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.NET做人臉識別并分類的實(shí)現(xiàn)示例

來源：本站原創(chuàng)|時間：2020-01-11|欄目：ASP.NET|點(diǎn)擊： 次

在游樂場、玻璃天橋、滑雪場等娛樂場所，經(jīng)常能看到有攝影師在拍照片，令這些經(jīng)營者發(fā)愁的一件事就是照片太多了，客戶在成千上萬張照片中找到自己可不是件容易的事。在一次游玩等活動或家庭聚會也同理，太多了照片導(dǎo)致挑選十分困難。

還好有.NET，只需少量代碼，即可輕松找到人臉并完成分類。

本文將使用Microsoft Azure云提供的認(rèn)知服務(wù)（Cognitive Services）API來識別并進(jìn)行人臉分類，可以免費(fèi)使用，注冊地址是：https://portal.azure.com。注冊完成后，會得到兩個密鑰，通過這個密鑰即可完成本文中的所有代碼，這個密鑰長這個樣子（非真實(shí)密鑰）：

fa3a7bfd807ccd6b17cf559ad584cbaa

使用方法

首先安裝NuGet包Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.Face，目前最新版是2.5.0-preview.1，然后創(chuàng)建一個FaceClient：

string key = "fa3a7bfd807ccd6b17cf559ad584cbaa"; // 替換為你的key
using var fc = new FaceClient(new ApiKeyServiceClientCredentials(key))
{
  Endpoint = "https://southeastasia.api.cognitive.microsoft.com",
};

然后識別一張照片：

using var file = File.OpenRead(@"C:\Photos\DSC_996ICU.JPG");
IList<DetectedFace> faces = await fc.Face.DetectWithStreamAsync(file);

其中返回的faces是一個IList結(jié)構(gòu)，很顯然一次可以識別出多個人臉，其中一個示例返回結(jié)果如下（已轉(zhuǎn)換為JSON）：

[
  {
   "FaceId": "9997b64e-6e62-4424-88b5-f4780d3767c6",
   "RecognitionModel": null,
   "FaceRectangle": {
    "Width": 174,
    "Height": 174,
    "Left": 62,
    "Top": 559
   },
   "FaceLandmarks": null,
   "FaceAttributes": null
  },
  {
   "FaceId": "8793b251-8cc8-45c5-ab68-e7c9064c4cfd",
   "RecognitionModel": null,
   "FaceRectangle": {
    "Width": 152,
    "Height": 152,
    "Left": 775,
    "Top": 580
   },
   "FaceLandmarks": null,
   "FaceAttributes": null
  }
 ]

可見，該照片返回了兩個DetectedFace對象，它用FaceId保存了其Id，用于后續(xù)的識別，用FaceRectangle保存了其人臉的位置信息，可供對其做進(jìn)一步操作。RecognitionModel、FaceLandmarks、FaceAttributes是一些額外屬性，包括識別性別、年齡、表情等信息，默認(rèn)不識別，如下圖API所示，可以通過各種參數(shù)配置，非常好玩，有興趣的可以試試：

最后，通過.GroupAsync來將之前識別出的多個faceId進(jìn)行分類：

var faceIds = faces.Select(x => x.FaceId.Value).ToList();
GroupResult reslut = await fc.Face.GroupAsync(faceIds);

返回了一個GroupResult，其對象定義如下：

public class GroupResult
{
  public IList<IList<Guid>> Groups
  {
    get;
    set;
  }

  public IList<Guid> MessyGroup
  {
    get;
    set;
  }

  // ...
}

包含了一個Groups對象和一個MessyGroup對象，其中Groups是一個數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，用于存放人臉的分組，MessyGroup用于保存未能找到分組的FaceId。

