Python调用虹软人脸认知引擎库示例

forked from asdfqwrasdf/ArcSoft_FreeSDK_Demo/FR/python/

基于上面代码进行修改。

已测试过的环境

CentOS 7.2 x64 + Python 3.5
Windows 10 x64 + Python 3.5（32bit）
Windows 10 x64 + Python 3.5（64bit）

注意事项：在Windows环境下，如果使用32位的DLL，Python也必须也要32位。

第一步：安装依赖包

首先需要安装依赖包（也就一个Pillow）

pip install -r requirements.txt
# OR
pip install Pillow

第二步：导入库文件

然后将虹软SDK中的DLL拷贝到arcsoft\lib\相关目录下，确保相关系统有detection和recognition两个库文件：

第三步：填写信息

填写APPID、FD_SDKKEY和FR_SDKKEY。

APPID = c_char_p(b'APPID')
FD_SDKKEY = c_char_p(b'FD_SDKKEY')
FR_SDKKEY = c_char_p(b'FR_SDKKEY')

第三步：完成，运行测试

执行python3 AFRTest.py，成功的话会输出下面信息：

> python3 AFRTest.py
#####################################################
AFD Version: 1 1 0 81
Version: ArcSoft_FreeSDK_FaceDetection_1.1.0.81
BuildDate: Jan 22 2018
CopyRight: Copyright 2017 ArcSoft, Inc. All rights reserved.


AFR Version: 1 1 0 81
Version: ArcSoft_FreeSDK_FaceRecognition_1.1.0.81
BuildDate: Jan 22 2018
CopyRight: Copyright 2017 ArcSoft, Inc. All rights reserved.

similarity between faceA and faceB is c_float(1.0)


save face feature in feature.dat
feature length: 22020 Byte
#####################################################

同时在当前目录下会生成feature.dat文件，里面保存了人脸特征值，大小为22020 Byte。

修改输入图片

可以在AFRTest.py290行修改要输入的图片：

BMP文件格式：

# AFRTest.py 290行
filePathA = u'lena.bmp'
filePathB = u'lena.bmp'

inputImgA = loadImage(filePathA)
inputImgB = loadImage(filePathB)

yuv格式：

filePathA = u'lena_I420_fromBMP.yuv'
yuv_widthA = 512
yuv_heightA = 512
yuv_formatA = ASVL_COLOR_FORMAT.ASVL_PAF_I420

filePathB = u'lena_I420_fromBMP.yuv'
yuv_widthB = 512
yuv_heightB = 512
yuv_formatB = ASVL_COLOR_FORMAT.ASVL_PAF_I420

inputImgA = loadYUVImage(filePathA, yuv_widthA, yuv_heightA,
                            yuv_formatA)
inputImgB = loadYUVImage(filePathB, yuv_widthB, yuv_heightB,
                            yuv_formatB)

使用ffmpeg -i lena.bmp -pix_fmt yuv420p lena_I420_fromBMP.yuv命令转换

其他信息

虹软官方SDK下载地址：http://www.arcsoft.com.cn/ai/arcface.html

samuel-12138 / arcsoft_fdfr_python_demo