SeetaFaceEngine系列1：Face Detection编译和使用

SeetaFace，根据GitHub上的介绍，就是一个开源的人脸检测、矫正和识别的开源库，是采用C++来编写的，并且是在CPU上执行的，没有用到GPU，但是可以用SSE或者OpenMP来加速。整个库分为三部分，SeetaFace Detection, SeetaFace Alignment 和 SeetaFace Identification，分别对应人脸检测，人脸矫正和人脸识别三个功能。

好了，这一篇就介绍下第一部分Face Detection的编译和使用。

首先是编译工具，这里SeetaFace要用到OpenCV，编译用的VS2013；然后是下载GitHub的源码，GitHub上已经有seetaFace2了，但是我打开之后好像只有一些文件夹，没有具体的文件，所以，估计是暂时还没有吧，所以还是用的seetaFace。

这个编译过程还是比较简单的，步骤如下：

1、打开VS2013后创建一个空的DLL工程：

更改编译其设置为x64，这个看自己需求了，我基本上大部分程序都告别win32了，所以用的x64：

添加include：

添加OpenCV的lib路径和依赖项文件

添加detection的源文件到工程中：

也就是SeetaFaceEngine\FaceDetection\src下的所有文件和文件夹(除了test)复制到工程下，并添加到工程中，然后修改预编译器设置：

然后打开OpenMP设置：

然后就编译工程就可以了，同样Release下也是这样设置。

2、使用例程：

这里用的是SeetaFace的例子：FaceDetection\src\test的facedetection_test.cpp

int testFaceDetection(std::string src_Path)    
{
    std::string path = "D:/SeetaFaceEngine/include_lib/model/FaceDetection/seeta_fd_frontal_v1.0.bin";
	seeta::FaceDetection detector();

	detector.SetMinFaceSize(40);
	detector.SetScoreThresh(2.f);
	detector.SetImagePyramidScaleFactor(0.8f);
	detector.SetWindowStep(4, 4);

	cv::Mat img = cv::imread(src_Path, cv::IMREAD_UNCHANGED);
	cv::Mat img_gray;

	if (img.channels() != 1)
		cv::cvtColor(img, img_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
	else
		img_gray = img;

	seeta::ImageData img_data;
	img_data.data = img_gray.data;
	img_data.width = img_gray.cols;
	img_data.height = img_gray.rows;
	img_data.num_channels = 1;

	long t0 = cv::getTickCount();
	std::vector<seeta::FaceInfo> faces = detector.Detect(img_data);
	long t1 = cv::getTickCount();
	double secs = (t1 - t0) / cv::getTickFrequency();

	std::cout << "Detections takes " << secs << " seconds " << std::endl;
#ifdef USE_OPENMP
	std::cout << "OpenMP is used." << std::endl;
#else
	std::cout << "OpenMP is not used. " << std::endl;
#endif

#ifdef USE_SSE
	std::cout << "SSE is used." << std::endl;
#else
	std::cout << "SSE is not used." << std::endl;
#endif

	std::cout << "Image size (wxh): " << img_data.width << "x" << img_data.height << std::endl;

	cv::Rect face_rect;
	int32_t num_face = static_cast<int32_t>(faces.size());

	for (int32_t i = 0; i < num_face; i++) 
    {
		face_rect.x = faces[i].bbox.x;
		face_rect.y = faces[i].bbox.y;
		face_rect.width = faces[i].bbox.width;
		face_rect.height = faces[i].bbox.height;

		cv::rectangle(img, face_rect, CV_RGB(0, 0, 255), 2, 8, 0);
	}

	cv::namedWindow("Test", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	cv::imshow("Test", img);
	cv::waitKey(0);
	cv::destroyAllWindows();
	return 0;
}

人脸检测结果如下：

速度上还是慢了一点，可能还跟前面的参数设置有关。

玉阶生白露，夜久侵罗袜。

却下水晶帘，玲珑望秋月。

--李白 《玉阶怨》