有了這個，就可以通過一小段簡短的代碼，將不同的人臉組，分別復(fù)制對應(yīng)的文件夾中：

void CopyGroup(string outputPath, GroupResult result, Dictionary<Guid, (string file, DetectedFace face)> faces)
{
  foreach (var item in result.Groups
    .SelectMany((group, index) => group.Select(v => (faceId: v, index)))
    .Select(x => (info: faces[x.faceId], i: x.index + 1)).Dump())
  {
    string dir = Path.Combine(outputPath, item.i.ToString());
    Directory.CreateDirectory(dir);
    File.Copy(item.info.file, Path.Combine(dir, Path.GetFileName(item.info.file)), overwrite: true);
  }
  
  string messyFolder = Path.Combine(outputPath, "messy");
  Directory.CreateDirectory(messyFolder);
  foreach (var file in result.MessyGroup.Select(x => faces[x].file).Distinct())
  {
    File.Copy(file, Path.Combine(messyFolder, Path.GetFileName(file)), overwrite: true);
  }
}

然后就能得到運(yùn)行結(jié)果，如圖，我傳入了102張照片，輸出了15個分組和一個“未找到隊(duì)友”的分組：

還能有什么問題？

就兩個API調(diào)用而已，代碼一把梭，感覺太簡單了？其實(shí)不然，還會有很多問題。

圖片太大，需要壓縮

畢竟要把圖片上傳到云服務(wù)中，如果上傳網(wǎng)速不佳，流量會挺大，而且現(xiàn)在的手機(jī)、單反、微單都能輕松達(dá)到好幾千萬像素，jpg大小輕松上10MB，如果不壓縮就上傳，一來流量和速度遭不住。

二來……其實(shí)Azure也不支持，文檔(https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/cognitiveservices/face/face/detectwithstream)顯示，最大僅支持6MB的圖片，且圖片大小應(yīng)不大于1920x1080的分辨率：

  • JPEG, PNG, GIF (the first frame), and BMP format are supported. The allowed image file size is from 1KB to 6MB.
  • The minimum detectable face size is 36x36 pixels in an image no larger than 1920x1080 pixels. Images with dimensions higher than 1920x1080 pixels will need a proportionally larger minimum face size.

因此，如果圖片太大，必須進(jìn)行一定的壓縮（當(dāng)然如果圖片太小，顯然也沒必要進(jìn)行壓縮了），使用.NET的Bitmap，并結(jié)合C# 8.0的switch expression，這個判斷邏輯以及壓縮代碼可以一氣呵成：

byte[] CompressImage(string image, int edgeLimit = 1920)
{
  using var bmp = Bitmap.FromFile(image);
  
  using var resized = (1.0 * Math.Max(bmp.Width, bmp.Height) / edgeLimit) switch
  {
    var x when x > 1 => new Bitmap(bmp, new Size((int)(bmp.Size.Width / x), (int)(bmp.Size.Height / x))), 
    _ => bmp, 
  };
  
  using var ms = new MemoryStream();
  resized.Save(ms, ImageFormat.Jpeg);
  return ms.ToArray();
}

豎立的照片

相機(jī)一般都是3:2的傳感器，拍出來的照片一般都是橫向的。但偶爾尋求一些構(gòu)圖的時候，我們也會選擇縱向構(gòu)圖。雖然現(xiàn)在許多API都支持正負(fù)30度的側(cè)臉，但豎著的臉API基本都是不支持的，如下圖（實(shí)在找不到可以授權(quán)使用照片的模特了😂）：

還好照片在拍攝后，都會保留exif信息，只需讀取exif信息并對照片做相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)即可：

void HandleOrientation(Image image, PropertyItem[] propertyItems)
{
  const int exifOrientationId = 0x112;
  PropertyItem orientationProp = propertyItems.FirstOrDefault(i => i.Id == exifOrientationId);
  
  if (orientationProp == null) return;
  
  int val = BitConverter.ToUInt16(orientationProp.Value, 0);
  RotateFlipType rotateFlipType = val switch
  {
    2 => RotateFlipType.RotateNoneFlipX, 
    3 => RotateFlipType.Rotate180FlipNone, 
    4 => RotateFlipType.Rotate180FlipX, 
    5 => RotateFlipType.Rotate90FlipX, 
    6 => RotateFlipType.Rotate90FlipNone, 
    7 => RotateFlipType.Rotate270FlipX, 
    8 => RotateFlipType.Rotate270FlipNone, 
    _ => RotateFlipType.RotateNoneFlipNone, 
  };
  
  if (rotateFlipType != RotateFlipType.RotateNoneFlipNone)
  {
    image.RotateFlip(rotateFlipType);
  }
}

