Inhaltsverzeichnis
流程
起始界面
界面
实现细节
中文的使用
文字居中与背景设置
按钮的页面跳转
训练部分
train.php" >train.php
查找目录" >查找目录
测试部分
test.php部分
recognition.php部分

测试部分

Jun 13, 2016 pm 12:22 PM
file gt name quot

php使用face++实现一个简单的人脸识别系统

流程

流程可以分为两部分,一部分是训练,一部分是测试。

关于如何使用face++提供的API可以看http://blog.csdn.net/jianjian1992/article/details/46640483

代码可在http://download.csdn.net/detail/jianjian1992/8866839免费下载。


起始界面

界面

如下所示,将使用说明进行了介绍,因为是初次使用,很多不太会,所以界面弄得比较简单,以能使用为第一目标。


实现细节

index.html是欢迎界面,记录一下几个小问题

中文的使用

在head部分加上字符集使用utf-8就好啦!

 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset = utf-8">
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文字居中与背景设置

在html最前面加了个style,设置body的显示效果。

文字显示设置为居中,使用height,width加上margin-top,margin-left便可以设置body部分在页面中显示的地方啦。

背景则设置了图片url,以及居中显示。

<style>body{	text-align:left; 	height:500px;	width:600px;	top:50%;	margin-top:130px;	margin-left:550px;	background-image:url(./imgs/back.jpg);	background-position:center;	background-repeat:repeat-y;}</style>
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按钮的页面跳转

onClick里面用location记录将要跳转的界面。

<input type="button" value="点击进入测试" onclick="location='test.php' ">
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训练部分

包括两部分:

  • startTrain.php用于输入训练目录,
  • train.php用于将训练数据传到服务器,并将训练成功标记输出

startTrain.php

这一部分做得蛮挫的,查了下php选择文件夹,没有找到该怎么做,所以就用了个来输入目录。真是弱爆了啊大笑

用了一个表单form来记录输入目录,提交表单之后则跳到train.php中进行真正的训练啦。

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train.php

这一部分实现了两个功能:

  • 根据输入目录查找所有训练图片,并记录所有图片路径
  • 将所有训练图片一一检测人脸,并将人脸加入到训练模型中


查找目录

php中查找目录中所有文件倒是挺方便的啊,listDir函数在dir.php中。

这个函数根据$dir目录名,将得到的所有文件名存入$names,所有文件路径名则存入$img_urls中。

注意的一点是,如果是中文文件名,则要加上

$file = iconv("gb2312","UTF-8",$file);
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这一句才会得到结果的,要不就是空哦

php中字符串的查找可以使用strstr函数,

比如下面的$file_name = strstr($file,'.',true)便是查找$file中‘.’的前面部分,如果是strstr($file,'.',false)则是'.'的后面部分。

动态数组的添加使用array_push就ok啦!

哦,不要忘记了关闭资源啊!有opendir($dir)那么就要有对应的closedir($dir)。

function listDir($dir, &$names, &$img_urls){	if(is_dir($dir))   	{     	if ($dh = opendir($dir)) 		{        	while (($file = readdir($dh)) !== false)			{				     			if((is_dir($dir."/".$file)) && $file!="." && $file!="..")				{     				//echo "文件名:",$file,"

"; listDir($dir."/".$file."/"); } else { $file = iconv("gb2312","UTF-8",$file); if($file!="." && $file!="..") { //var_dump($file); $file_name = strstr($file, '.', true); //echo $file_name."
"; array_push($names, $file_name); array_push($img_urls, $dir."/".$file); } } } closedir($dh); } }}
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在train.php中使用如下代码便得到了训练用的所有图片的url啦。

$img_url = array();$person_name = array();$trainDir = $_GET["trainDir"];listDir($trainDir, $person_name, $img_url);echo "从目录中我们得到了 ".sizeof($img_url)." 张图片".<br>;
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接着我们创建一个训练组oldpeople_qiaoxi。
$response = $facepp->execute('/group/delete', array('group_name' => 'oldpeople_qiaoxi'));$response = $facepp->execute('/group/create', array('group_name' => 'oldpeople_qiaoxi'));
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接着做循环,对每张图片检测人脸

$params['img']          = $img;$params['attribute']    = 'gender,age,race,smiling,glass,pose';$response               = $facepp->execute('/detection/detect',$params);
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从返回值$response得到face_id之后,创建一个person并将检测到的人脸加入这个类别person中。

$response = $facepp->execute('/person/delete', array('person_name' => $person_name[$i],'group_name' => 'oldpeople_qiaoxi'));$response = $facepp->execute('/person/create', array('person_name' => $person_name[$i],'group_name' => 'oldpeople_qiaoxi'));$response = $facepp->execute('/person/add_face', array('person_name' => $person_name[$i], 'face_id' => $face_id, 'group_name' => 'oldpeople_qiaoxi'));
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将所有图片都处理好之后,便可以训练模型了。

$response = $facepp->execute('/train/identify', array('group_name' => 'oldpeople_qiaoxi'));
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训练成功的话,结果如下:



测试部分

这个部分包括2个部分:

  • test.php负责选择测试图片
  • recognition.php负责将测试图片传到服务器并给出结果

test.php部分

显示如下:

选择文件部分用的是来做的,之后表单提交到recognition.php就好了。




recognition.php部分

首先得到图片的url。

$img_url = $_GET["testImgPath"];
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之后执行identify得到身份结果。

$response = $facepp->execute('/recognition/identify', array('group_name' => 'oldpeople_qiaoxi', 'img' => $img_url));
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这里采用了一个数组来进行中文名与英文名的对应,因为face++不支持中文名的图片,所以传给它的图片都是英文命名的,但是显示需要中文名,所以在这里进行映射。

$person_name = array("ami" => "艾米", "dongjian" => "张东健", "xiaowang" => "小王");
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$img_url = array();$person_name = array();$trainDir = $_GET["trainDir"];listDir($trainDir, $person_name, $img_url);echo "从目录中我们得到了 ".sizeof($img_url)." 张图片".<br>;


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