.NET做人脸识别并分类的实现示例

接下来我将详细讲解 " .NET 做人脸识别并分类的实现示例 " 的攻略。

步骤一：安装依赖包

首先，我们需要安装以下两个关键的 NuGet 包：

1. Microsoft.ProjectOxford.Face：该软件包提供了对 Microsoft Project Oxford 强大的人脸识别工具的访问。 它包括各种属性分析，以及现实世界中用于人脸分析的关键必要功能。

2. Emgu.CV：这是一个基于 OpenCV 库的 C# .NET 库。 OpenCV 是一种常用的计算机视觉库，它可以运行包括人脸检测和人脸识别等功能。 Emgu.CV 为 .NET 平台提供了 OpenCV 的强大功能。

步骤二：创建人脸识别类

接下来，我们需要创建一个人脸识别和分类的类。 以下是类的基本布局：

using Microsoft.ProjectOxford.Face;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;

namespace FaceRecognition
{
    class FaceClassifier
    {
        private static string FaceApiKey = "YourFaceApiKeyGoesHere";
        private FaceServiceClient faceServiceClient;

        public FaceClassifier()
        {
            faceServiceClient = new FaceServiceClient(FaceApiKey);
        }

        public async Task<ClassificationResult> ClassifyFaces(string imagePath)
        {
            // image processing and recognition code goes here
        }
    }
}

该类比较简单。我们添加了一些必要的引用，包括 Emgu.CV 和 Microsoft.ProjectOxford.Face。 然后，我们提供了一个 FaceClassifier 类，并在类构造函数中创建了一个 FaceServiceClient 对象，该对象将用于与 Microsoft 的人脸识别 API 进行通信。

接下来，我们为类添加了一个方法 “ ClassifyFaces ”，该方法用于对人脸进行分类。 该方法接受一个参数图像路径（字符串类型），并返回一个 ClassificationResult 对象。 此方法未在上面的类代码中实现，我们下一步来详细讲解该方法。

步骤三：实现人脸分类方法

接下来，我们需要在我们的人脸分类器中实现 " ClassifyFaces " 方法。 此方法将处理以下步骤：

1. 使用 Emgu.CV 库将图像文件加载到内存中，以便我们可以访问其中的像素。

2. 将 Bitmap 转换为 Mat 对象，以便我们可以使用 Emgu.CV 库对其进行操作。

3. 通过调用 project oxford API 发现图像中的人脸。

4. 使用 Emgu.CV 库对人脸进行分类。

5. 返回 ClassificationResult 对象。

因此，此方法的代码如下所示：

public async Task<ClassificationResult> ClassifyFaces(string imagePath)
{
    // Load the image using Emgu.CV
    Bitmap imageBitmap = new Bitmap(imagePath);
    Image<Bgr, byte> sourceImage = new Image<Bgr, byte>(imageBitmap);

    // Convert bitmap to mat
    Mat mat = new Mat();
    CvInvoke.Imdecode(sourceImage.ToMemoryStream(".jpg"), Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.Color, mat);

    // Detect faces in the image using Project Oxford API
    Face[] faces = await faceServiceClient.DetectAsync(mat.ToImage<Bgr, byte>().Bitmap, true, true, new FaceAttributeType[] { FaceAttributeType.Gender, FaceAttributeType.Age, FaceAttributeType.Smile, FaceAttributeType.Glasses, FaceAttributeType.FacialHair });

    // Initialize the classification result object
    ClassificationResult classificationResult = new ClassificationResult();

    // If faces are detected
    if (faces != null && faces.Length > 0)
    {
        // Get the gender of each face
        foreach (Face face in faces)
        {
            if (face.FaceAttributes.Gender == "male")
            {
                classificationResult.MaleCount++;
            }
            else if (face.FaceAttributes.Gender == "female")
            {
                classificationResult.FemaleCount++;
            }

            // Get the age of each face
            classificationResult.TotalAge += face.FaceAttributes.Age;

            // Get the smile status of each face
            classificationResult.SmileSum += face.FaceAttributes.Smile;

            // Get the glasses status of each face
            if (face.FaceAttributes.Glasses != null)
            {
                if (face.FaceAttributes.Glasses.ToLower() == "readingglasses" || face.FaceAttributes.Glasses.ToLower() == "sunglasses")
                {
                    classificationResult.GlassesCount++;
                }
            }

            // Get the beard/moustache status of each face
            if (face.FaceAttributes.FacialHair != null)
            {
                if (face.FaceAttributes.FacialHair.Moustache > 0 || face.FaceAttributes.FacialHair.Beard > 0 || face.FaceAttributes.FacialHair.Sideburns > 0)
                {
                    classificationResult.FacialHairCount++;
                }
            }
        }

        // Calculate average age
        classificationResult.AverageAge = classificationResult.TotalAge / faces.Length;

        // Calculate average smile
        classificationResult.AverageSmile = classificationResult.SmileSum / faces.Length;
    }

    return classificationResult;
}

此方法的主要部分是异步方法，“DetectAsync”，它将图像作为参数，发送到 Microsoft 的 Project Oxford 人脸识别 API，以便检测图像中的人脸。然后使用属性分析收集人脸特征，例如性别，年龄，笑容，眼镜和面部毛发。

最后，此方法返回一个 ClassificationResult 对象，该对象包含以下信息：

• 男性人数
• 女性人数
• 平均年龄
• 平均微笑指数
• 戴眼镜的人数
• 有面部毛发的人数

步骤四：使用人脸分类器

现在，我们已经创建了一个可以对人脸进行分类的人脸分类器。以下是使用这个分类器的示例代码：

static void Main(string[] args)
{
    FaceClassifier faceClassifier = new FaceClassifier();
    ClassificationResult result = faceClassifier.ClassifyFaces("face.jpg").Result;

    Console.WriteLine("Total number of faces found: {0}", result.TotalFaces);
    Console.WriteLine("Number of males: {0}", result.MaleCount);
    Console.WriteLine("Number of females: {0}", result.FemaleCount);
    Console.WriteLine("Average age: {0}", result.AverageAge);
    Console.WriteLine("Average smile: {0}", result.AverageSmile);
    Console.WriteLine("Number of people with glasses: {0}", result.GlassesCount);
    Console.WriteLine("Number of people with facial hair: {0}", result.FacialHairCount);
}

我们首先创建了一个 FaceClassifier 对象，然后使用 ClassificationResult 对象接收分类结果。 最后，我们将结果打印到控制台上。

这是一个简单的示例，可以轻松地根据需求进行修改。