旋轉(zhuǎn)后，我的照片如下：

這樣豎拍的照片也能識別出來了。

并行速度

前文說過，一個文件夾可能會有成千上萬個文件，一個個上傳識別，速度可能慢了點(diǎn)，它的代碼可能長這個樣子：

Dictionary<Guid, (string file, DetectedFace face)> faces = GetFiles(inFolder)
 .Select(file => 
 {
  byte[] bytes = CompressImage(file);
  var result = (file, faces: fc.Face.DetectWithStreamAsync(new MemoryStream(bytes)).GetAwaiter().GetResult());
  (result.faces.Count == 0 ? $"{file} not detect any face!!!" : $"{file} detected {result.faces.Count}.").Dump();
  return (file, faces: result.faces.ToList());
 })
 .SelectMany(x => x.faces.Select(face => (x.file, face)))
 .ToDictionary(x => x.face.FaceId.Value, x => (file: x.file, face: x.face));

要想把速度變化，可以啟用并行上傳，有了C#/.NET的LINQ支持，只需加一行.AsParallel()即可完成：

Dictionary<Guid, (string file, DetectedFace face)> faces = GetFiles(inFolder)
 .AsParallel() // 加的就是這行代碼
 .Select(file => 
 {
  byte[] bytes = CompressImage(file);
  var result = (file, faces: fc.Face.DetectWithStreamAsync(new MemoryStream(bytes)).GetAwaiter().GetResult());
  (result.faces.Count == 0 ? $"{file} not detect any face!!!" : $"{file} detected {result.faces.Count}.").Dump();
  return (file, faces: result.faces.ToList());
 })
 .SelectMany(x => x.faces.Select(face => (x.file, face)))
 .ToDictionary(x => x.face.FaceId.Value, x => (file: x.file, face: x.face));

斷點(diǎn)續(xù)傳

也如上文所說，有成千上萬張照片，如果一旦網(wǎng)絡(luò)傳輸異常，或者打翻了桌子上的咖啡（誰知道呢？）……或者完全一切正常，只是想再做一些其它的分析，所有東西又要重新開始。我們可以加入下載中常說的“斷點(diǎn)續(xù)傳”機(jī)制。

其實(shí)就是一個緩存，記錄每個文件讀取的結(jié)果，然后下次運(yùn)行時先從緩存中讀取即可，緩存到一個json文件中：

Dictionary<Guid, (string file, DetectedFace face)> faces = GetFiles(inFolder)
 .AsParallel() // 加的就是這行代碼
 .Select(file => 
 {
  byte[] bytes = CompressImage(file);
  var result = (file, faces: fc.Face.DetectWithStreamAsync(new MemoryStream(bytes)).GetAwaiter().GetResult());
  (result.faces.Count == 0 ? $"{file} not detect any face!!!" : $"{file} detected {result.faces.Count}.").Dump();
  return (file, faces: result.faces.ToList());
 })
 .SelectMany(x => x.faces.Select(face => (x.file, face)))
 .ToDictionary(x => x.face.FaceId.Value, x => (file: x.file, face: x.face));

注意代碼下方有一個lock關(guān)鍵字，是為了保證多線程下載時的線程安全。

使用時，只需只需在Select中添加一行代碼即可：

var cache = new Cache<List<DetectedFace>>(); // 重點(diǎn)
Dictionary<Guid, (string file, DetectedFace face)> faces = GetFiles(inFolder)
 .AsParallel()
 .Select(file => (file: file, faces: cache.GetOrCreate(file, () => // 重點(diǎn)
 {
  byte[] bytes = CompressImage(file);
  var result = (file, faces: fc.Face.DetectWithStreamAsync(new MemoryStream(bytes)).GetAwaiter().GetResult());
  (result.faces.Count == 0 ? $"{file} not detect any face!!!" : $"{file} detected {result.faces.Count}.").Dump();
  return result.faces.ToList();
 })))
 .SelectMany(x => x.faces.Select(face => (x.file, face)))
 .ToDictionary(x => x.face.FaceId.Value, x => (file: x.file, face: x.face));

