虹軟最新版python接口完整版-創(chuàng)新互聯(lián)

虹軟最新版 python 接口完整版

當前開源的人臉檢測模型,識別很多,很多小伙伴也踩過不少坑。相信不少使用過dlib和facenet人臉識別的小伙伴都有這樣的疑惑，為什么論文里高達99.8以上的準確率，自己實際使用下來的準確率卻并不好，甚至用來落實到百人以內(nèi)的人臉識別，都經(jīng)常出現(xiàn)誤識別現(xiàn)象，造成這樣的現(xiàn)象最主要的原因來自于訓練人臉識別模型的樣本和國內(nèi)人臉有差距。因此，這些看似準確率很高的模型，直接拿來做項目使用是不行的，測試兩種模型在使用幾百人的考勤圖片上的表現(xiàn)，準確率上dlib和facenet 都很不理想。

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綜合比較，發(fā)現(xiàn)使用虹軟的人臉識別接口是目前開源，在國內(nèi)人臉識別準確度上最好的選擇。

遺憾的是當前虹軟暫時沒有提供python 接口代碼，目前網(wǎng)上也有部分使用python調(diào)用虹軟接口的案例，但是類似文章千篇一律，基本都是同一個代碼，反復轉(zhuǎn)載，也并沒有能一個完整調(diào)用虹軟全部功能的python接口，函數(shù)名稱也隨意定義并不好記，使用pycharm 開發(fā)也沒有類函數(shù)成員代碼編寫提示，代碼部分不合理的地方也重復出現(xiàn)… 實在是不能忍受當前已發(fā)布的python api 接口參差不齊的現(xiàn)象，為此，特意用了幾天時間將虹軟當前版本的全部功能寫出一個完整好用的python api接口。

出發(fā)點

本質(zhì)上python接口是使用 ctypes 調(diào)用虹軟的動態(tài)鏈接庫，需要去虹軟官網(wǎng) 去選擇 C/C++ 版本SDK 來下載依賴文件。為了在代碼使用上和虹軟提供的 C/C++ 版本演示代碼基本一致，此 python 接口的函數(shù)名和虹軟的函數(shù)名是一樣的，并且 demo.py 的結(jié)構(gòu) 基本就是 C/C++ 版本演示代碼的 python 翻譯版。
代碼地址： ArcFace-python 如果代碼對你有幫助，給個star 吧！

優(yōu)化點

1.重寫了所有結(jié)構(gòu)體對象類的打印屬性和成員變量，方便 python 可以直接print 對象查看虹軟返回的結(jié)果信息，以及 pycharm 編寫代碼時可以提供提示信息。

2.在此之前其他博客中的 python 接口在給虹軟引擎?zhèn)魅雸D像時都使用了這種方式：

frame_byte=bytes(frame.data)

frame_byte_p=cast(framebyte,c_ubyte_p)

但是以上可以改為:

frame.ctypes.data_as(POINTER(c_ubyte))

這樣可以減少 numpy 圖像轉(zhuǎn)換為字節(jié)流這一步的消耗

注意

1.當前接口需要下載虹軟最新的（2.2）C/C++版本 SDK。

2.虹軟的C/C++接口支持很多圖像格式傳入，但是 python 使用opencv 做圖像處理時基本都是 ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8 這種格式（就是cv2.imread() 得到的numpy圖像），并且默認使用該接口時都是使用這種圖片格式。因此此接口依賴 opencv，如果沒有可以直接pip安裝。

3.虹軟的配個函數(shù)都會返回一盒狀態(tài)碼，要做好狀態(tài)碼的判斷工作，確保使用正確，如果狀態(tài)碼返回值不是 MOK(值為0)，說明函數(shù)執(zhí)行出錯，可以對照 doc文檔中的錯誤碼解釋對照。

4.第一次運行代碼需要聯(lián)網(wǎng)，因為會做激活操作，首次運行激活成功后會得到一個ArcFace64.dat文件，當有此文件以后，可以不用執(zhí)行激活代碼。

5.涉及到傳入圖片的函數(shù)操作，要確保送入的圖片寬度為 4 的整數(shù)倍，如果不是則要提前做好裁剪，或者做resize操作。

6.當前默認為圖片檢測模式，人臉屬性值中的faceID始終為空，當需要運行視頻人臉檢測的話可以將初始化引擎函數(shù)中 ASF_DETECT_MODE_IMAGE改為 ASF_DETECT_MODE_VIDEO即代表追蹤模式，這樣可以減少人臉檢測的消耗，并且此時返回的人臉信息中的faceID 將會有值，這在視頻人臉識別中很有用，可以減少人臉重復提取識別。

7.特征值和人臉屬性檢測可能會失敗。虹軟在做特征提取和屬性提取這些功能時會對人臉區(qū)域有一個判斷操作，如果人臉模糊，或者提供的人臉坐標位置不對有偏差，會返回81925(人臉特征檢測結(jié)果置信度低)錯誤碼。所以一定要對返回狀態(tài)碼引起重視。

8.虹軟有兩個描述人臉檢測位置和角度信息的對象 ASF_SingleFaceInfo（單人臉信息） ASF_MultiFaceInfo（多人臉信息），人臉識別流程是先檢測到人臉，再對人臉提取特征值信息，再用特征值信息比較相似度。虹軟人臉檢測時返回 ASF_MultiFaceInfo對象（哪怕只檢測到了一個人），用于提取人臉特征信息的函數(shù)需要輸入 ASF_SingleFaceInfo的對象，因此在提取特征信息時，需要根據(jù) ASF_MultiFaceInfo中的信息構(gòu)建 ASF_SingleFaceInfo對象來提取特征值，除了提取特征值函數(shù)外，虹軟的其他人臉屬性提取，比如：年齡/性別識別，活體檢測，人臉3D角度等功能都是要送入 ASF_MultiFaceInfo對象，但是其中活體檢測又要求單張大圖片中只能檢測一個活體，超出返回未知，而3D角度檢測單張大圖時最多返回4個人臉的3D角度值，這些地方可能不太好控制，需要注意。

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