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C# 实现基于ffmpeg加虹软的人脸识别

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关于人脸识别

目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度、开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费)。

百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传进行识别)。

OpenCV很早以前就用过,当时做人脸+车牌识别时,最先考虑的就是OpenCV,但是识别率在当时不算很高,后来是采用了一个电子科大的老师自行开发的识别库(相对易用,识别率也还不错),所以这次准备做时,没有选择OpenCV。

虹软其实在无意间发现的,当时正在寻找开发库,正在测试Python的一个方案,就发现有新闻说虹软的识别库全面开放并且可以免费使用,而且是离线识别,所以就下载尝试了一下,发现识别率还不错,所以就暂定了采用虹软的识别方案。这里主要就给大家分享一下开发过程当中的一些坑和使用心得,顺便开源识别库的C# Wrapper。

SDK的C# Wrapper

由于虹软的库是采用C++开发的,而我的应用程序采用的是C#,所以,需要对库进行包装,便于C#的调用,包装的主要需求是可以在C#中快速方便的调用,无需考虑内存、指针等问题,并且具备一定的容错性。Wrapper库目前已经开源,可以到Github下载(https://github.com/steponteam/FaceRecognization)。

Wrapper库基本上没有什么可以说的,无非是对PInvoke的包装,只是里面做了比较多的细节处理,屏蔽了调用细节,提供了相对高层的函数。有兴趣的可以看看源代码。

Wrapper库的使用例子

基本使用

注意使用之前,在虹软申请了新的Key后,需要同时更新libs下的三个dll文件,key和sdk的版本是相关联的,否则会抛出异常。

人脸检测(静态图片):

using (var detection = LocatorFactory.GetDetectionLocator(“appId”, “sdkKey”))

{

var image = Image.FromFile(“test.jpg”);

var bitmap = new Bitmap(image);

var result = detection.Detect(bitmap, out var locateResult);

//检测到位置信息在使用完毕后,需要释放资源,避免内存泄露

using (locateResult)

{

if (result == ErrorCode.Ok && locateResult.FaceCount > 0)

{

using (var g = Graphics.FromImage(bitmap))

{

var face = locateResult.Faces[0].ToRectangle();

g.DrawRectangle(new Pen(Color.Chartreuse), face.X, face.Y, face.Width, face.Height);

}

bitmap.Save(“output.jpg”, ImageFormat.Jpeg);

}

}

}

人脸跟踪(人脸跟踪一般用于视频的连续帧识别,相较于检测,又更高的执行效率,这里用静态图片做例子,实际使用和检测没啥区别):

using (var detection = LocatorFactory.GetTrackingLocator(“appId”, “sdkKey”))

{

var image = Image.FromFile(“test.jpg”);

var bitmap = new Bitmap(image);

var result = detection.Detect(bitmap, out var locateResult);

using (locateResult)

{

if (result == ErrorCode.Ok && locateResult.FaceCount > 0)

{

using (var g = Graphics.FromImage(bitmap))

{

var face = locateResult.Faces[0].ToRectangle();

g.DrawRectangle(new Pen(Color.Chartreuse), face.X, face.Y, face.Width, face.Height);

}

bitmap.Save(“output.jpg”, ImageFormat.Jpeg);

}

}

}

人脸对比:

using (var proccesor = new FaceProcessor(“appid”, “locatorKey”, “recognizeKey”, true))

{

var image1 = Image.FromFile(“test2.jpg”);

var image2 = Image.FromFile(“test.jpg”);

var result1 = proccesor.LocateExtract(new Bitmap(image1));

var result2 = proccesor.LocateExtract(new Bitmap(image2));

 

//FaceProcessor是个整合包装类,集成了检测和识别,如果要单独使用识别,可以使用          FaceRecognize类

//这里做演示,假设图片都只有一张脸

//可以将FeatureData持久化保存,这个即是人脸特征数据,用于后续的人脸匹配

//File.WriteAllBytes(“XXX.data”, feature.FeatureData);FeatureData会自动转型为byte数组

if ((result1 != null) & (result2 != null))

Console.WriteLine(proccesor.Match(result1[0].FeatureData, result2[0].FeatureData, true));

}

使用注意事项

LocateResult(检测结果)和Feature(人脸特征)都包含需要释放的内存资源,在使用完毕后,记得需要释放,否则会引起内存泄露。

FaceProcessor和FaceRecognize的Match函数,在完成比较后,可以自动释放,只需要最后两个参数指定为true即可,如果是用于人脸匹配(1:N),则可以采用默认参数,这种情况下,第一个参数指定的特征数据不会自动释放,用于循环和特征库的特征进行比对。

