开源人脸识别seetaface入门教程(一)("SeetaFace开源人脸识别入门教程（一）：轻松上手指南")

原创

ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 14 #后端开发

SeetaFace开源人脸识别入门教程（一）：轻松上手指南

一、简介

SeetaFace 是由百度人脸识别技术团队开源的一款高性能的人脸识别库，它包含了人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和人脸比对等核心功能。本教程将帮助您迅捷入门 SeetaFace，掌握其基本使用方法。

二、环境准备

在起初使用 SeetaFace 之前，您需要准备以下环境：

操作系统：Windows、Linux 或 macOS

C++ 编译器：Visual Studio、GCC 或 Clang

OpenCV 库：用于图像处理和显示

三、安装 SeetaFace

以下是在不同操作系统上安装 SeetaFace 的步骤。

3.1 Windows 安装步骤

1. 下载 SeetaFace 源码：访问 SeetaFace GitHub 仓库，下载最新版本的源码。

2. 解压源码到指定目录。

3. 打开 Visual Studio，创建一个新的 C++ 项目。

4. 将 SeetaFace 源码添加到项目中，并设置编译器参数。

5. 编译并运行项目，检查是否顺利。

3.2 Linux 安装步骤

1. 下载 SeetaFace 源码：访问 SeetaFace GitHub 仓库，下载最新版本的源码。

2. 解压源码到指定目录。

3. 安装编译依赖性：安装 GCC、Clang、CMake 和 OpenCV。

sudo apt-get install build-essential

sudo apt-get install cmake

sudo apt-get install libopencv-dev

4. 使用 CMake 编译 SeetaFace：

cd /path/to/SeetaFaceEngine

mkdir build && cd build

cmake ..

make

5. 编译并运行项目，检查是否顺利。

四、迅捷上手示例

以下是一个简洁的示例，演示怎样使用 SeetaFace 进行人脸检测和人脸比对。

4.1 人脸检测示例

首先，我们需要创建一个 SeetaFaceEngine 对象，并设置人脸检测参数。


#include "SeetaFaceEngine.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
int main() {
    // 创建 SeetaFaceEngine 对象
    seeta::FaceEngine faceEngine;
    // 设置人脸检测参数
    faceEngine.Set DetectThreshold(0.8);
    // 读取图像
    cv::Mat img = cv::imread("path/to/image.jpg");
    // 检测人脸
    std::vector<seeta::FaceInfo> faces = faceEngine.Detect(img);
    // 遍历检测到的人脸
    for (size_t i = 0; i < faces.size(); ++i) {
        seeta::FaceInfo &info = faces[i];
        cv::rectangle(img, cv::Point(info.bbox.x, info.bbox.y),
                      cv::Point(info.bbox.x + info.bbox.width, info.bbox.y + info.bbox.height),
                      cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }
    // 显示于是
    cv::imshow("Face Detection", img);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

4.2 人脸比对示例

接下来，我们将使用 SeetaFace 进行人脸比对，判断两张图像中的人脸是否为同一人。


#include "SeetaFaceEngine.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
int main() {
    // 创建 SeetaFaceEngine 对象
    seeta::FaceEngine faceEngine;
    // 设置人脸比对参数
    faceEngine.Set CompareThreshold(0.8);
    // 读取图像
    cv::Mat img1 = cv::imread("path/to/image1.jpg");
    cv::Mat img2 = cv::imread("path/to/image2.jpg");
    // 提取图像特征
    std::vector<float> feature1 = faceEngine.ExtractFeature(img1);
    std::vector<float> feature2 = faceEngine.ExtractFeature(img2);
    // 比对人脸特征
    float similarity = faceEngine.Compare(feature1, feature2);
    // 判断是否为同一人
    if (similarity > faceEngine.Get CompareThreshold()) {
        std::cout << "The two faces are the same person." << std::endl;
    } else {
        std::cout << "The two faces are not the same person." << std::endl;
    }
    return 0;
}