象,用于管理注册的人脸库,方便进行1v1或者1vN的人脸比对。
二、SeetaFace1.0的编译
三、SeetaFace2.0的编译
四、VS2017+OpenCV+SeetaFace1.0项目属性配置
五、VS2017+OpenCV+SeetaFace2.0项目属性配置
六、SeetaFace1.0实例
七、SeetaFace2.0实例
seeta::ModelSetting::Device device = seeta::ModelSetting::CPU; //初始化模型,需要注意的是,模型文件同一时刻只能打开一次, //并且加载模型时需要一定的时间, //所以如果想多线程使用,需要对模型的导入进行加锁处理 this->myMutex.lock(); seeta::ModelSetting FD_model("./model/fd_2_00.dat", device, 0); //关于81点定位之后,得到的人脸相似度结果不理想的原因猜想: //图片的尺寸太小,导致81点都挤在了一起,然后进行人脸比对时误差变大 //seeta::ModelSetting FL_model("./model/pd_2_00_pts81.dat", device, 0); seeta::ModelSetting FL_model("./model/pd_2_00_pts5.dat", device, 0); this->myMutex.unlock(); seeta::FaceDetector FD(FD_model); seeta::FaceLandmarker FL(FL_model); //设置人脸框的最小尺寸,不能小于20 FD.set(seeta::v2::FaceDetector::PROPERTY_MIN_FACE_SIZE, 20);
seeta::FaceDatabase* FDB; FDB = new seeta::FaceDatabase(seeta::ModelSetting("./model/fr_2_10.dat", seeta::ModelSetting::CPU, 0)); //清除之前导入的人脸 this->FDB->Clear();
//加载待检测的图片; //mat是传入的cv::Mat类型的图片 seeta::cv::ImageData image = mat.clone(); //进行人脸检测,获取所有的人脸信息; //FD是FaceDetector对象的实例 //SeetaFaceInfoArray是SeetaFaceInfo数组 //该数组中存储的是检测出的人脸框 SeetaFaceInfoArray facesArr = FD.detect(image); //对该脸进行5点或81点定位 //FL是FaceLandmarker对象实例 //vector<SeetaPointF>是二维特征点的数组 std::vector<SeetaPointF> currentFace81Points = FL.mark(image, facesArr.data[i].pos); //Compare的四个参数分别为: //SeetaImageData类型的图片,SeetaPointF*类型的特征点数组 FDB->Compare(face1Data, face1Points.data(), face2Data, face2Points.data());
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