QuFace SDK 样例

获取项目代码

可以直接下载。

或者也可以直接克隆方式：

sudo apt install git git-lfs
git clone https://github.com/suanzi-ai/QuFaceSDKExample.git

编译依赖：

sudo apt install ninja-build
pip install cmake

编译

cd QuFaceSDKExample
./build.sh --build-type=Debug --build-dir=$(pwd)/build --ninja

编译目录说明

编译完的DEMO可执行文件等存放在 build 目录下

• face_detect: 人脸检测样例
• face_detect_mscale: 人脸多尺度检测样例
• face_compare: 人脸比对样例
• face_compare_multi: 多人脸比对样例
• face_query: 人脸检索样例
• face_db_server: 人脸库远程更新样例
• head_detect: 人头检测样例

运行

连接外网

必须保证设备连接外网，后续的时间校准和设备认证都需要网络。

校准系统时间

运行之前，请校准系统时间：

ntpd -qNn -p ntp4.aliyun.com # 该校准校准过程可能失败，需要多次运行这条命令

校准成功时，可看到类似的信息

ntpd: reply from 203.107.6.88: delay 0.857678 is too high, ignoring
ntpd: setting time to 2020-05-13 07:15:47.034944 (offset +1589348731.741161s)

设备注册与激活

编译完成后，脚本将提示获取设备激活的文档，或者您也可以直接从 QuFaceSDK 官网 登录后获取设备激活的账号信息。 在官网成功完成新增设备之后，可获得DeviceName和DeviceSecret。使用这两个信息，创建一个文本文件device_info.json，并填入如下信息：

{
  "ProductKey": "a1KqnJecdnC",
  "DeviceName": "上面获取的DeviceName",
  "DeviceSecret": "上面获取的DeviceSecret"
}

将该文件拷贝到编译生成的可运行程序所在目录下，如**/build/Debug/install/.

运行example程序

然后按提示，拷贝相关文件至开发板，并保证开发板网络通畅，即可运行程序进行测试。

• face_detect: 小场景人脸检测样例，人脸尺寸最好大于图像最大边的1/5，否则可能检测不到人脸

./face_detect -a data/lyf1.jpg -b facemodel_vX.bin

facemodel_vX.bin： 注意，具体文件名请查看 resources/models 内，这里只是举例，下同。

• face_detect_mscale: 人脸多尺度检测样例，用于测试专门针对1080P的检测API

./face_detect_mscale  -b facemodel_vX.bin  -a  data/faces5.jpg
./face_detect_mscale  -b facemodel_vX.bin  -a  data/faces6.jpg

检测结果图像保存为data/faces1.png_scale_5.jpg和data/faces1.png_scale_7.jpg。

• face_compare: 人脸比对样例

./face_compare -c facemodel_vX.bin -a data/szj1.jpg -b data/szj3.jpg

• face_compare_multi: 多人脸比对样例

./face_compare_multi  facemodel_vX.bin

• face_anti_spoofing: 活体检测样例

./face_anti_spoofing  facemodel_vX.bin

• face_query: 人脸检索样例

• face_db_server: 人脸库远程更新样例

运行head_detect

• head_detect: 人头检测样例【目前该功能不可免费使用】

./head_detect -a data/faces1.png  -b headmodel.bin

检测结果图像保存为data/faces1.png_scale_0.jpg。