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這篇文章主要介紹“Qt怎么實現人臉識別服務端”，在日常操作中，相信很多人在Qt怎么實現人臉識別服務端問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Qt怎么實現人臉識別服務端”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
自定義人臉識別協議采用的是tcp通信協議，其實也可以改成http協議，這也是大部分廠家的做法，畢竟現在http post非常流行，通用性好，返回個json數據非常規范，本程序目前采用的tcp協議是為了兼容以前的舊的系統，畢竟之前的系統都是按照那個格式定義的，推翻重來那之前寫過的很多設備的程序都需要更改，一個人肯定忙不過來，而且之前的程序也是經過大量的現場應用檢驗過的，非常穩定，一旦改動程序的話有需要很長時間的磨合測試。
自定義人臉識別協議功能：
離線使用，同時支持百度的離線包和嵌入式linux人臉識別靜態庫。
支持多個連接并發，自動排隊處理，返回的時候帶上唯一標識區分。
傳入單張圖片返回人臉區域。
傳入單張圖片返回人臉特征值。
傳入單張圖片或者多張圖片返回是否是活體。
傳入兩張圖片返回比對結果。
傳入兩個特征值返回比對結果。
傳入單張圖片添加人臉。
指定唯一標識符刪除人臉。
傳入單張照片返回相似度最大的人臉信息。
修改人臉服務的配置參數比如是否快速查找、人臉占比等。
支持的功能包括人臉識別、人臉比對、人臉搜索、活體檢測等。
在線版還支持身份證、駕駛證、行駛證、銀行卡等識別。
在線版的協議支持百度、曠視，離線版的支持百度，可定制。
除了支持X86架構，還支持嵌入式linux比如contex-A9、樹莓派等。
每個功能的執行除了返回結果還返回執行用時時間。
多線程處理，通過type控制當前處理類型。
支持單張圖片檢索相似度最高的圖片。
支持指定目錄圖片用來生成人臉特征值文件。
可設置等待處理圖片隊列中的數量。
每次執行都有成功或者失敗的信號返回。
人臉搜索的返回結果包含了原圖+最大相似度圖+相似度等。
人臉比對同時支持兩張圖片和兩個特征值比對。
相關功能自定義一套協議用于客戶端和服務端，可以通過TCP通信進行交互。
自定義人臉識別協議非常適用于中心一臺服務器，現場若干設備請求的場景。
每個模塊全部是獨立的一個類，代碼整潔、注釋完善。
void FaceSdkSocket::checkData()
{
QMutexLocker locker(&mutex);
QDomDocument dom;
if (!DeviceFun::getReceiveXmlData(buffer, dom, "IFACE:", 10)) {
return;
}
//逐個取出節點判斷數據
emit receiveData(clientIP, dom.toString());
QDomElement element = dom.documentElement();
if (element.tagName() == "FaceClient") {
QString deviceIP = element.attribute("DeviceIP");
QDomNode childNode = element.firstChild();
QString name = childNode.nodeName();
QString value = element.text();
//qDebug() << TIMEMS << name << value;
if (name == "DeviceHeart") {
sendOk();
emit receiveAnaly(deviceIP, "設備心跳");
} else if (name == "FindFace") {
element = childNode.toElement();
value = element.text();
if (value.length() == 0) {
return;
}
//用連接的描述符加上用戶傳入的描述符組合,方便接收處判斷發送給那個連接
QString faceID = element.attribute("FaceID");
QString flag = QString("%1_%2").arg(this->socketDescriptor()).arg(faceID);
QImage image = DeviceFun::getImage(value);
checkImage(image);
emit receiveAnaly(deviceIP, "請求人臉區域");
//發送到人臉識別線程處理
#ifdef facelocal
FaceLocalBaiDu::Instance()->setType(0);
FaceLocalBaiDu::Instance()->append(flag, image);
#elif facearm
FaceLocalArm::Instance()->setType(0);
FaceLocalArm::Instance()->append(flag, image);
#endif
} else if (name == "FindFeature") {
element = childNode.toElement();
value = element.text();
if (value.length() == 0) {
return;
}
//用連接的描述符加上用戶傳入的描述符組合,方便接收處判斷發送給那個連接
QString faceID = element.attribute("FaceID");
QString flag = QString("%1_%2").arg(this->socketDescriptor()).arg(faceID);
QImage image = DeviceFun::getImage(value);
checkImage(image);
emit receiveAnaly(deviceIP, "請求人臉特征");
//發送到人臉識別線程處理
#ifdef facelocal
FaceLocalBaiDu::Instance()->setType(1);
FaceLocalBaiDu::Instance()->append(flag, image);
#elif facearm
FaceLocalArm::Instance()->setType(1);
FaceLocalArm::Instance()->append(flag, image);
#endif
} else if (name == "FindLive") {
element = childNode.toElement();
value = element.text();
if (value.length() == 0) {
return;
}
//用連接的描述符加上用戶傳入的描述符組合,方便接收處判斷發送給那個連接
QString faceID = element.attribute("FaceID");
QString flag = QString("%1_%2").arg(this->socketDescriptor()).arg(faceID);
QImage image = DeviceFun::getImage(value);
checkImage(image);
emit receiveAnaly(deviceIP, "請求活體檢測");
//發送到人臉識別線程處理
#ifdef facelocal
FaceLocalBaiDu::Instance()->setType(5);
FaceLocalBaiDu::Instance()->append(flag, image);
#endif
} else if (name == "CompareByImage") {
//取出子節點
QDomNodeList nodeList = childNode.childNodes();
int nodeCount = nodeList.count();
if (nodeCount == 2) {
QString faceID1, faceID2;
QImage faceImage1, faceImage2;
for (int i = 0; i < nodeCount; i++) {
childNode = nodeList.at(i);
element = childNode.toElement();
