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标题: 百度人脸识别_SpringBoot整合离线SDK [打印本页]

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作者: 民工心事    时间: 2023-6-9 16:17
标题: 百度人脸识别_SpringBoot整合离线SDK
一、前言

• 建议使用低版本 SDK ： Baidu_Face_Offline_SDK_Windows_Java_6.1.3
  
  
  
  • 目前已知8.x版本对服务端不兼容，存在运行过程中，第一次调用sdk能够正常执行，第二次时出现JVM异常。
    
  • SDK不支持多线程，一般都用于设备端，如人脸闸机上的面板机设备。
    
    
  
• 自定义库文件路径，与项目分离。
  
• 整合springBoot项目，实现启动初始化SDK，按需调用。
  

二、SDK 引入并配置

• 解压程序，查看对应操作系统的文件夹，将src目录下的文件移动到我们的项目中。请不要修改此目录结构。
  

• 给Face.java类添加注解，实现条件实例化。
  

1. @Slf4j
2. @Component
3. @Conditional(FaceSdkEnableCondition.class)
4. public class Face {
5.     // *******以下为人脸sdk api接口*********

复制代码

• 修改Face.java类加载库的方式，以及初始化。
  
  
  • 新增 Environment 类动态获取库路径。
    
  • 更换 System.load() 加载库文件。
    
  • 使用 @PostConstruct 注解，当类对象被创建时，自动完成初始化工作。
    
  • 使用 @PreDestroy 注解，当类对象被销毁时，自动完成释放内存工作。
    
    
  

1. // ********* 以下为系统加载库文件及opencv **********
2.     private static String libPath;
3.     public Face(){ }
5.     @Autowired
6.     public Face(Environment env) {
7.         // 初始化libPath
8.         libPath = env.getProperty("face-sdk.libPath",String.class);
9.         // 加载dll文件
10.         System.load(libPath + "BaiduFaceApi.dll");
11.         System.load(libPath + "opencv_java320.dll");
12.     }
14.     Face api = null;
16.     /*  sdk初始化 */
17.     @PostConstruct
18.     public void init() {
19.         log.info("离线SDK开始初始化");
20.         log.info("SDK路径:{}",libPath);
21.         api = new Face();
22.         int res = api.sdkInit(libPath);
23.         if (res != 0) {
24.             log.info("sdk init fail and error = {}\n", res);
25.             return;
26.         }
27.         log.info("离线SDK初始化完成");
28.     }
30.     /*  sdk释放内存 */
31.     @PreDestroy
32.     private void destroy() {
33.         if(api != null){
34.             api.sdkDestroy();
35.         }
36.         log.info("离线SDK销毁");
37.     }

复制代码

• 配置条件启动类相关
  

1. package cn.dyina.config;
3. public class FaceSdkEnableCondition implements Condition {
4.     @Override
5.     public boolean matches(ConditionContext context, AnnotatedTypeMetadata metadata) {
6.         Environment env = context.getEnvironment();
7.         // 根据face-sdk.enable属性来决定是否创建 Face bean
8.         return "true".equals(env.getProperty("face-sdk.enable"));
9.     }
10. }

复制代码

• 配置路径存放库文件
  
  1. face-sdk:
  2.   enable: true
  3.   # 路径请务必使用双斜杆
  4.   libPath: D:\\FaceLib\\
  5.   imagesPath: D:\\FaceImages\\

  复制代码
  
  
  • 请将SDK文件的所有.dll文件拷贝到 libPath 目录下。
    
  • 请将SDK文件下的opencv-jar、models、license文件夹拷贝到libPath 目录下。
    
  • 请登录 百度智能云 控制中心，注册并获取离线识别SDK序列号，替换license\license.key内的序列号。
    
    
  
• 安装maven依赖，以解决打包异常
  
  
  
  
  • 请修改并在项目终端执行以下的命令，将opencv-jar下的opencv-320.jar依赖安装到maven仓库。
    
  1. mvn install:install-file -DgroupId=cn.dyina(jar包的groupId) -DartifactId=opencv-jar(jar包的artifactId) -Dversion=1.0(jar的版本号) -Dpackaging=jar -Dfile=D:\FaceLib\opencv-jar\opencv-320.jar(jar包的具体路径)

  复制代码
  
  
  • 添加maven依赖
    
  1. <dependency>
  2.     <groupId>cn.dyina</groupId>
  3.     <artifactId>opencv-jar</artifactId>
  4.     <version>1.0</version>
  5. </dependency>

  复制代码
  
  

三、项目使用

• 在SpringBoot启动类上，添加包扫描。
  

1. @SpringBootApplication(scanBasePackages = {"cn.dyina","com.jni"})
2. public class SpringBootBaiDuFaceSdkApplication {
3.     //...
4. }