將人臉框起來

照片太多，如果活動很大，或者合影中有好幾十個人，分出來的組，將長這個樣子：

完全不知道自己的臉在哪，因此需要將檢測到的臉框起來。

注意框起來的過程，也很有技巧，回憶一下，上傳時的照片本來就是壓縮和旋轉(zhuǎn)過的，因此返回的DetectedFace對象值，它也是壓縮和旋轉(zhuǎn)過的，如果不進(jìn)行壓縮和旋轉(zhuǎn)，找到的臉的位置會完全不正確，因此需要將之前的計算過程重新演算一次：

using var bmp = Bitmap.FromFile(item.info.file);
HandleOrientation(bmp, bmp.PropertyItems);
using (var g = Graphics.FromImage(bmp))
{
 using var brush = new SolidBrush(Color.Red);
 using var pen = new Pen(brush, 5.0f);
 var rect = item.info.face.FaceRectangle;
 float scale = Math.Max(1.0f, (float)(1.0 * Math.Max(bmp.Width, bmp.Height) / 1920.0));
 g.ScaleTransform(scale, scale);
 g.DrawRectangle(pen, new Rectangle(rect.Left, rect.Top, rect.Width, rect.Height));
}
bmp.Save(Path.Combine(dir, Path.GetFileName(item.info.file)));

使用我上面的那張照片，檢測結(jié)果如下（有點(diǎn)像相機(jī)對焦時人臉識別的感覺）：

1000個臉的限制

.GroupAsync方法一次只能檢測1000個FaceId，而上次活動800多張照片中有超過2000個FaceId，因此需要做一些必要的分組。

分組最簡單的方法，就是使用System.Interactive包，它提供了Rx.NET那樣方便快捷的API（這些API在LINQ中未提供），但又不需要引入Observable<T>那樣重量級的東西，因此使用起來很方便。

這里我使用的是.Buffer(int)函數(shù)，它可以將IEnumerable<T>按指定的數(shù)量（如1000）進(jìn)行分組，代碼如下：

foreach (var buffer in faces
 .Buffer(1000)
 .Select((list, groupId) => (list, groupId))
{
 GroupResult group = await fc.Face.GroupAsync(buffer.list.Select(x => x.Key).ToList());
 var folder = outFolder + @"\gid-" + buffer.groupId;
 CopyGroup(folder, group, faces);
}

總結(jié)

文中用到的完整代碼，全部上傳了到我的博客數(shù)據(jù)Github，只要輸入圖片和key，即可直接使用和運(yùn)行：
https://github.com/sdcb/blog-data/tree/master/2019/20191122-dotnet-face-detection

這個月我參加了上海的.NET Conf，我上述代碼對.NET Conf的800多張照片做了分組，識別出了2000多張人臉，我將其中我的照片的前三張找出來，結(jié)果如下：




......

總的來說，這個效果還挺不錯，渣渣分辨率的照片的臉都被它找到了😂。

注意，不一定非得用Azure Cognitive Services來做人臉識別，國內(nèi)還有阿里云等廠商也提供了人臉識別等服務(wù)，并提供了.NET接口，無非就是調(diào)用API，注意其限制，代碼總體差不多。

另外，如有離線人臉識別需求，Luxand提供了還有離線版人臉識別SDK，名叫Luxand FaceSDK，同樣提供了.NET接口。因?yàn)闊o需網(wǎng)絡(luò)調(diào)用，其識別更快，匹配速度更是可達(dá)每秒5千萬個人臉數(shù)據(jù)，精度也非常高，親測好用，目前最新版是v7.1.0，授權(quán)昂貴（但百度有驚喜）。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持我們。

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欄    目：ASP.NET

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本文標(biāo)題：.NET做人臉識別并分類的實(shí)現(xiàn)示例

本文地址：http://mengdiqiu.com.cn/a1/ASP_NET/10843.html

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