百度人臉識別_SpringBoot整合離線SDK

来源:https://www.cnblogs.com/dyina/archive/2023/06/09/17469390.html
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## 教程簡介 Angular是Google推出的Web前端開發框架,從12年發佈起就受到了強烈的關註,他首次提出了雙向綁定的概念,讓人耳目一新,在2016年9月中旬,Google正式發佈了Angular的第二代開發框架Angular 2,2017年3月推出了Angular4。 [Angular 4 ...


一、前言

  1. 建議使用低版本 SDK : Baidu_Face_Offline_SDK_Windows_Java_6.1.3
    • 目前已知8.x版本對服務端不相容,存在運行過程中,第一次調用sdk能夠正常執行,第二次時出現JVM異常。
    • SDK不支持多線程,一般都用於設備端,如人臉閘機上的面板機設備。
  2. 自定義庫文件路徑,與項目分離。
  3. 整合springBoot項目,實現啟動初始化SDK,按需調用。

二、SDK 引入並配置

  1. 解壓程式,查看對應操作系統的文件夾,將src目錄下的文件移動到我們的項目中。請不要修改此目錄結構。
  1. 給Face.java類添加註解,實現條件實例化。
@Slf4j
@Component
@Conditional(FaceSdkEnableCondition.class)
public class Face {
    // *******以下為人臉sdk api介面*********
  1. 修改Face.java類載入庫的方式,以及初始化。
    1. 新增 Environment 類動態獲取庫路徑。
    2. 更換 System.load() 載入庫文件。
    3. 使用 @PostConstruct 註解,當類對象被創建時,自動完成初始化工作。
    4. 使用 @PreDestroy 註解,當類對象被銷毀時,自動完成釋放記憶體工作。
// ********* 以下為系統載入庫文件及opencv **********
    private static String libPath;
    public Face(){ }

    @Autowired
    public Face(Environment env) {
        // 初始化libPath
        libPath = env.getProperty("face-sdk.libPath",String.class);
        // 載入dll文件
        System.load(libPath + "BaiduFaceApi.dll");
        System.load(libPath + "opencv_java320.dll");
    }

    Face api = null;

    /*  sdk初始化 */
    @PostConstruct
    public void init() {
        log.info("離線SDK開始初始化");
        log.info("SDK路徑:{}",libPath);
        api = new Face();
        int res = api.sdkInit(libPath);
        if (res != 0) {
            log.info("sdk init fail and error = {}\n", res);
            return;
        }
        log.info("離線SDK初始化完成");
    }

    /*  sdk釋放記憶體 */
    @PreDestroy
    private void destroy() {
        if(api != null){
            api.sdkDestroy();
        }
        log.info("離線SDK銷毀");
    }
  1. 配置條件啟動類相關
package cn.dyina.config;

public class FaceSdkEnableCondition implements Condition {
    @Override
    public boolean matches(ConditionContext context, AnnotatedTypeMetadata metadata) {
        Environment env = context.getEnvironment();
        // 根據face-sdk.enable屬性來決定是否創建 Face bean
        return "true".equals(env.getProperty("face-sdk.enable"));
    }
}
  1. 配置路徑存放庫文件

    face-sdk:
      enable: true
      # 路徑請務必使用雙斜桿
      libPath: D:\\FaceLib\\
      imagesPath: D:\\FaceImages\\
    
    1. 請將SDK文件的所有.dll文件拷貝到 libPath 目錄下。
    2. 請將SDK文件下的opencv-jar、models、license文件夾拷貝到libPath 目錄下。
    3. 請登錄 百度智能雲 控制中心,註冊並獲取離線識別SDK序列號,替換license\license.key內的序列號。
  2. 安裝maven依賴,以解決打包異常

    1. 修改併在項目終端執行以下的命令,將opencv-jar下的opencv-320.jar依賴安裝到maven倉庫。
    mvn install:install-file -DgroupId=cn.dyina(jar包的groupId) -DartifactId=opencv-jar(jar包的artifactId) -Dversion=1.0(jar的版本號) -Dpackaging=jar -Dfile=D:\FaceLib\opencv-jar\opencv-320.jar(jar包的具體路徑)
    
    1. 添加maven依賴
    <!-- 本地依賴 opencv-jar-->
    <dependency>
        <groupId>cn.dyina</groupId>
        <artifactId>opencv-jar</artifactId>
        <version>1.0</version>
    </dependency>
    