复制代码

• 编写service、controller。（以下示例代码仅提供参考，请根据自己的业务需求进行编写。）
  

1. @Slf4j
2. @Service
3. public class FaceService {
4.     @Value("${face-sdk.imagesPath}")
5.     String imagesPath;
8.     public String registerFace(String fileName, String nickName) {
9.         // 注册人脸图片
10.         String ip_nickName = fileName.replaceFirst("[.][^.]+$", "");
11.         // 获取人脸特征值
12.         Mat mat = Imgcodecs.imread(imagesPath + fileName);
13.         long matAddr = mat.getNativeObjAddr();
14.         // 填充人脸信息 后期将从数据库获取
15.         String userInfo = nickName;
16.         String userId = ip_nickName.replace(".","");
17.         String groupId = "Face";
18.         // 用人脸特征值注册
19.         JSONObject res = JSONObject.parseObject(Face.userAddByMat(matAddr, userId, groupId, userInfo));
20.         log.info("user add result is:{}", res);
21.         return res.getString("msg");
22.     }
25.     public String identifyFace(String fileName) {
26.         // 调用人脸sdkAPI
27.         Face.loadDbFace();
28.         Mat mat1 = Imgcodecs.imread(imagesPath + fileName);
29.         long mat1Addr = mat1.getNativeObjAddr();
30.         int type = 0;
31.         // 和人脸库里面的人脸特征值比较（人脸识别）
32.         JSONObject res = JSONObject.parseObject(Face.identifyWithAllByMat(mat1Addr, type));
33.         log.info("identify res is:{}", res);
34.         if (!res.getString("errno").equals("0")) {
35.             return res.getString("msg");
36.         }
37.         // 获取人脸识别信息
38.         double score = res.getJSONObject("data")
39.                 .getJSONArray("result")
40.                 .getJSONObject(0)
41.                 .getDouble("score");
42.         String userId = res.getJSONObject("data")
43.                 .getJSONArray("result")
44.                 .getJSONObject(0)
45.                 .getString("user_id");
46.         if (score > 80) {
47.             String nickName = userId.split("_")[1];
48.             return nickName;
49.         } else {
50.             log.info("根据图片获取人员信息失败");
51.             return "Match score is low";
52.         }
53.     }
55. }

复制代码

1. /**
2. *  人脸识别 页面相关接口
3. */
4. @Slf4j
5. @RestController
6. @CrossOrigin(origins = "*", maxAge = 3600)
7. public class FaceController {
9.     @Autowired
10.     private FaceService faceService;
12.     @Value("${face-sdk.imagesPath}")
13.     String imagesPath;
15.     /**
16.      * 人脸注册
17.      * @param file
18.      * @param ip
19.      * @param nickName
20.      * @return
21.      * @throws IOException
22.      */
23.     @PostMapping("/faceRegister")
24.     public R<String> faceRegister(@RequestParam("photo") MultipartFile file,
25.                                   @RequestParam("ip") String ip,
26.                                   @RequestParam("nickName") String nickName) throws IOException {
28.         String photo = Base64.getEncoder().encodeToString(file.getBytes());
29.         String fileName = ip + "_" + nickName + ".jpg";
30.         Base64ToImage.saveImage(imagesPath, fileName, photo);
31.         // 人脸注册
32.         String res = faceService.registerFace(fileName, nickName);
33.         if(!res.equals("success")){
34.             return R.error(res,null);
35.         }
36.         return R.success(null);
37.     }
40.     /**
41.      * 检测人脸
42.      * @param photo
43.      * @param ip
44.      * @return
45.      */
46.     @PostMapping("/faceDetection")
47.     public R<String> faceDetection(@RequestParam("photo") String photo, @RequestParam("ip") String ip) {
48.         String fileName = ip +".jpg"; // 临时存储，用于检测
49.         Base64ToImage.saveImage(imagesPath, fileName, photo);
50.         String res = faceService.identifyFace(fileName);
51.         return R.success(res);
52.     }
56.     /**
57.      * 查询用户组人脸
58.      * @param groupId
59.      * @return
60.      */
61.     @GetMapping("/getAllFace")
62.     public R<List> getAllFace(@RequestParam("groupId") String groupId){
63.         log.info("====>> getAllFace");
64.         List<String> userIdList = faceService.getAllFace(groupId);
65.         return R.success(userIdList);
66.     }
67. }

复制代码

后记

• com.jni.face包下，除了Face.java类，其他都是示例程序，可以视情况删除。
  
  
• models 文件夹里的模型可以按情况删除，详细可以查看文档。
  
  
• 项目启动后，你的控制台应该会收到SDK初始化的信息。并且你的libPath 目录下应该生成db文件夹，人脸数据将存储在这里。（db文件夹将生成在库文件所在目录。删除face.db后，初始化SDK时会自动生成，不需要额外操作。）
  
  
• 有生产需求的，但设备量不多，可以咸鱼买序列号。（官网最低100个起购）
  
  

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