OpenCV 最近發布了與 SeventhSense 合作的人臉識別 SDK。它是 NIST 人臉識別挑戰賽（2022 年 3 月）的前 10 名模型，速度極快且無需 GPU。

在 opencv－seventhsense FR webapp 中，你可以創建一個集合并將組織中的人員聚合到組中。添加到集合中的每個人都具有姓名、出生日期、國籍、性別等屬性，可用于識別此人。

下面是 webapp 的鏈接和 UI 的快照。

OpenCV — SeventhSense－人臉識別網絡應用程序

Python 和 C＋＋ SDK 可用于將圖像對象發布到 API 并檢索給定圖像的檢測響應。

下面的代碼片段使你能夠將角色添加到集合中，并檢索給定測試圖像的檢測響應。

我使用自己的舊照片來查看模型是否能夠準確檢測到我的臉。

導入圖片到 FR Webapp

＃ Import the packages

from opencv．fr import FR

from opencv．fr．persons．schemas import PersonBase，PersonGender

from pathlib import Path

import cv2

import json

＃ Define the region， and developer key

BACKEND＿URL ＝ ＂https：／／us．opencv．fr＂

DEVELOPER＿KEY ＝ ＂XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX＂

＃ Initialize the SDK

sdk ＝ FR（BACKEND＿URL， DEVELOPER＿KEY）

directory ＝ ＂／imagepath＂

files ＝ Path（directory）．glob（＇＊＇）

＃ Here we get an existing collection， but this could also

＃ be a collection you created

all＿collections ＝ sdk．collections．list（）

all＿collections ＝ str（all＿collections）

all＿collections ＝ all＿collections．replace（＂＇＂， ＂＂＂）

all＿collections ＝ json．loads（all＿collections）

col＿id ＝ all＿collections［＇collections＇］［0］［＇id＇］

print（f＂The collection id is － ｛col＿id｝＂）

my＿collection ＝ sdk．collections．get（col＿id）

for file in files：

   if Path（str（file））．suffix ＝＝ ＂．jpg＂ ：

       ＃ Create PersonBase

       image ＝ cv2．imread（str（file））

       person ＝ PersonBase（［image］， name＝＂Rajathithan Rajasekar＂，

           gender＝PersonGender（＂M＂）， nationality＝＂Indian＂，）

       ＃ Add collection to the person＇s collections

       person．collections．append（my＿collection）

       ＃ Create the person

       person ＝ sdk．persons．create（person）

       print（f＇Uploaded the image file － ｛file｝＇）

從 FR webapp 人物集合中檢測給定圖像

from opencv．fr．search．schemas import DetectionRequest， SearchOptions

from opencv．fr．api＿error import APIError， APIDataValidationError

from pathlib import Path

from opencv．fr import FR

import json

from json import JSONDecodeError

import cv2

import numpy as np

import imutils

import time

BACKEND＿URL ＝ ＂https：／／us．opencv．fr＂

DEVELOPER＿KEY ＝ ＂XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX＂

＃ Initialize the SDK

sdk ＝ FR（BACKEND＿URL， DEVELOPER＿KEY）

image＿base＿path ＝ Path（＂sample＿images＂）

image＿path ＝ ＂imagepath／test／test．jpg＂

sourceimage ＝ ＂imagepath／rajathithan－rajasekar．jpg＂

＃ resize source image

simg ＝ cv2．imread（sourceimage）

simg ＝ imutils．resize（simg， width＝640）

simg ＝ imutils．resize（simg， height＝480）

＃Read old test image

frame ＝ cv2．imread（image＿path）

print（frame．shape）

＃Get collection id

all＿collections ＝ sdk．collections．list（）

all＿collections ＝ str（all＿collections）

all＿collections ＝ all＿collections．replace（＂＇＂， ＂＂＂）

all＿collections ＝ json．loads（all＿collections）

