如何在AidLearning中快速开发人脸识别APP

如何在AidLearning中快速开发人脸识别APP

双击Examples进入案例中心，点击FaceID进入人脸识别代码编辑状态。
- 提示：案例中的代码不要随意改动，因为AID默认运行前会保存代码文件，如果修改测试，可以先复制一下代码文件。

接下来我们详细介绍下AID Learning中的人脸识别代码是如何实现的。

#导入cvs图形控件的库
from cvs import *
#导入人脸识别的库
import facerecognition
#导入开源的数值科学计算库，别名为np
import numpy as np

#定义一个名为MyApp的类，用于构建程序的图形化APP
class MyApp(App):
    #初始化函数，self表示创建实例本身，*args传递可变参数，__init__()的第一个参数永远是self.
    def __init__(self, *args):
        super(MyApp, self).__init__(*args)
        
    def main(self):
        #creating a container VBox type, vertical (you can use also HBox or Widget)
        #定义变量main_container,它的作用是整个APP的主框架，用于包含其他APP中的控件，相当于容器
        #在手机上画出一个宽度为360px,高度为680px的程序主框架范围，style是它的样式。
        main_container = gui.VBox(width=360, height=680, style={'margin':'0px auto'})
        
        '''
        OpencvVideoWidget函数是在手机中画一个用于显示调用手机摄像头拍摄图像的框，宽度340px，
        高度480px,将它赋值给self.aidcam，aidcam是摄像头控件。
        '''
        self.aidcam = OpencvVideoWidget(self, width=340, height=480)
        #摄像头框架的边界和主框架相隔10px。
        self.aidcam.style['margin'] = '10px'
        
        #给aidcam设置一个别名
        self.aidcam.set_identifier("myimage_receiver")
        #将设置好的摄像头显示框添加到APP主框架中。
        main_container.append(self.aidcam)
        
        #设置一个宽度200px,高度30px，边界为10px的文本框，将它赋值给 self.txt， self.txt是文本框控件
        self.txt = gui.TextInput(width=200, height=30, margin='10px')
        #文本框初始化值为“usename”
        self.txt.set_text('usename')
        #用于监听文本框中的内容是否改变
        self.txt.onchange.do(self.on_text_area_change)
        
        '''
        设置一个宽度为200px,高度为30px，边界为10px的按钮控件，按钮上的文字为“Add Person!”，
        将它赋值给 self.bt按钮控件
        '''
        self.bt = gui.Button('Add Person!', width=200, height=30, margin='10px')
        #用于监听按钮是否被点击
        self.bt.onclick.do(self.on_button_pressed)
        
        #将设置好的文本框添加到APP主框架中
        main_container.append(self.txt)
        #将设置好的按钮添加到APP主框架中
        main_container.append(self.bt)
        
        # returning the root widget,返回APP主框架
        return main_container
    '''    
    如果监听到文本框中的内容发生改变，我们用print函数将这段'Text Area value changed!'
    这段文字写入日志文件   
    '''
    def on_text_area_change(self, widget, newValue):
        print('Text Area value changed!')    
    
    #如果监听到按钮被点击则触发事件
    def on_button_pressed(self, widget):
        #将文本框的内容存储到userId中
        userId = self.txt.get_text()
        #将文本框内容存储到cvs下面的一个全局变量中
        cvs.setLbs(userId)
        
        #将按钮的文字内容改为'success!'
        self.bt.set_text('success!')
        