name = childNode.nodeName();
value = element.text();
if (name == "FaceImage1") {
faceID1 = element.attribute("FaceID");
faceImage1 = DeviceFun::getImage(value);
} else if (name == "FaceImage2") {
faceID2 = element.attribute("FaceID");
faceImage2 = DeviceFun::getImage(value);
}
}
checkImage(faceImage1);
checkImage(faceImage2);
QString flag1 = QString("%1_%2").arg(this->socketDescriptor()).arg(faceID1);
QString flag2 = QString("%1_%2").arg(this->socketDescriptor()).arg(faceID2);
emit receiveAnaly(deviceIP, "請求人臉照片比對");
//發送到人臉識別線程處理
#ifdef facelocal
FaceLocalBaiDu::Instance()->setType(2);
FaceLocalBaiDu::Instance()->append(flag1 + "|" + flag2, faceImage1, faceImage2);
#elif facearm
FaceLocalArm::Instance()->setType(2);
FaceLocalArm::Instance()->append(flag1 + "|" + flag2, faceImage1, faceImage2);
#endif
}
} else if (name == "CompareByFeature") {
element = childNode.toElement();
QString faceID = element.attribute("FaceID");
//取出子節點
QDomNodeList nodeList = childNode.childNodes();
int nodeCount = nodeList.count();
if (nodeCount == 2) {
QStringList faceFeature1, faceFeature2;
for (int i = 0; i < nodeCount; i++) {
childNode = nodeList.at(i);
element = childNode.toElement();
name = childNode.nodeName();
value = element.text();
if (name == "FaceFeature1") {
faceFeature1 = value.split("|");
} else if (name == "FaceFeature2") {
faceFeature2 = value.split("|");
}
}
emit receiveAnaly(deviceIP, "請求人臉特征比對");
//特征比對速度非常快,忽略不計,立即比對并將結果返回
int count1 = faceFeature1.count();
int count2 = faceFeature2.count();
if (count1 != 256 || count2 != 256) {
sendMsg("faceFeature count != 256");
return;
}
QList<float> feature1, feature2;
for (int i = 0; i < 256; i++) {
feature1 << faceFeature1.at(i).toFloat();
feature2 << faceFeature2.at(i).toFloat();
}
#ifdef facelocal
float result = FaceLocalBaiDu::Instance()->getFaceCompare(faceID, feature1, feature2);
sendFaceCompare(faceID, result, 1);
#elif facearm
float result = FaceLocalArm::Instance()->getFaceCompare(faceID, feature1, feature2);
sendFaceCompare(faceID, result, 1);
#endif
}
} else if (name == "AppendFace") {
element = childNode.toElement();
value = element.text();
if (value.length() == 0) {
return;
}
//用連接的描述符加上用戶傳入的描述符組合,方便接收處判斷發送給那個連接
QString faceID = element.attribute("FaceID");
QString flag = QString("%1_%2").arg(this->socketDescriptor()).arg(faceID);
QImage image = DeviceFun::getImage(value);
checkImage(image);
emit receiveAnaly(deviceIP, "添加人臉");
//發送到人臉識別線程處理
QString file = QString("%1/%2.txt").arg(FACEPATH).arg(faceID);
#ifdef facelocal
FaceLocalBaiDu::Instance()->appendFace(flag, image, file);
#elif facearm
FaceLocalArm::Instance()->appendFace(flag, image, file);
#endif
} else if (name == "DeleteFace") {
element = childNode.toElement();
value = element.text();
if (value.length() == 0) {
return;
}
//用連接的描述符加上用戶傳入的描述符組合,方便接收處判斷發送給那個連接
QString faceID = element.attribute("FaceID");
emit receiveAnaly(deviceIP, "刪除人臉");
//發送到人臉識別線程處理
#ifdef facelocal
FaceLocalBaiDu::Instance()->deleteFace(faceID);
#elif facearm
FaceLocalArm::Instance()->deleteFace(faceID);
#endif
sendOk();
} else if (name == "FindByImage") {
element = childNode.toElement();
value = element.text();
if (value.length() == 0) {
return;
}
//用連接的描述符加上用戶傳入的描述符組合,方便接收處判斷發送給那個連接
QString faceID = element.attribute("FaceID");
QString flag = QString("%1_%2").arg(this->socketDescriptor()).arg(faceID);
QImage image = DeviceFun::getImage(value);
checkImage(image);
emit receiveAnaly(deviceIP, "根據圖片查找人臉");
//發送到人臉識別線程處理
#ifdef facelocal
FaceLocalBaiDu::Instance()->setOneImg(flag, image);
#elif facearm
FaceLocalArm::Instance()->setOneImg(flag, image);
#endif
} else if (name == "FindByFeature") {
element = childNode.toElement();
value = element.text();