col＿id ＝ all＿collections［＇collections＇］［0］［＇id＇］

print（f＂The collection id is － ｛col＿id｝＂）

＃Initilize the search options

options ＝ SearchOptions（

   collection＿id＝col＿id，

   min＿score ＝ 0．8，

）

＃Detection request with search options

detect＿request＿with＿search ＝ DetectionRequest（image＿path，options）

detectionObject ＝ sdk．search．detect（detect＿request＿with＿search）

print（detectionObject）

bbox ＝ detectionObject［0］．box

print（bbox）

personInfo ＝ detectionObject［0］．persons［0］

print（f＂Name：｛personInfo．person．name｝＂）

print（f＂Gender：｛personInfo．person．gender｝＂）

print（f＂Nationality：｛personInfo．person．nationality｝＂）

print（f＂Score：｛personInfo．score｝＂）

def rec＿frame＿display（frame： np．ndarray， roi， personInfo） －＞ np．ndarray：

   diff1 ＝ round（（roi［＇bottom＇］ － roi［＇top＇］）／4）

   diff2 ＝ round（（roi［＇left＇］ － roi［＇right＇］）／4）
   

   cv2．line（frame， （roi［＇left＇］，roi［＇top＇］）， （roi［＇left＇］，roi［＇top＇］＋diff1）， （0， 200， 0）， 4）

   cv2．line（frame， （roi［＇left＇］，roi［＇bottom＇］）， （roi［＇left＇］，roi［＇bottom＇］－diff1）， （0， 200， 0）， 4）
   

   cv2．line（frame， （roi［＇right＇］，roi［＇top＇］）， （roi［＇right＇］，roi［＇top＇］＋diff1）， （0， 200， 0）， 4）

   cv2．line（frame， （roi［＇right＇］，roi［＇bottom＇］）， （roi［＇right＇］，roi［＇bottom＇］－diff1）， （0， 200， 0）， 4）
   
   

   cv2．line（frame， （roi［＇left＇］，roi［＇top＇］）， （roi［＇left＇］－diff2，roi［＇top＇］）， （0， 200， 0）， 4）

   cv2．line（frame， （roi［＇left＇］，roi［＇bottom＇］）， （roi［＇left＇］－diff2，roi［＇bottom＇］）， （0， 200， 0）， 4）
   

   cv2．line（frame， （roi［＇right＇］，roi［＇top＇］）， （roi［＇right＇］＋diff2，roi［＇top＇］）， （0， 200， 0）， 4）

   cv2．line（frame， （roi［＇right＇］，roi［＇bottom＇］）， （roi［＇right＇］＋diff2，roi［＇bottom＇］）， （0， 200， 0）， 4）

   cv2．putText（frame， ＂Name ： ＂ ＋ personInfo．person．name， （50， 50），

       cv2．FONT＿HERSHEY＿SIMPLEX， 2， （255， 255， 255），2，cv2．LINE＿AA， False）
   

   cv2．putText（frame， ＂Gender ： ＂ ＋ str（personInfo．person．gender）， （50， 150），

       cv2．FONT＿HERSHEY＿SIMPLEX， 2， （255， 255， 255），2，cv2．LINE＿AA， False）
   

   cv2．putText（frame， ＂Nationality ： ＂ ＋ str（personInfo．person．nationality）， （50， 250），

       cv2．FONT＿HERSHEY＿SIMPLEX， 2， （255， 255， 255），2，cv2．LINE＿AA， False）
   

   cv2．putText（frame， ＂Confidence Score ： ＂ ＋ str（round（personInfo．score ＊ 100，2）） ＋ ＂ ％＂， （50， 350），

       cv2．FONT＿HERSHEY＿SIMPLEX， 2， （255， 255， 255），2，cv2．LINE＿AA， False）
   

   return frame

roi ＝ json．loads（str（bbox）．replace（＂＇＂，＂＂＂））

frame ＝ rec＿frame＿display（frame， roi， personInfo）

frame ＝ imutils．resize（frame， width ＝ 640，height ＝ 480）

combine ＝ np．concatenate（（simg， frame）， axis＝1）

cv2．imwrite（＂final．jpg＂，combine）

cv2．imshow（＂Face recognition on an old pic＂，combine）

cv2．waitKey（0）

cv2．destroyAllWindows（）

左側照片是我當前的圖像，右側照片是我帶有檢測結果的舊圖像。

       原文標題 : 使用 OpenCV-SeventhSense SOTA 模型進行人臉識別