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  • 虹软SDK在nodejs中的集成

    ==虹软官网地址==

    http://www.arcsoft.com.cn

    在官网注册账号,并且申请人脸识别激活码, 选择SDK版本和运行系统(windows/linux/android/ios) ,我们选择windows做测试,申请类型选择1:N ,功能模块包括人脸检测、人脸跟踪、人脸识别。申请之后会获取APP_ID 和SDK_Key,在代码中会用到。

    ==虹软SDK人脸检测目的==

    主要是与face++人脸检测做对比,看能否在face++人脸检测之前选择虹软事先检测一下。

    ==c++部分功能实现==


    选择 Qtcreator 4.2.1 ,新建c++ 库。
    设置Qt .pro文件

    #不加载Qt库
    QT -= core gui
    #生成库名字
    TARGET = detect_lib
    #定义生成lib
    TEMPLATE = lib
    
    DEFINES += DETECT_LIB_LIBRARY
    SOURCES += detect_lib.cpp
    #加载虹软sdk头文件
    HEADERS += detect_lib.h 
    inc/amcomdef.h 
    inc/ammem.h 
    inc/arcsoft_fsdk_face_detection.h 
    inc/asvloffscreen.h 
    inc/merror.h
    
    unix {
    target.path = /usr/lib
    INSTALLS += target
    }
    
    unix|win32: LIBS += -L$$PWD/lib/ -llibarcsoft_fsdk_face_detection
    
    INCLUDEPATH += $$PWD/.
    DEPENDPATH += $$PWD/.
    

      

    上面是.pro文件,主要是一些配置信息,如生成库名字 加载虹软SDK 和头文件...


    下面是detect_lib.h文件 主要供nodejs调用的接口文件。

    #ifndef DETECT_LIB_H
    #define DETECT_LIB_H
    
    # ifdef __cplusplus
    # define EXTERN_NAME extern "C"
    # else
    # define EXTERN_NAME extern
    # endif
    
    #if defined(WIN32)
    # define Q_DECL_EXPORT __declspec(dllexport)
    # define Q_DECL_IMPORT __declspec(dllexport)
    #if defined(DETECT_LIB_LIBRARY)
    # define DETECT_LIBSHARED_EXPORT EXTERN_NAME Q_DECL_EXPORT
    # else
    # define DETECT_LIBSHARED_EXPORT EXTERN_NAME Q_DECL_IMPORT
    #endif
    #else
    # define DETECT_LIBSHARED_EXPORT EXTERN_NAME
    #endif
    
    DETECT_LIBSHARED_EXPORT int add(int a,int b);
    
    DETECT_LIBSHARED_EXPORT int detect(unsigned char * data,int width,int height);
    
    #endif // DETECT_LIB_H
    

      

    接口add 函数 主要做测试用

    int detect(unsigned char * data,int width,int height);

    检测人脸函数, data:rgb像素值,width:图片宽度,height:图片高度


    detect_lib.cpp

    ```
    #include <nan.h>
    #include "detect_lib.h"
    using namespace Nan ;
    using namespace v8;
    
    
    class DetectWorker : public AsyncWorker {
    public:
    DetectWorker(Callback *callback, unsigned char* buffer,int width,int height)
    : AsyncWorker(callback), p_buffer(buffer), m_width(width),m_height(height) {m_num = 0;}
    ~DetectWorker() {}
    
    //这个函数运行在工作线程,而不是v8线程,所以不能访问v8的数据
    void Execute () {
    
    //m_num = add(12,3);
    m_num = detect(p_buffer,m_width,m_height);
    // m_num = 5;
    
    }
    
    //这个是libuv的回调函数,在这里可以使用v8的数据
    void HandleOKCallback () {
    
    Local<Object> bmpData = NewBuffer(m_num).ToLocalChecked();
    Local<Value> argv[] = {
    Nan::Null()
    ,Uint32::New(v8::Isolate::GetCurrent(),m_num)
    };
    
    
    callback->Call(2, argv);
    };
    
    private:
    unsigned char * p_buffer;
    int m_width;
    int m_height;
    int m_num;
    };
    
    
    NAN_METHOD(detect){
    unsigned char * buffer = (unsigned char*) node::Buffer::Data(info[0]->ToObject());
    int width = info[1]->Uint32Value();
    int height = info[2]->Uint32Value();
    
    Callback *callback = new Callback(info[3].As<Function>());
    AsyncQueueWorker(new DetectWorker(callback, buffer,width ,height));
    }
    
    NAN_MODULE_INIT(Init)
    {
    Nan::Set(target,New<String>("detect").ToLocalChecked(),
    GetFunction(New<FunctionTemplate>(detect)).ToLocalChecked());
    }
    
    NODE_MODULE(detect, Init)
    

      


    NAN_METHOD(detect) 表示定义接口detect ,js可以直接调用,
    这里主要是node中的buffer直接以字节的方式传递给c++。也是nodejs与c++交互的重要方式。

    将编译好的dll 和虹软sdk dll 和detect_lib.h拷贝到当前目录,然后通过node-gyp configure 和node-gyp build 生成.node

    至此.node库编译完成,可以使用require直接饮用该.node 如:var detect = require('./build/Release/detect.node');

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Zzz-/p/10689069.html
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