SeetaFace使用（问题）

由于毕业设计功能需要对人脸进行特征点定位，这两天查看了许多开源的人脸识别库，特地尝试了一下的有ShiqiYu老师所发布的libfacedetection和山世光老师团队所发布的seetaface人脸识别库。其中ShiqiYu老师的libfacedetection这两天才正式开源，所以颇有兴趣得去使用了，在Debug模式下成功运行了该算法，和seetaface比较来看，速度占有比较明显的优势，但是Release版本下运行时始终有链接报错，还需要好好得找一下问题，且提供的测试代码为人脸检测部分，而seetaface则是明确的有人脸检测、对齐、识别三大模块，所以目前还是偏向于使用seetaface。当然libfacedetection也很棒，所以依旧贴上github地址：https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection

在对seetaface的初次尝试使用进行介绍前，首先感谢一下开发者的开源分享精神，完完全全是造福了我们这些小菜鸟啊。在这之前，我几乎没有使用过动态链接库的形式，所以在尝试的过程中确实还是碰到了不少问题，好在seetaface的使用资料众多，最终花了2个晚上还是顺利得运行了起来。首先贴github地址：https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine，由于具体的使用方法是在是有太多的Blog介绍了，所以在这里我只贴上我Visual Studio2017 + opencv4.0的情况下测试该算法的测试代码：

#include <cstdint>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <string>
#include <ctime>#include <opencv.hpp>
#include <opencv2\opencv.hpp>#include "face_detection.h"
#include "face_alignment.h"
using namespace std;
using namespace cv;#ifdef _WIN32
//std::string DATA_DIR = "F:/ThirdPartyLib/SeetaFaceEngine-master/FaceAlignment/data/";
std::string DATA_DIR = "F:/ThirdPartyLib/SeetaFaceEngine-master/FaceDetection/data/";
std::string MODEL_DIR = "F:/ThirdPartyLib/SeetaFaceEngine-master/FaceAlignment/model/";
#else
//std::string DATA_DIR = "F:/ThirdPartyLib/SeetaFaceEngine-master/FaceAlignment/data/";
std::string DATA_DIR = "F:/ThirdPartyLib/SeetaFaceEngine-master/FaceDetection/data/";
std::string MODEL_DIR = "F:/ThirdPartyLib/SeetaFaceEngine-master/FaceAlignment/model/";
#endifint main(int argc, char** argv)
{clock_t start, finish;// Initialize face detection modelseeta::FaceDetection detector("F:/ThirdPartyLib/SeetaFaceEngine-master/FaceDetection/model/seeta_fd_frontal_v1.0.bin");detector.SetMinFaceSize(40);detector.SetScoreThresh(2.f);detector.SetImagePyramidScaleFactor(0.8f);detector.SetWindowStep(4, 4);cout << "Face detection model loaded." << endl;// Initialize face alignment model seeta::FaceAlignment point_detector((MODEL_DIR + "seeta_fa_v1.1.bin").c_str());cout << "Face alignment model loaded." << endl;Mat img_color = imread(DATA_DIR + "0_1_1.jpg", IMREAD_UNCHANGED);Mat img_gray;if (img_color.channels() != 1) {cvtColor(img_color, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);}else {img_gray = img_color;}seeta::ImageData image_data;image_data.data = img_gray.data;image_data.width = img_gray.cols;image_data.height = img_gray.rows;image_data.num_channels = 1;int pts_num = 5;cout << "Start to detect faces..." << endl;start = clock();// Detect facesstd::vector<seeta::FaceInfo> faces = detector.Detect(image_data);int32_t face_num = static_cast<int32_t>(faces.size());if (face_num == 0){cout << "Error: no face detected." << endl;return 0;}finish = clock();cout << "detect time :" << finish - start << "/" << CLOCKS_PER_SEC << "(s)" << endl;// Detect 5 facial landmarkscout << "Start to align..." << endl;seeta::FacialLandmark points[5];point_detector.PointDetectLandmarks(image_data, faces[0], points);// Visualize the resultsrectangle(img_color, Point(faces[0].bbox.x, faces[0].bbox.y), Point(faces[0].bbox.x + faces[0].bbox.width - 1, faces[0].bbox.y + faces[0].bbox.height - 1), CV_RGB(255, 0, 0));for (int i = 0; i < pts_num; i++){circle(img_color, Point(points[i].x, points[i].y), 2, CV_RGB(0, 255, 0), FILLED);cout << "point[" << i << "] = (" << points[i].x << ", " << points[i].y << ");" << endl;}imshow("result", img_color);waitKey(0);imwrite("F:/Iris/facePics/programPic/result.jpg", img_color);system("pause");return 0;
}

注意使用的时候，需要根据具体情况修改其中的地址变量。

最后，介绍一下，我碰到的问题，总体来说，对于seetaface的使用过程，意外得非常顺利，除了一开始地址手误，导致图片读取失败而报错以外，几乎没有任何其他报错。但是非常不顺利的事，在进行facedetection的过程中，我发现detection非常之慢，大概花了30s左右的时间，这完全是不可能的啊。就是在这期间，我去尝试了ShiqiYu老师的算法，发现虽然时间小于30s，但是也非常慢，确定了这是个绕不开的问题。不过也正是在尝试libfacedetection使用的过程中，我注意到，说明文档里有提到最好采用Release运行，然后，发现，Release运行seetaface就非常之快了，问题也就莫名其妙解决了。在这过程中，我查了许多的资料，并没有任何博主提出过这个点，所以我个人还是觉得有必要记录下来，希望能帮到和我一样，第一次尝试使用第三方动态链接库的人。

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