如何在OpenHarmony上轻松搞定人脸识别

2023-09-06 13:28:40

OpenHarmony 作为一款新兴的操作系统，其社区生态仍在不断发展壮大。其中，SeetaFace2 人脸识别库便是 OpenHarmony 生态中的一颗新星。它是一款开源的人脸识别库，能够在 OpenHarmony 系统上轻松实现人脸识别功能。

本教程将指导您如何在 OpenHarmony 上使用 SeetaFace2 库进行人脸识别。我们将从库的获取和安装开始，然后介绍如何使用库进行人脸检测、人脸特征提取和人脸识别。最后，我们将提供一个完整的示例程序，帮助您快速上手 OpenHarmony 上的人脸识别开发。

1. 获取和安装 SeetaFace2 库

首先，我们需要从 SeetaTech 的官方网站下载 SeetaFace2 库。进入 SeetaTech 官网，找到 SeetaFace2 库的下载页面，然后根据您的操作系统选择相应的版本进行下载。

下载完成后，将 SeetaFace2 库解压到您指定的目录中。例如，您可以将其解压到 /usr/local/seetaface2 目录中。

接下来，我们需要在系统中安装 SeetaFace2 库。您可以使用以下命令进行安装：

cd /usr/local/seetaface2
./install.sh

执行完该命令后，SeetaFace2 库将被安装到系统中。

2. 使用 SeetaFace2 库进行人脸识别

安装好 SeetaFace2 库后，我们就可以开始使用它进行人脸识别了。首先，我们需要创建一个新的项目，然后在项目中添加 SeetaFace2 库的依赖。

在 OpenHarmony 开发环境中，您可以使用以下命令创建新的项目：

hap new my_project

其中，my_project 为项目名称。

创建好项目后，我们需要在项目中添加 SeetaFace2 库的依赖。您可以在项目的 package.json 文件中添加以下内容：

{
  "dependencies": {
    "seetaface2": "latest"
  }
}

添加好依赖后，我们需要在项目中安装 SeetaFace2 库。您可以使用以下命令进行安装：

hap install

执行完该命令后，SeetaFace2 库将被安装到项目中。

3. 编写人脸识别程序

安装好 SeetaFace2 库后，我们就可以开始编写人脸识别程序了。首先，我们需要导入 SeetaFace2 库。您可以在项目的 JavaScript 文件中添加以下代码：

import SeetaFace2 from 'seetaface2';

接下来，我们需要创建 SeetaFace2 的实例。您可以使用以下代码创建实例：

const seetaface2 = new SeetaFace2();

创建好实例后，我们就可以使用它进行人脸识别了。首先，我们需要加载人脸模型。您可以使用以下代码加载模型：

seetaface2.loadModel('./model/seetaface2.model');

其中，./model/seetaface2.model 为模型文件路径。

加载好模型后，我们就可以开始进行人脸识别了。首先，我们需要将人脸图像加载到内存中。您可以使用以下代码加载图像：

const image = cv.imread('./image/face.jpg');

其中，./image/face.jpg 为图像文件路径。

加载好图像后，我们就可以使用 SeetaFace2 库进行人脸检测了。您可以使用以下代码进行人脸检测：

const faces = seetaface2.detectFaces(image);

其中，faces 为检测到的人脸列表。

检测到人脸后，我们就可以使用 SeetaFace2 库进行人脸特征提取了。您可以使用以下代码进行人脸特征提取：

const features = seetaface2.extractFeatures(image, faces);

其中，features 为提取到的人脸特征列表。

提取到人脸特征后，我们就可以使用 SeetaFace2 库进行人脸识别了。您可以使用以下代码进行人脸识别：

const results = seetaface2.recognize(features);

其中，results 为识别结果列表。

识别结果列表中包含了每个特征与其他特征的相似度。我们可以使用这些相似度来判断两张人脸是否属于同一个人。

4. 完整的示例程序

以下是使用 SeetaFace2 库进行人脸识别的完整示例程序：

import SeetaFace2 from 'seetaface2';

const seetaface2 = new SeetaFace2();
seetaface2.loadModel('./model/seetaface2.model');

const image = cv.imread('./image/face.jpg');
const faces = seetaface2.detectFaces(image);
const features = seetaface2.extractFeatures(image, faces);
const results = seetaface2.recognize(features);

console.log(results);