关于人脸识别引擎FaceRecognitionDotNet的实例

  根据我上篇文章的分享,我提到了FaceRecognitionDotNet,它是python语言开发的一个项目face_recognition移植。结果真是有喜有忧,喜的是很多去关注了,进行了下载,我看到项目Star从十几个变成了现在将近两百多个,忧的是很多人看不懂这项目,加了我的群来问怎么用,或者缺少的Dll在哪里。其实作者本身已经在项目介绍里面都写清楚了,真的是明明白白的。缺的dll可以nuget上下载,缺少的模型文件可以去它所移植的原项目上下载。很多人良莠不齐的,问的问题也五花八门,好歹也追求一下本质问题,好好看看介绍和文档,仔仔细细阅读一下,也没有多少字的。各位有点焦急了。

  我对整个项目做了整体的梳理,我主要看重的是人脸识别部分,其实作者在编码上原先不太支持中文,我做了一些修改还加了一些函数,整体如下图。我做成了一个OWIN自宿主程序,将人脸识别的接口以WebApi的形式暴露给外部调用。本身也提供命令行进行一些操作。

  1.exit顾名思义是退出指令

  2.face init是用于初始化模型数据

  3.face add用于添加新的模型数据

  4.face test用于做测试

  日志记录工具是用了NLog,别的都是项目的依赖包。说了这么多估计很多人急着要源码,急于求成的心态很不好啊。诶,能仔仔细细去看别人项目的沉静心思还是要有的,不然还是渣,向移植代码的大佬致敬,这才是中流砥柱,希望用了源码的各位去给大佬也提交一下代码或者提一些建议,让这样好的项目存在下去。源码地址(包比较大我上传到了百度云,我把所有文件都放在了一起,vs2017社区版创建,免得不会搭建项目的小白问):

链接:https://pan.baidu.com/s/1mI5vLNOgE6amEcYiiGOzpg
提取码:54th

关于人脸识别引擎FaceRecognitionDotNet的实例

  最后说一下成果,里面有不是点会踩到,比如内存增长问题,需要手动释放一些资源,我已经在包函数的时候做了简单处理。整体性能还是不错的,两千张照片,处理花了700秒,我是在一台虚机上做的测试,当然开发也在那台机器上。总体和我同事调用百度AI的API不相上下(免费版),对于需要离线的项目很有帮助。会做一定移植的可以在linux上运行,我看到作者在Mac和linux都有测试,也在支持.NET Core的。真心佩服那个作者。

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