三、項目使用

  1. 在SpringBoot啟動類上,添加包掃描。
@SpringBootApplication(scanBasePackages = {"cn.dyina","com.jni"})
public class SpringBootBaiDuFaceSdkApplication {
    //...
}
  1. 編寫service、controller。(以下示例代碼僅提供參考,請根據自己的業務需求進行編寫。)
@Slf4j
@Service
public class FaceService {
    @Value("${face-sdk.imagesPath}")
    String imagesPath;


    public String registerFace(String fileName, String nickName) {
        // 註冊人臉圖片
        String ip_nickName = fileName.replaceFirst("[.][^.]+$", "");
        // 獲取人臉特征值
        Mat mat = Imgcodecs.imread(imagesPath + fileName);
        long matAddr = mat.getNativeObjAddr();
        // 填充人臉信息 後期將從資料庫獲取
        String userInfo = nickName;
        String userId = ip_nickName.replace(".","");
        String groupId = "Face";
        // 用人臉特征值註冊
        JSONObject res = JSONObject.parseObject(Face.userAddByMat(matAddr, userId, groupId, userInfo));
        log.info("user add result is:{}", res);
        return res.getString("msg");
    }


    public String identifyFace(String fileName) {
        // 調用人臉sdkAPI
        Face.loadDbFace();
        Mat mat1 = Imgcodecs.imread(imagesPath + fileName);
        long mat1Addr = mat1.getNativeObjAddr();
        int type = 0;
        // 和人臉庫裡面的人臉特征值比較(人臉識別)
        JSONObject res = JSONObject.parseObject(Face.identifyWithAllByMat(mat1Addr, type));
        log.info("identify res is:{}", res);
        if (!res.getString("errno").equals("0")) {
            return res.getString("msg");
        }
        // 獲取人臉識別信息
        double score = res.getJSONObject("data")
                .getJSONArray("result")
                .getJSONObject(0)
                .getDouble("score");
        String userId = res.getJSONObject("data")
                .getJSONArray("result")
                .getJSONObject(0)
                .getString("user_id");
        if (score > 80) {
            String nickName = userId.split("_")[1];
            return nickName;
        } else {
            log.info("根據圖片獲取人員信息失敗");
            return "Match score is low";
        }
    }

}
/**
 *  人臉識別 頁面相關介面
 */
@Slf4j
@RestController
@CrossOrigin(origins = "*", maxAge = 3600)
public class FaceController {

    @Autowired
    private FaceService faceService;

    @Value("${face-sdk.imagesPath}")
    String imagesPath;

    /**
     * 人臉註冊
     * @param file
     * @param ip
     * @param nickName
     * @return
     * @throws IOException
     */
    @PostMapping("/faceRegister")
    public R<String> faceRegister(@RequestParam("photo") MultipartFile file,
                                  @RequestParam("ip") String ip,
                                  @RequestParam("nickName") String nickName) throws IOException {

        String photo = Base64.getEncoder().encodeToString(file.getBytes());
        String fileName = ip + "_" + nickName + ".jpg";
        Base64ToImage.saveImage(imagesPath, fileName, photo);
        // 人臉註冊
        String res = faceService.registerFace(fileName, nickName);
        if(!res.equals("success")){
            return R.error(res,null);
        }
        return R.success(null);
    }


    /**
     * 檢測人臉
     * @param photo
     * @param ip
     * @return
     */
    @PostMapping("/faceDetection")
    public R<String> faceDetection(@RequestParam("photo") String photo, @RequestParam("ip") String ip) {
        String fileName = ip +".jpg"; // 臨時存儲,用於檢測
        Base64ToImage.saveImage(imagesPath, fileName, photo);
        String res = faceService.identifyFace(fileName);
        return R.success(res);
    }



    /**
     * 查詢用戶組人臉
     * @param groupId
     * @return
     */
    @GetMapping("/getAllFace")
    public R<List> getAllFace(@RequestParam("groupId") String groupId){
        log.info("====>> getAllFace");
        List<String> userIdList = faceService.getAllFace(groupId);
        return R.success(userIdList);
    }
}

後記

  1. com.jni.face包下,除了Face.java類,其他都是示常式序,可以視情況刪除。

  2. models 文件夾里的模型可以按情況刪除,詳細可以查看文檔。

  3. 項目啟動後,你的控制台應該會收到SDK初始化的信息。並且你的libPath 目錄下應該生成db文件夾,人臉數據將存儲在這裡。(db文件夾將生成在庫文件所在目錄。刪除face.db後,初始化SDK時會自動生成,不需要額外操作。)

  4. 有生產需求的,但設備量不多,可以鹹魚買序列號。(官網最低100個起購)


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