整合的完整例子

在Github上,有完整的FaceDemo例子,里面主要实现了通过ffmpeg采集RTSP协议的图像(使用海康的摄像机),然后进行人脸匹配。在开发过程中遇到不少的坑。

人脸识别的首要工作就是捕获摄像机视频帧,这一块上是坑的最久的,因为最开始采用的是OpenCV的包装库,Emgu.CV,在开发过程中,捕获USB摄像头时,倒是问题不大,没有出现过异常。

在捕获RTSP视频流时,会不定时的出现AccessviolationException异常,短则几十分钟,长则几个小时,总之就是不稳定。

在官方Github地址上,也提了Issue,他们给出的答复是屏蔽的我业务逻辑,仅捕获视频流试试,结果问题依然,所以,我基本坑定了试Emgu.CV上面的问题。后来经过反复的实验,最终确定了选择ffmpeg。

ffmepg主要采用ProcessStartInfo进行调用,我采用的是NReco.VideoConverter(一个ffmpeg调用的包装,可以通过nuget搜索安装),虽然ffmpeg解决了稳定性问题,但是实际开发时,也遇到了不少坑,其中,最主要的是NReco.VideoConverter没有任何文档和例子(实际有,需要75刀购买),所以,自己研究了半天,如何捕获视频流并转换为Bitmap对象。只要实现这一步,后续就是调用Wrapper就行了。

FaceDemo详解

上面说到了,通过ffmpeg捕获视频流并转换Bitmap是重点,所以,这里也主要介绍这一块。

首先是ffmpeg的调用参数:

var setting =

new ConvertSettings

{

CustomOutputArgs = “-an -r 15 -pix_fmt bgr24 -updatefirst 1”

}; //-s 1920×1080 -q:v 2 -b:v 64k

task = ffmpeg.ConvertLiveMedia(“rtsp://admin:12qwaszxA@192.168.1.64:554/h264/ch1/main/av_stream”, null,

outputStream, Format.raw_video, setting);

task.OutputDataReceived += DataReceived;

task.Start();

-an表示不捕获音频流,-r表示帧率,根据需求和实际设备调整此参数,-pix_fmt比较重要,一般情况下,指定为bgr24不会有太大问题(还是看具体设备),之前就是用成了rgb24,结果捕获出来的图像,人都变成阿凡达了,颜色是反的。

最后一个参数,坑的我差点放弃这个方案。

本身,ffmpeg在调用时,需要指定一个文件名模板,捕获到的输出会按照模板生成文件,如果要将数据输出到控制台,则最后传入一个-即可,最开始没有指定updatefirst,ffmpeg在捕获了第一帧后就抛出了异常,最后查了半天ffmpeg说明(完整参数说明非常多,输出到文本有1319KB),发现了这个参数,表示持续更新第一个文件。

最后,在调用视频捕获是,需要指定输出格式,必须指定为Format.raw_video,实际上这个格式名称有些误导人,按道理将应该叫做raw_image,因为最终输出的是每帧原始的位图数据。

到此为止,还并没有解决视频流数据的捕获,因为又来一个坑,ProcessStartInfo的控制台缓冲区大小只有32768 bytes,即,每一次的输出,实际上并不是一个完整的位图数据。

//完整代码参加Github源代码

//代码片段1

private Bitmap _image;

private IntPtr _pImage;

{

_pImage = Marshal.AllocHGlobal(1920 * 1080 * 3);

_image = new Bitmap(1920, 1080, 1920 * 3, PixelFormat.Format24bppRgb, _pImage);

}

//代码片段2

private MemoryStream outputStream;

private void DataReceived(object sender, EventArgs e)

{

if (outputStream.Position == 6220800)

lock (_imageLock)

{

var data = outputStream.ToArray();

Marshal.Copy(data, 0, _pImage, data.Length);

outputStream.Seek(0, SeekOrigin.Begin);

}

}

花了不少时间摸索(不要看只有几行,人都整崩溃了),得出了上述代码。

首先,我捕获的图像数据是24位的,并且图像大小是1080p的,所以,实际上,一个原始位图数据的大小为stride * height,即width * 3 * height,大小为6220800 bytes。

所以,在判断了捕获数据到达这个大小后,就进行Bitmap转换处理,然后将MemoryStream的位置移动到最开始。

需要注意的时,由于捕获到的是原始数据(不包含bmp的HeaderInfo),所以注意看Bitmap的构造方式,是通过一个指向原始数据位置的指针就行构造的,更新该图像时,也仅需要更新指针指向的位置数据即可,无需在建立新的Bitmap实例。

