C#版免費離線人臉識別之虹軟ArcSoft V3.0(推薦)

【溫馨提示】本文共678字(不含代碼),8張圖。預計閱讀時間需要6分鐘。

1. 前言

人臉識別&比對發展到今天,已經是一個非常成熟的技術瞭,而且應用在生活的方方面面,比如手機、車站、天網等。

我從2016年就開始做人臉識別相關的App,到現在差不多4個年頭瞭,用過的SDK有微軟認知服務、曠視科技的Face++、開源的OpenCV。

這裡就之前我用過的做一下對比。

web api Windows SDK Android SDK iOS SDK 離線使用 價格 速度
微軟認知服務 ✔️ 收費 取決於網速
曠視Face++ ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ 收費

web版取決於網速

本地SDK離線版識別速度沒測試過,但應該很快

OpenCV ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ 免費 有點慢

而今天介紹的這個虹軟人臉識別服務,是免費的、免費的、免費的。

最重要的是它還支持離線識別,並且提供Android、iOS、C++、C#版SDK,現在已經升級到全新的3.0版本,支持活體識別。

web api  Windows SDK  Android SDK  iOS SDK  離線使用  價格  速度 
虹軟人臉識別  ✔️  ✔️  ✔️ ✔️ ✔️

免費版 – 需要在線激活

收費版 – 離線激活,提供更多高級服務 

web版取決於網速

本地SDK離線版識別速度極快

圖片來自官網

2. 下載虹軟SDK開發包

你可以去https://ai.arcsoft.com.cn/ucenter/resource/build/index.html#/index註冊一個賬號,然後就可以申請使用虹軟離線SDK。

這裡主要講一下Windows下的SDK使用。

註意Win下面分為x86和x64兩個版本,所以在編譯App的時候不要選擇Any CPU,而是選擇和你下載的一樣的架構。

新建一個Winform解決方案,選擇編譯架構,把你下載的SDK/lib裡面的文件放進對應的Debug目錄。

3. 初始化識別引擎

SDK需要一個ID和KEY,這些你都可以在虹軟開發者中心申請到。

private void InitEngines()
        {//在線激活引擎    如出現錯誤,1.請先確認從官網下載的sdk庫已放到對應的bin中,2.當前選擇的CPU為x86或者x64
            int retCode = 0;
            try
            {
                retCode = ASFFunctions.ASFActivation(appId, sdkKey);
            }
            catch (Exception ex)
            {
                //禁用相關功能按鈕
                //ControlsEnable(false, chooseMultiImgBtn, matchBtn, btnClearFaceList, chooseImgBtn);
                if (ex.Message.Contains("無法加載 DLL"))
                {
                    MessageBox.Show("請將sdk相關DLL放入bin對應的x86或x64下的文件夾中!");
                }
                else
                {
                    MessageBox.Show("激活引擎失敗!");
                }
                return;
            }
            Console.WriteLine("Activate Result:" + retCode);

            //初始化引擎
            uint detectMode = DetectionMode.ASF_DETECT_MODE_IMAGE;//Image模式下檢測臉部的角度優先值
            int imageDetectFaceOrientPriority = ASF_OrientPriority.ASF_OP_0_ONLY;
            //人臉在圖片中所占比例,如果需要調整檢測人臉尺寸請修改此值,有效數值為2-32
            int detectFaceScaleVal = 16;
            //最大需要檢測的人臉個數
            int detectFaceMaxNum = 5;
            //引擎初始化時需要初始化的檢測功能組合
            int combinedMask = FaceEngineMask.ASF_FACE_DETECT | FaceEngineMask.ASF_FACERECOGNITION | FaceEngineMask.ASF_AGE | FaceEngineMask.ASF_GENDER | FaceEngineMask.ASF_FACE3DANGLE;
            //初始化引擎,正常值為0,其他返回值請參考http://ai.arcsoft.com.cn/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=19&_dsign=dbad527e
            retCode = ASFFunctions.ASFInitEngine(detectMode, imageDetectFaceOrientPriority, detectFaceScaleVal, detectFaceMaxNum, combinedMask, ref pImageEngine);
            Console.WriteLine("InitEngine Result:" + retCode);
            AppendText((retCode == 0) ? "引擎初始化成功!\r\n" : string.Format("引擎初始化失敗!錯誤碼為:{0}\r\n", retCode));
        }

4. 註冊人臉

要想識別人臉,首相要像指紋識別那樣,把一個人的人臉事先錄入進去,才可以實現識別。

我這裡做一個簡單的demo,輸入一個名字,選擇照片即可註冊。

  private void btnSelectImageToRegister_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();
            openFileDialog.Title = "Select";
            openFileDialog.Filter = "Image File|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.png";
            //openFileDialog.Multiselect = true;
            openFileDialog.FileName = string.Empty;
            if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
                var numStart = imagePathList.Count;
                string fileName = openFileDialog.FileName;
                if (!checkImage(fileName))
                    return;

                pictureBoxSelected.ImageLocation = fileName;
                currentLeftFeature = IntPtr.Zero;

