delphixe LuxandFaceSDK8 jpg 人脸对比

时间: 2023-09-14 12:09:20 浏览: 25
以下是使用 LuxandFaceSDK 8 进行 JPG 图片比对的示例代码: ```delphi uses LuxandFaceSDK; //引入 LuxandFaceSDK 单元 procedure TForm1.MatchFaces; var Image1, Image2: HBITMAP; FaceTemplate1, FaceTemplate2: TFaceTemplate; Similarity: Double; begin //加载并解码两张 JPG 图片为 Bitmap 格式 Image1 := LoadBitmapFromFile('image1.jpg'); Image2 := LoadBitmapFromFile('image2.jpg'); try //用两张图片提取人脸模板 FSDK_GetFaceTemplate(Image1, FaceTemplate1); FSDK_GetFaceTemplate(Image2, FaceTemplate2); //比较两个人脸模板的相似度 FSDK_MatchFaces(FaceTemplate1, FaceTemplate2, Similarity); //将结果显示在 Label1 中 Label1.Caption := Format('Similarity: %f', [Similarity]); finally //释放位图资源 DeleteObject(Image1); DeleteObject(Image2); end; end; ``` 需要注意的是,LuxandFaceSDK 8 使用的数据类型与 LuxandFaceSDK 9 有所不同,因此在使用时需要注意区分。同时,需要在 Delphi 项目中添加 LuxandFaceSDK 的库文件和头文件,以便在代码中使用相关函数和数据类型。

相关推荐

以下是使用Delphi XE和LuxandFaceSDK8进行人脸对比的示例代码: 首先,您需要将LuxandFaceSDK8的DLL文件和头文件添加到Delphi项目中。然后,您可以使用以下代码: delphi uses LuxandFaceSDK; function CompareFaces(const Image1, Image2: string): Integer; var hImage1, hImage2: HImage; FaceCount1, FaceCount2: Integer; FaceCoords1, FaceCoords2: TFacePositionArray; FaceTemplate1, FaceTemplate2: TFaceTemplate; Similarity: Single; begin Result := 0; // 加载图像 if FSDK.LoadImageFromFile(@hImage1, PAnsiChar(AnsiString(Image1)), 0) <> FSDKE_OK then Exit; if FSDK.LoadImageFromFile(@hImage2, PAnsiChar(AnsiString(Image2)), 0) <> FSDKE_OK then begin FSDK.FreeImage(hImage1); Exit; end; // 检测人脸 if FSDK.DetectFaces(hImage1, @FaceCount1, @FaceCoords1[0], Length(FaceCoords1)) <> FSDKE_OK then begin FSDK.FreeImage(hImage1); FSDK.FreeImage(hImage2); Exit; end; if FSDK.DetectFaces(hImage2, @FaceCount2, @FaceCoords2[0], Length(FaceCoords2)) <> FSDKE_OK then begin FSDK.FreeImage(hImage1); FSDK.FreeImage(hImage2); Exit; end; // 提取人脸模板 if FSDK.GetFaceTemplate(hImage1, @FaceCoords1[0], @FaceTemplate1) <> FSDKE_OK then begin FSDK.FreeImage(hImage1); FSDK.FreeImage(hImage2); Exit; end; if FSDK.GetFaceTemplate(hImage2, @FaceCoords2[0], @FaceTemplate2) <> FSDKE_OK then begin FSDK.FreeImage(hImage1); FSDK.FreeImage(hImage2); Exit; end; // 对比相似度 if FSDK.MatchFaces(@FaceTemplate1, @FaceTemplate2, @Similarity) = FSDKE_OK then Result := Round(Similarity * 100); // 释放资源 FSDK.FreeImage(hImage1); FSDK.FreeImage(hImage2); end; 该函数将返回两张图片中人脸的相似度,以百分比表示。您可以根据需要调整该函数,例如添加错误处理和日志记录等。 请注意,此示例仅适用于使用LuxandFaceSDK8进行人脸比对,并且您需要获取并使用相应的许可证才能使用该SDK。