if (value.length() == 0) {
return;
}
//用連接的描述符加上用戶傳入的描述符組合,方便接收處判斷發送給那個連接
QString faceID = element.attribute("FaceID");
QStringList faceFeature = value.split("|");
emit receiveAnaly(deviceIP, "根據特征查找人臉");
int count = faceFeature.count();
if (count != 256) {
return;
}
QList<float> feature;
for (int i = 0; i < 256; i++) {
feature << faceFeature.at(i).toFloat();
}
//比對速度很快,立即比對并返回結果
QString targetName;
float result;
int msec;
#ifdef facelocal
FaceLocalBaiDu::Instance()->getFaceOne(faceID, feature, targetName, result, msec);
#elif facearm
FaceLocalArm::Instance()->getFaceOne(faceID, feature, targetName, result, msec);
#endif
if (!targetName.isEmpty()) {
QString imageFile = QString("%1/%2").arg(FACEPATH).arg(targetName);
sendFaceCompareOne(faceID, QImage(), QImage(imageFile), targetName, result, msec);
}
} else if (name == "UpdateConfig") {
element = childNode.toElement();
emit receiveAnaly(deviceIP, "修改人臉配置");
bool findFast = (element.attribute("FindFast") == "true" ? true : false);
int facePercent = element.attribute("FacePercent").toInt();
#ifdef facelocal
FaceLocalBaiDu::Instance()->setFindFast(findFast);
FaceLocalBaiDu::Instance()->setPercent(facePercent);
#elif facearm
FaceLocalArm::Instance()->setFindFast(findFast);
FaceLocalArm::Instance()->setPercent(facePercent);
#endif
//立即回復
sendFaceConfig(findFast, facePercent);
emit configChanged(findFast, facePercent);
}
}
}
void FaceSdkSocket::checkImage(const QImage &image)
{
//如果照片寬高過大則發出提示到客戶端
if (image.width() >= 1280 || image.height() >= 720) {
sendMsg("Image Size Is Too Large");
}
}
void FaceSdkSocket::setClientIP(const QString &clientIP)
{
this->clientIP = clientIP;
}
QString FaceSdkSocket::getClientIP()
{
return this->clientIP;
}
void FaceSdkSocket::sendData(const QString &body)
{
//構建xml字符串
QStringList list;
list.append(QString("<FaceServer TargetIP=\"%1\" NowTime=\"%2\">").arg(clientIP).arg(DATETIME));
list.append(body);
list.append("</FaceServer>");
QString data = DeviceFun::getSendXmlData(list.join(""), "IFACE:");
this->write(data.toUtf8());
emit sendData(clientIP, data);
}
void FaceSdkSocket::sendOk()
{
sendData("");
emit sendAnaly(clientIP, "心跳應答");
}
void FaceSdkSocket::sendMsg(const QString &msg)
{
sendData(QString("<Msg>%1</Msg>").arg(msg));
emit sendAnaly(clientIP, "提示信息");
}
void FaceSdkSocket::sendFaceRect(const QString &faceID, const QString &faceRect, int msec)
{
QString data = QString("<FaceRect FaceID=\"%1\" TimeUsed=\"%3\">%2</FaceRect>")
.arg(faceID).arg(faceRect).arg(msec);
sendData(data);
emit sendAnaly(clientIP, "返回人臉區域");
}
void FaceSdkSocket::sendFaceFeature(const QString &faceID, const QString &faceFeature, int msec)
{
QString data = QString("<FaceFeature FaceID=\"%1\" TimeUsed=\"%3\">%2</FaceFeature>")
.arg(faceID).arg(faceFeature).arg(msec);
sendData(data);
emit sendAnaly(clientIP, "返回人臉特征");
}
void FaceSdkSocket::sendFaceCompare(const QString &faceID, float result, int msec)
{
QString data = QString("<FaceCompare FaceID=\"%1\" TimeUsed=\"%3\" Result=\"%2\" />")
.arg(faceID).arg(result).arg(msec);
sendData(data);
emit sendAnaly(clientIP, "返回人臉比對結果");
}
void FaceSdkSocket::sendFaceCompareOne(const QString &faceID, const QImage &sourceImage, const QImage &targetImage, const QString &targetName, float result, int msec)
{
QString data = QString("<FaceCompareOne FaceID=\"%1\" TimeUsed=\"%6\" Result=\"%2\" TargetName=\"%3\">%4|%5</FaceCompareOne>")
.arg(faceID).arg(result).arg(targetName).arg(DeviceFun::getImageData(sourceImage)).arg(DeviceFun::getImageData(targetImage)).arg(msec);
sendData(data);
emit sendAnaly(clientIP, "返回最相似人臉");
}到此，關于“Qt怎么實現人臉識別服務端”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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