==虹软官网地址==

http://www.arcsoft.com.cn

在官网注册账号,并且申请人脸识别激活码, 选择SDK版本和运行系统(windows/linux/android/ios) ,我们选择windows做测试,申请类型选择1:N ,功能模块包括人脸检测、人脸跟踪、人脸识别。申请之后会获取APP_ID 和SDK_Key,在代码中会用到。

==虹软SDK人脸检测目的==

主要是与face++人脸检测做对比,看能否在face++人脸检测之前选择虹软事先检测一下。

==c++部分功能实现==

选择 Qtcreator 4.2.1 ,新建c++ 库。
设置Qt .pro文件

#不加载Qt库
QT -= core gui
#生成库名字
TARGET = detect_lib
#定义生成lib
TEMPLATE = lib DEFINES += DETECT_LIB_LIBRARY
SOURCES += detect_lib.cpp
#加载虹软sdk头文件
HEADERS += detect_lib.h \
inc/amcomdef.h \
inc/ammem.h \
inc/arcsoft_fsdk_face_detection.h \
inc/asvloffscreen.h \
inc/merror.h unix {
target.path = /usr/lib
INSTALLS += target
} unix|win32: LIBS += -L$$PWD/lib/ -llibarcsoft_fsdk_face_detection INCLUDEPATH += $$PWD/.
DEPENDPATH += $$PWD/.

  

上面是.pro文件,主要是一些配置信息,如生成库名字 加载虹软SDK 和头文件...

下面是detect_lib.h文件 主要供nodejs调用的接口文件。

#ifndef DETECT_LIB_H
#define DETECT_LIB_H # ifdef __cplusplus
# define EXTERN_NAME extern "C"
# else
# define EXTERN_NAME extern
# endif #if defined(WIN32)
# define Q_DECL_EXPORT __declspec(dllexport)
# define Q_DECL_IMPORT __declspec(dllexport)
#if defined(DETECT_LIB_LIBRARY)
# define DETECT_LIBSHARED_EXPORT EXTERN_NAME Q_DECL_EXPORT
# else
# define DETECT_LIBSHARED_EXPORT EXTERN_NAME Q_DECL_IMPORT
#endif
#else
# define DETECT_LIBSHARED_EXPORT EXTERN_NAME
#endif DETECT_LIBSHARED_EXPORT int add(int a,int b); DETECT_LIBSHARED_EXPORT int detect(unsigned char * data,int width,int height); #endif // DETECT_LIB_H

  

接口add 函数 主要做测试用

int detect(unsigned char * data,int width,int height);

检测人脸函数, data:rgb像素值,width:图片宽度,height:图片高度

detect_lib.cpp

```
#include <nan.h>
#include "detect_lib.h"
using namespace Nan ;
using namespace v8; class DetectWorker : public AsyncWorker {
public:
DetectWorker(Callback *callback, unsigned char* buffer,int width,int height)
: AsyncWorker(callback), p_buffer(buffer), m_width(width),m_height(height) {m_num = 0;}
~DetectWorker() {} //这个函数运行在工作线程,而不是v8线程,所以不能访问v8的数据
void Execute () { //m_num = add(12,3);
m_num = detect(p_buffer,m_width,m_height);
// m_num = 5; } //这个是libuv的回调函数,在这里可以使用v8的数据
void HandleOKCallback () { Local<Object> bmpData = NewBuffer(m_num).ToLocalChecked();
Local<Value> argv[] = {
Nan::Null()
,Uint32::New(v8::Isolate::GetCurrent(),m_num)
}; callback->Call(2, argv);
}; private:
unsigned char * p_buffer;
int m_width;
int m_height;
int m_num;
}; NAN_METHOD(detect){
unsigned char * buffer = (unsigned char*) node::Buffer::Data(info[0]->ToObject());
int width = info[1]->Uint32Value();
int height = info[2]->Uint32Value(); Callback *callback = new Callback(info[3].As<Function>());
AsyncQueueWorker(new DetectWorker(callback, buffer,width ,height));
} NAN_MODULE_INIT(Init)
{
Nan::Set(target,New<String>("detect").ToLocalChecked(),
GetFunction(New<FunctionTemplate>(detect)).ToLocalChecked());
} NODE_MODULE(detect, Init)

  

NAN_METHOD(detect) 表示定义接口detect ,js可以直接调用,
这里主要是node中的buffer直接以字节的方式传递给c++。也是nodejs与c++交互的重要方式。

将编译好的dll 和虹软sdk dll 和detect_lib.h拷贝到当前目录,然后通过node-gyp configure 和node-gyp build 生成.node

至此.node库编译完成,可以使用require直接饮用该.node 如:var detect = require('./build/Release/detect.node');

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