您好!关于您的问题,我不太清楚您具体想问什么,不过如果您是想了解Delphi XE中如何使用LuxandFaceSDK进行人脸对比的话,我可以给您提供一些参考意见。 首先,您需要在Delphi XE中导入LuxandFaceSDK的相关库文件。然后,您可以使用LuxandFaceSDK提供的函数进行人脸识别和对比。以下是一个简单的示例代码,用于对比两张图片中的人脸相似度: delphi uses LuxandFaceSDK; function CompareFaces(image1, image2: String): Double; var img1: HBITMAP; img2: HBITMAP; face1: TFaceRecord; face2: TFaceRecord; similarity: Double; begin // 加载图片 LuxandFaceSDK.LoadImageFromFile(PChar(image1), img1); LuxandFaceSDK.LoadImageFromFile(PChar(image2), img2); // 检测人脸 LuxandFaceSDK.FaceRecognition(img1, @face1); LuxandFaceSDK.FaceRecognition(img2, @face2); // 对比相似度 LuxandFaceSDK.MatchFaces(@face1, @face2, similarity); // 释放资源 LuxandFaceSDK.FreeImage(img1); LuxandFaceSDK.FreeImage(img2); Result := similarity; end; 在这个示例代码中,我们使用LuxandFaceSDK的LoadImageFromFile函数加载图片,然后使用FaceRecognition函数对图片中的人脸进行检测和识别。最后,我们使用MatchFaces函数对比两张图片中的人脸相似度,并返回结果。 需要注意的是,LuxandFaceSDK对于人脸的检测和识别准确度还是比较高的,但是对于不同角度、光照和表情的人脸,可能会有一定的误差。因此,在实际使用中,需要根据具体情况进行调整和优化。
以下是使用Delphi XE和LuxandFaceSDK8进行比较图片的代码示例: delphi uses LuxandFaceSDK; //加载图像并进行比较 function CompareImages(const Image1, Image2: string): integer; var hImage1, hImage2: HImage; Face1, Face2: TFaceRecord; Similarity: integer; begin //初始化SDK if FSDK_ActivateLibrary(PAnsiChar(AnsiString(''))) <> FSDKE_OK then begin Result := -6; //SDK激活失败 Exit; end; if FSDK_Initialize(@FSDK_Version) <> FSDKE_OK then begin Result := -7; //SDK初始化失败 Exit; end; //加载图像 if FSDK_LoadImageFromFile(@hImage1, PAnsiChar(AnsiString(Image1)), FSDK_IMAGEMODE_COLOR) <> FSDKE_OK then begin Result := -1; //无法加载第一个图像 Exit; end; if FSDK_LoadImageFromFile(@hImage2, PAnsiChar(AnsiString(Image2)), FSDK_IMAGEMODE_COLOR) <> FSDKE_OK then begin FSDK_FreeImage(hImage1); Result := -2; //无法加载第二个图像 Exit; end; //查找人脸 if FSDK_DetectFace(hImage1, @Face1) <> FSDKE_OK then begin FSDK_FreeImage(hImage1); FSDK_FreeImage(hImage2); Result := -3; //无法在第一个图像中检测到人脸 Exit; end; if FSDK_DetectFace(hImage2, @Face2) <> FSDKE_OK then begin FSDK_FreeImage(hImage1); FSDK_FreeImage(hImage2); Result := -4; //无法在第二个图像中检测到人脸 Exit; end; //比较人脸 if FSDK_MatchFaces(@Face1, @Face2, @Similarity) <> FSDKE_OK then begin FSDK_FreeImage(hImage1); FSDK_FreeImage(hImage2); Result := -5; //无法比较人脸 Exit; end; //释放图像 FSDK_FreeImage(hImage1); FSDK_FreeImage(hImage2); Result := Similarity; //返回相似度 end; 这个函数将两个图像作为参数传递,并返回它们之间的相似度。请注意,它需要LuxandFaceSDK库的支持,并且需要使用相应的许可证密钥激活SDK。