#读取摄像头图像，并且进行人脸识别
def process():

    #1是调用手机前置摄像头，如果是cvs.VideoCapture(0)就是调用手机后置摄像头
    cap=cvs.VideoCapture(1)
    
    '''
    加载人脸识别的学习模型，第一个参数路径，第二个是阈值，0.73是默认值，阈值的范围是0-1，
    阈值约高，识别越严格，通过率约低，例如如果一个人的头发乱了，或者脸上有一些遮挡等，一般建议不要设定太高
    '''
    facerecog = facerecognition.FaceRecognition("./models", 0.73)

    #定义了一个while循环，作用是将人脸图像添加到数据库
    while True:
        #是让程序休眠30毫秒，避免卡死
        sleep(30)
        #读取当前摄像头下拍摄的图像
        img =cap.read()
        
        #如果图像为空，则重复该循环
        if img is None :
            continue
        
        #将图像转为unint8的格式再转化为一组字符串格式
        image_char = img.astype(np.uint8).tostring()
        
        #获得刚刚的全局变量cvs.setLbs的值，也就是文本框中输入的文字
        userId=cvs.getLbs()

        if userId!='':
            '''
            #当文本框不为空的时候，将文本框中的值，img.shape[0]是图像的宽，img.shape[1]是图像的高，
            image_char是图像转化成的字符串数据，添加到人脸数据库feature.db中
            '''
            ret=facerecog.add_person(userId, img.shape[0], img.shape[1], image_char)
            #如果返回的值是0，表示添加成功，否则添加失败，并用print函数写入一段文字到日志文件
            if ret==0:
                print ('you add_person is success!')
                # cvs.setMsg_status(1)
            else :
                print ('you add_person is failed!')
                
            #编程的一个必要动作，将全局变量重新设置为空，避免后面出现不必要的错误
            userId=''
            cvs.setLbs(userId)
            continue            
        
        #是将当前摄像头中的人脸数据和数据库feature.db中的数据进行对比
        rets = facerecog.recognize(img.shape[0], img.shape[1], image_char)
        
        #print 'rets:',rets
        #如果数据库中的人脸图像和当前摄像头中的人脸一致，则用print将一段文字写入日志文件
        for ret  in  rets:
            #for ret in each:
            print ('draw bounding box for the face')
            #提取人脸绿色框的位置
            rect = ret['rect']
            #左上角x坐标，rect[1]左上角y坐标。
            p1 = (int(rect[0]), int(rect[1]))
            #人脸范围的宽度，p2则是右下角坐标
            p2 = (int(rect[0]+rect[2]), int(rect[1]+rect[2]))
            
            '''
            #draw rect,names of faces
            #img是图像，p1左上角，p2右上角，(0, 255, 0)外框的颜色，3是指线的宽度，1是指线的类型，
            可以改变使线更平滑，作用是在摄像头中的人脸图像上画框
            '''
            cv2.rectangle(img, p1,p2, (0, 255, 0) , 3, 1)
            '''
            #img是图像， ret['name']是该人脸对应的名字，(int(rect[0]), int(rect[1])-30)是文字的位置，
            cv2.FONT_ITALIC是字体，2是字体的大小，(77, 255, 9)文字的颜色，最后的2是线的类型。
            作用是在绿色框上面写出该人脸的名字
            '''
            cv2.putText(img, ret['name'], (int(rect[0]), int(rect[1])-30),cv2.FONT_ITALIC, 2, (77, 255, 9), 2)
        
        #将画好的框和名字显示出来
        cvs.imshow(img)

if __name__ == '__main__':
    #设置线程启动
    initcv(process)
    #启动APP
    startcv(MyApp)

重点提示

- rets = facerecog.recognize(img.shape[0], img.shape[1],
image_char)，返回了多个值，是因为摄像头中可能有两个以上的头像，所以分别与数据库中的人脸特征值对比。
- 同一个人脸显示多个名字是因为每个人脸特征赋是一个单独元素。而却录入了不同的名字，可以给同一个人赋值同一个名字，问题解决。
- 另外文本框中只能录入英文，facerecog.add_person的第一个参数只能接受英文字符

可视化控件

AID OS中的Wizard可以可视化拖动这些控件。
这里面有之前用到的Textarea,Button,Webcam，还有Label,ListView等大量控件。
使用拖拽的方式就可以来快速的布局你的APP程序，减少大量重复性的代码工作。

文中用到的控件含义

总结：