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本篇内容主要讲解“Qt怎么实现人脸识别离线版”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Qt怎么实现人脸识别离线版”吧!
创新互联建站是创新、创意、研发型一体的综合型网站建设公司，自成立以来公司不断探索创新，始终坚持为客户提供满意周到的服务，在本地打下了良好的口碑，在过去的10余年时间我们累计服务了上千家以及全国政企客户，如成都除甲醛等企业单位，完善的项目管理流程，严格把控项目进度与质量监控加上过硬的技术实力获得客户的一致赞誉。
本篇文章采用的百度离线SDK作为解决方案。可以去官网申请，默认有6个免费的密钥使用三个月，需要与本地设备的指纹信息匹配，感兴趣的同学可以自行去官网下载SDK。百度离线人脸识别SDK文件比较大，光模型文件就645MB，估计这也许是识别率比较高的一方面原因吧，不断训练得出的模型库，本篇文章只放出Qt封装部分源码。官网对应的使用说明还是非常详细的，只要是学过编程的人就可以看懂。
处理流程：
实例化BaiduFaceApi类，调用sdk_init初始化。
调用is_auth判断授权是否成功，成功了才能继续。
设置最小人脸比例（set_min_face_size）、光照阈值（set_illum_thr）等参数。
调用track_max_face函数获取人脸区域。
调用rgb_liveness_check函数进行活体检测。
调用get_face_feature函数提取特征值。
调用compare_feature函数进行人脸比对。
百度人脸识别在线版和离线版SDK的封装：
离线版要求支持C++11的编译器，而且必须为MSVC。不支持mingw编译器。
在线版中的密钥等信息，务必记得换成自己申请的。
离线版本只能在windows上使用。
离线版本需要自己申请密钥。找到facebaidusdk文件夹下的LicenseTool.exe,填写后台离线SDK管理中申请到的序列号，单击激活按钮。
离线版本对应的动态库和模型文件自行从官网下载。
如果源码包中有facebaidusdk+face-resource文件夹则说明带了动态库和模型库文件夹，只需要将facebaidusdk文件夹下的所有文件复制到可执行文件同一目录，face-resource文件夹复制到可执行文件夹目录同等级目录即可。目录位置见snap文件夹下的示例图。
facebaidusdk目录下的TestFaceApi.exe为百度提供的测试程序，先要将USB摄像头插到电脑上，会实时找人脸框。
支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。
在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。
在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。
除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。
每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。
多线程处理，通过type控制当前处理类型。
支持单张图片检索相似度最高的图片。
支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。
可设置等待处理图片队列中的数量。
每次执行都有成功或者失败的信号返回。
人脸搜索的返回结果包含了原图+最大相似度图+相似度等。
人脸比对同时支持两张图片和两个特征值比对。
相关功能自定义一套协议用于客户端和服务端，可以通过TCP通信进行交互。
自定义人脸识别协议非常适用于中心一台服务器，现场若干设备请求的场景。
每个模块全部是独立的一个类，代码整洁、注释完善。
void FaceLocalBaiDu::init()
{
//如果已经正常则无需初始化
if (isOk) {
return;
}
int res = api->sdk_init();
res = api->is_auth();
if (res != 1) {
qDebug() << TIMEMS << QString("init sdk error: %1").arg(res);
} else {
//设置最小人脸,默认30
api->set_min_face_size(percent);
//设置光照阈值,默认40
api->set_illum_thr(20);
//设置角度阈值,默认15
//api->set_eulur_angle_thr(30, 30, 30);
isOk = true;
qDebug() << TIMEMS << "init sdk ok";
}
emit sdkInitFinsh(isOk);
}
bool FaceLocalBaiDu::getFaceRect(const QString &flag, const QImage &img, QRect &rect, int &msec)
{
//qDebug() << TIMEMS << flag << "getFaceRect";
QTime time;
if (countTime) {
time.start();
}
faces->clear();
QByteArray imageData = FaceHelper::getImageData(img);
int result = api->track_max_face(faces, imageData.constData(), 1);
if (result == 1) {
TrackFaceInfo info = faces->at(0);
FaceInfo ibox = info.box;
float width = ibox.mWidth;
float x = ibox.mCenter_x;
float y = ibox.mCenter_y;
rect = QRect(x - width / 2, y - width / 2, width, width);
msec = getTime(time);
return true;
}
return false;
}
bool FaceLocalBaiDu::getFaceLive(const QString &flag, const QImage &img, float &result, int &msec)
{
//qDebug() << TIMEMS << flag << "getFaceLive";
QTime time;
if (countTime) {
time.start();
}
result = 0;
QByteArray imageData = FaceHelper::getImageData(img);
std::string value = api->rgb_liveness_check(imageData.constData(), 1);
QString data = value.c_str();
data = data.replace("\t", "");
data = data.replace("\"", "");
data = data.replace(" ", "");
int index = -1;
QStringList list = data.split("\n");
foreach (QString str, list) {
index = str.indexOf("score:");
if (index >= 0) {
result = str.mid(6, 4).toFloat();
break;
}
}
if (index >= 0) {
msec = getTime(time);
return true;
}
return false;
}
bool FaceLocalBaiDu::getFaceFeature(const QString &flag, const QImage &img, QList &feature, int &msec)
{
//qDebug() << TIMEMS << flag << "getFaceFeature" << img.width() << img.height() << img.size();
QTime time;
if (countTime) {
time.start();
}
const float *fea = nullptr;
QByteArray imageData = FaceHelper::getImageData(img);
int result = api->get_face_feature(imageData.constData(), 1, fea);
if (result == 512) {
feature.clear();
for (int i = 0; i < 512; i++) {
feature.append(fea[i]);
}
msec = getTime(time);
return true;
}
return false;
}
float FaceLocalBaiDu::getFaceCompare(const QString &flag, const QList &feature1, const QList &feature2)
{
//qDebug() << TIMEMS << flag << "getFaceCompareXXX";
std::vector fea1, fea2;
for (int i = 0; i < 512; i++) {
fea1.push_back(feature1.at(i));
fea2.push_back(feature2.at(i));
}
float result = api->compare_feature(fea1, fea2);
//过滤非法的值
result = result > 100 ? 0 : result;
return result;
}
bool FaceLocalBaiDu::getFaceCompare(const QString &flag, const QImage &img1, const QImage &img2, float &result, int &msec)
{
//qDebug() << TIMEMS << flag << "getFaceCompare";
result = 0;
bool ok1, ok2;
QList feature1, feature2;
int msec1, msec2;
QString flag1, flag2;
if (flag.contains("|")) {
QStringList list = flag.split("|");
flag1 = list.at(0);
flag2 = list.at(1);
} else {
flag1 = flag;
flag2 = flag;
}
QTime time;
if (countTime) {
time.start();
}
ok1 = getFaceFeature(flag1, img1, feature1, msec1);
if (ok1) {
emit receiveFaceFeature(flag1, feature1, msec1);
}
ok2 = getFaceFeature(flag2, img2, feature2, msec2);
if (ok2) {
emit receiveFaceFeature(flag2, feature2, msec2);
}
if (ok1 && ok2) {
result = getFaceCompare(flag, feature1, feature2);
msec = getTime(time);
return true;
}
return false;
} 到此，相信大家对“Qt怎么实现人脸识别离线版”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