位图数据获取到了,就可以进行识别处理了,高高兴兴的加上了识别逻辑,但是现实总是充满了意外和惊喜,没错,坑又来了。没有加入识别逻辑的时候,捕获到的图像在PictureBox上显示非常正常,清晰、流畅,加上识别逻辑后,开始出现花屏(捕获到的图像花屏)、拖影、显示延迟(至少会延迟10-20秒以上)、程序卡顿,总之就是各种问题。

最开始,我的识别逻辑写到DataReceived方法里面的,这个方法是运行于主线程外的另一个线程中的,其实按道理将,捕获、识别、显示位于一个线程中,应该是不会出现问题,我估计(不确定,没有去深入研究,如果谁知道实际原因,可以留言告诉我),是因为ffmpeg的原因,因为ffmpeg是单独的一个进程在跑,他的数据捕获是持续在进行的,而识别模块的处理时间大于每一帧的采集时间,所以,缓冲区中的数据没有得到及时处理,ffmpeg接收到的部分图像数据(大于32768的数据)被丢弃了,然后就出现了各种问题。最后,又是一次耗时不短的探索之旅。

private void Render()

{

while (_renderRunning)

{

if (_image == null)

continue;

Bitmap image;

lock (_imageLock)

{

image = (Bitmap) _image.Clone();

}

if (_shouldShot){

WriteFeature(image);

_shouldShot = false;

}

Verify(image);

if (videoImage.InvokeRequired)

videoImage.Invoke(new Action(() => { videoImage.Image = image; }));

else

videoImage.Image = image;

}

}

如上代码所述,我单独开了一个线程,用于图像的识别处理和显示,每次都从已捕获到的图像中克隆出新的Bitmap实例进行处理。

这种方式的缺点在于,有可能会导致丢帧的现象,因为上面说到了,识别时间(如果检测到新的人脸,那么加上匹配,大约需要130ms左右)大于每帧时间,但是并不影响识别效果和需求的实现,基本丢弃的帧可以忽律。

最后,运行,稳定了、完美了,实际也感觉不到丢帧。

Demo程序,我运行了大约4天左右,中间没有出现过任何异常和识别错误。

写在最后

虽然虹软官方表示,免费识别库适用于1000人脸库以下的识别,实际上,做一定的工作(工作量其实也不小),也是可以实现较大规模的人脸搜索滴。

例如,采用多线程进行匹配,如果人脸库人脸数量大于1000,则可以考虑每个线程分别进行处理,人脸特征数据做缓存(一个人脸的特征数据是22KB,对内存要求较高),以提升程序的识别搜索效率。

或者人脸库特别大的情况下,可以采用分布式处理,人脸特征加载到Redis数据库当中,多个进程多个线程读取处理,每个线程上传自己的识别结果,然后主进程做结果合并判断工作,主要的挑战就在于多线程的工作分配一致性和对单点故障的容错性。

更新:

DEMO中的例子采用了IP Camera,一般情况下,大家可能用USB Camera居多,所以,更新了源代码,增加了USB Camera的例子,只需要屏蔽掉IP Camara代码即可。

task = ffmpeg.ConvertLiveMedia(“video=USB2.0 PC CAMERA”, “dshow”,outputStream, Format.raw_video, setting);

需要注意的有以下几点:

  • 设备名称可以通过控制面板或者ffmpeg的命令获取:ffmpeg -list_devices true -f dshow -i dummy
  • 注意修改捕获的图像大小,一般USB摄像头是640*480,更新的代码增加了全局变量,可以直接修改。
  • 如果要查询USB摄像头支持的分辨率,也可以通过ffmpeg命令:ffmpeg -list_options true -f dshow -i video=”USB2.0 PC CAMERA”

更新2:

源代码中新增了对 .net core 2.0的支持,因为用到了GDI+相关函数,所以用的是CoreCompat/System.Drawing,所以在部署环境下需要安装libgdiplus, apt-get intall libgdiplus。

另外,有关于视频流的采集,除了使用FFMEPG和一些开源的开发库外,也可以使用厂商的SDK,不过之前试过海康的SDK,那叫一个难用啊,所以大家自己选择吧。

一个有大大梦想但是没有支撑这梦想的技术的攻城狮,大家就当这个博客是你的技术工具箱吧,我会吧我工作中遇到的问题贴在这,大家需要的记得把我放到收藏夹哦! 百度输入“子傲代码”就可以了

—— 陈子傲

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