概述
本手册是调用人脸识别的帮助文档，可以方便用户高效简洁使用人脸识别系统。
一、定义
应用函数开发包含下列文件：
用 Nuget 安装 ViewFaceCore
Author : View
Version >= 0.1.1
将此目录覆盖至package目录中；model放置于开发目录。
适用操作系统：
Windows NT: 需要NT 3.1版或以后版本
Windows: 需要 Windows 98、Windows 2000或以后版本
适用开发语言：
visual C# 2005 及以后版本，创建你的 .NET 应用
.NET Standard >= 2.0
.NET Core >= 2.0
.NET Framework >= 4.6.1^2
二、函数列表
以下为主要API函数
ViewFaceCore.Sharp.ViewFace : 人脸识别类
1. 属性说明
属性名称 类型 说明 默认值
ModelPath string 获取或设置模型路径 [ 如非必要，请勿修改 ] ./model/
FaceType FaceType 获取或设置人脸类型 FaceType.Light
MarkType MarkType 获取或设置人脸关键点类型 MarkType.Light
DetectorSetting DetectorSetting 获取或设置人脸检测器设置
new DetectorSetting()
2. 方法说明
using System.Drawing;
using ViewFaceCore.Sharp;
using ViewFaceCore.Sharp.Model;
// 识别 bitmap 中的人脸，并返回人脸的信息。
FaceInfo[] FaceDetector(Bitmap);
// 识别 bitmap 中指定的人脸信息 info 的关键点坐标。
FaceMarkPoint[] FaceMark(Bitmap, FaceInfo);
// 提取人脸特征值。
float[] Extract(Bitmap, FaceMarkPoint[]);
// 计算特征值相似度。
float Similarity(float[], float[]);
// 判断相似度是否为同一个人。
bool IsSelf(float);
参考示例（复制到代码中查看）
static void Main()
{
ViewFace viewFace = new ViewFace((str) => { Debug.WriteLine(str); }); // 初始化人脸识别类，并设置 日志回调函数
viewFace.DetectorSetting = new DetectorSetting() { FaceSize = 20, MaxWidth = 2000, MaxHeight = 2000, Threshold = 0.5 };
// 系统默认使用的轻量级识别模型。如果对精度有要求，请切换到 Normal 模式；并下载需要模型文件 放入生成目录的 model 文件夹中
viewFace.FaceType = FaceType.Normal;
// 系统默认使用5个人脸关键点。//不建议改动，除非是使用口罩模型。
viewFace.MarkType = MarkType.Light;
#region 识别老照片
float[] oldEigenValues;
Bitmap oldImg = (Bitmap)Image.FromFile(@"C:UsersyangwOneDrive图片Camera RollIMG_20181103_142707.jpg"); // 从文件中加载照片 // 或者视频帧等
var oldFaces = viewFace.FaceDetector(oldImg); // 检测图片中包含的人脸信息。(置信度、位置、大小)
if (oldFaces.Length > 0) //识别到人脸
{
{ // 打印人脸信息
Console.WriteLine($"识别到的人脸数量：{oldFaces.Length} 。人脸信息：n");
Console.WriteLine($"序号t人脸置信度t位置Xt位置Yt宽度t高度");
for (int i = 0; i < oldFaces.Length; i++)
{
Console.WriteLine($"{i + 1}t{oldFaces[i].Score}t{oldFaces[i].Location.X}t{oldFaces[i].Location.Y}t{oldFaces[i].Location.Width}t{oldFaces[i].Location.Height}");
}
Console.WriteLine();
}
var oldPoints = viewFace.FaceMark(oldImg, oldFaces[0]); // 获取 第一个人脸 的识别关键点。(人脸识别的关键点数据)
oldEigenValues = viewFace.Extract(oldImg, oldPoints); // 获取 指定的关键点 的特征值。
}
else { oldEigenValues = new float[0]; }
#endregion
#region 识别新照片
float[] newEigenValues;
Bitmap newImg = (Bitmap)Image.FromFile(@"C:UsersyangwOneDrive图片Camera RollIMG_20181129_224339.jpg"); // 从文件中加载照片 // 或者视频帧等
var newFaces = viewFace.FaceDetector(newImg); // 检测图片中包含的人脸信息。(置信度、位置、大小)
if (newFaces.Length > 0) //识别到人脸
{
{ // 打印人脸信息
Console.WriteLine($"识别到的人脸数量：{newFaces.Length} 。人脸信息：n");
Console.WriteLine($"序号t人脸置信度t位置Xt位置Yt宽度t高度");
for (int i = 0; i < newFaces.Length; i++)
{
Console.WriteLine($"{i + 1}t{newFaces[i].Score}t{newFaces[i].Location.X}t{newFaces[i].Location.Y}t{newFaces[i].Location.Width}t{newFaces[i].Location.Height}");
}
Console.WriteLine();
}
var newPoints = viewFace.FaceMark(newImg, newFaces[0]); // 获取 第一个人脸 的识别关键点。(人脸识别的关键点数据)
newEigenValues = viewFace.Extract(newImg, newPoints); // 获取 指定的关键点 的特征值。
}
else { newEigenValues = new float[0]; }
#endregion
try
{
float similarity = viewFace.Similarity(oldEigenValues, newEigenValues); // 对比两张照片上的数据，确认是否是同一个人。
Console.WriteLine($"阈值 = {Face.Threshold[viewFace.FaceType]}t相似度 = {similarity}");
Console.WriteLine($"是否是同一个人：{viewFace.IsSelf(similarity)}");
}
catch (Exception e)
{ Console.WriteLine(e); }
Console.ReadKey();
}
免费下载测试：
https://download.csdn.net/download/weixin_43107998/52633213
