==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');