                //人臉檢測以及提取人臉特征
                ThreadPool.QueueUserWorkItem(new WaitCallback(delegate
                {
                    Image image = ImageUtil.readFromFile(fileName);
                    if (image == null)
                    {
                        return;
                    }
                    if (image.Width > 1536 || image.Height > 1536)
                    {
                        image = ImageUtil.ScaleImage(image, 1536, 1536);
                    }
                    if (image == null)
                    {
                        return;
                    }
                    if (image.Width % 4 != 0)
                    {
                        image = ImageUtil.ScaleImage(image, image.Width - (image.Width % 4), image.Height);
                    }

                    //人臉檢測
                    ASF_MultiFaceInfo multiFaceInfo = FaceUtil.DetectFace(pImageEngine, image);
                    //判斷檢測結果
                    if (multiFaceInfo.faceNum > 0)
                    {
                        MRECT rect = MemoryUtil.PtrToStructure<MRECT>(multiFaceInfo.faceRects);
                        image = ImageUtil.CutImage(image, rect.left, rect.top, rect.right, rect.bottom);
                    }
                    else
                    {
                        if (image != null)
                        {
                            image.Dispose();
                        }
                        return;
                    }

                    //提取人臉特征
                    ASF_SingleFaceInfo singleFaceInfo = new ASF_SingleFaceInfo();
                    Image image1 = ImageUtil.readFromFile(fileName);
                    if (image1 == null)
                    {
                        return;
                    }
                    currentLeftFeature = FaceUtil.ExtractFeature(pImageEngine, image1, out singleFaceInfo);
                    this.Invoke(new Action(delegate
                    {
                        if (singleFaceInfo.faceRect.left == 0 && singleFaceInfo.faceRect.right == 0)
                        {
                            AppendText(string.Format("No face detected\r\r\n"));
                        }
                        else
                        {
                            AppendText(string.Format("Face landmark detected,[left:{0},right:{1},top:{2},bottom:{3},orient:{4}]\r\r\n", singleFaceInfo.faceRect.left, singleFaceInfo.faceRect.right, singleFaceInfo.faceRect.top, singleFaceInfo.faceRect.bottom, singleFaceInfo.faceOrient));
                            imagesFeatureList.Add(currentLeftFeature);
                        }
                    }));
                    if (image1 != null)
                    {
                        image1.Dispose();
                    }

                }));
            }
        }

        private void btnRegisterFace_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if(string.IsNullOrEmpty(textBoxName.Text))
            {
                MessageBox.Show("Set a name for current person");
                return;
            }

            imagesFeatureDictionary.Add(currentLeftFeature, textBoxName.Text);
            AppendText(string.Format(textBoxName.Text + " register success!\r\r\n"));
        }

5. 人臉識別

當把許多人臉錄入到系統中後,我們就可以選擇一個需要比對的圖片,進行識別瞭。

private void btnSelectImageToRecognize_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();
            openFileDialog.Title = "Select";
            openFileDialog.Filter = "Image File|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.png";
            //openFileDialog.Multiselect = true;
            openFileDialog.FileName = string.Empty;
            if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
                var numStart = imagePathList.Count;
                string fileName = openFileDialog.FileName;
                if (!checkImage(fileName))
                    return;

                image1Feature = IntPtr.Zero;
                pictureBoxToRecognize.ImageLocation = fileName;
                Image srcImage = ImageUtil.readFromFile(fileName);

                ASF_SingleFaceInfo singleFaceInfo = new ASF_SingleFaceInfo();
                //提取人臉特征
                image1Feature = FaceUtil.ExtractFeature(pImageEngine, srcImage, out singleFaceInfo);

                if (imagesFeatureList.Count == 0)
                {
                    MessageBox.Show("請註冊人臉!", "提示", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
                    return;
                }

                if (image1Feature == IntPtr.Zero)
                {
                    if (pictureBoxToRecognize.Image == null)
                    {
                        MessageBox.Show("請選擇識別圖!", "提示", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
                    }
                    else
                    {
                        MessageBox.Show("比對失敗,識別圖未提取到特征值!", "提示", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
                    }
                    return;
                }

                for (int i = 0; i < imagesFeatureDictionary.Count; i++)
                {
                    IntPtr feature = imagesFeatureDictionary.ElementAt(i).Key;
                    float similarity = 0f;
                    int ret = ASFFunctions.ASFFaceFeatureCompare(pImageEngine, image1Feature, feature, ref similarity);
                    //增加異常值處理
                    if (similarity.ToString().IndexOf("E") > -1)
                        similarity = 0f;

                    if(similarity > threshold)
                    {
                        string name = imagesFeatureDictionary.ElementAt(i).Value;
                        AppendText("對比結果:" + name + "  可信度:" + similarity + "\r\n");
                        return;
                    }
                }
                AppendText("無結果\r\n");
            }
        }

6. 運行效果

本地離線識別最大的好處就是沒有延遲,識別結果立馬呈現。

7. 總結

本文隻是簡單介紹瞭如何使用虹軟的離線SDK,進行人臉識別的方法,並且是圖片的方式。

源碼下載地址:https://github.com/hupo376787/ArcFaceDemo.git

如果需要攝像頭,那麼需要別的攝像頭SDK來輔助實現。

如果以後有時間我會加上。

到此這篇關於C#版免費離線人臉識別——虹軟ArcSoft V3.0的文章就介紹到這瞭,更多相關C#離線人臉識別虹軟內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!

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