FaceAPI 是一个在线的人脸识别服务,不支持离线的人脸对比。如果你需要离线的人脸对比功能,可以考虑使用其他的人脸识别库,例如 OpenCV。下面是使用 OpenCV 进行人脸对比的示例代码: delphi uses System.SysUtils, System.Classes, Vcl.Graphics, Winapi.Windows, Winapi.Messages, Vcl.Forms, Vcl.StdCtrls, Vcl.ExtCtrls, Vcl.Imaging.jpeg, OpenCV.Core, OpenCV.ImgProc, OpenCV.HighGUI; function CompareFaces(const image1, image2: TStream): Single; var img1, img2: IplImage; gray1, gray2: IplImage; faceCascade: pCvHaarClassifierCascade; storage: pCvMemStorage; faces1, faces2: CvSeq; i: integer; matchCount: integer; begin // 载入图片 img1 := cvLoadImageFromStream(image1); img2 := cvLoadImageFromStream(image2); try // 转换为灰度图像 gray1 := cvCreateImage(cvGetSize(img1), IPL_DEPTH_8U, 1); gray2 := cvCreateImage(cvGetSize(img2), IPL_DEPTH_8U, 1); cvCvtColor(img1, gray1, CV_BGR2GRAY); cvCvtColor(img2, gray2, CV_BGR2GRAY); // 加载人脸检测器 faceCascade := cvLoadHaarClassifierCascade('haarcascade_frontalface_alt.xml', cvSize(0, 0)); // 创建内存存储器 storage := cvCreateMemStorage(0); try // 检测第一张图像中的人脸 faces1 := cvHaarDetectObjects(gray1, faceCascade, storage, 1.1, 2, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(30, 30)); // 检测第二张图像中的人脸 faces2 := cvHaarDetectObjects(gray2, faceCascade, storage, 1.1, 2, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(30, 30)); // 对比每一对人脸 matchCount := 0; for i := 0 to faces1.total - 1 do begin // 获取第一张图像中的人脸 cvSetImageROI(img1, pcvRect(faces1^.rect[i])); // 将人脸缩放到统一的大小 cvResize(img1, img1, cvSize(100, 100)); // 重置图像区域 cvResetImageROI(img1); for j := 0 to faces2.total - 1 do begin // 获取第二张图像中的人脸 cvSetImageROI(img2, pcvRect(faces2^.rect[j])); // 将人脸缩放到统一的大小 cvResize(img2, img2, cvSize(100, 100)); // 重置图像区域 cvResetImageROI(img2); // 使用 L2 范数计算两张图像的距离 matchCount := matchCount + cvNorm(img1, img2, CV_L2); end; end; // 计算平均距离 if (faces1.total > 0) and (faces2.total > 0) then Result := matchCount / (faces1.total * faces2.total) else Result := 0; finally // 释放内存存储器 cvReleaseMemStorage(storage); end; finally // 释放图像 cvReleaseImage(img1); cvReleaseImage(img2); end; end; 在上面的代码中,我们使用了 OpenCV 库中的 cvHaarDetectObjects 函数来检测每张图像中的人脸,并使用 L2 范数计算两张图像的距离。最后,返回的值为两张图像中人脸的相似度,值越高表示两张图像中的人脸越相似。注意,在使用 OpenCV 库时,需要使用 IplImage 类型来表示图像,而非 TBitmap 类型。
Luxand FaceSDK是人脸识别和识别技术的库,将图像与现有的图像进行比较是其中的一项任务。以下是使用Luxand FaceSDK进行图像比较的简单示例代码: delphi uses LuxandFaceSDK, JPEG; function CompareImages(const FileName1, FileName2: string): Integer; var Img1, Img2: TJPEGImage; FSDKImage1, FSDKImage2: HImage; FSDKFaceTemplate1, FSDKFaceTemplate2: HTemplate; Similarity: Single; begin Result := -1; // 加载两个JPEG图像 Img1 := TJPEGImage.Create; Img2 := TJPEGImage.Create; try Img1.LoadFromFile(FileName1); Img2.LoadFromFile(FileName2); // 将两个图像转换为FaceSDK图像 FSDKImage1 := LoadImageFromJpegFile(PAnsiChar(AnsiString(FileName1))); FSDKImage2 := LoadImageFromJpegFile(PAnsiChar(AnsiString(FileName2))); // 从FaceSDK图像中提取人脸特征模板 FSDKFaceTemplate1 := GetFaceTemplate(FSDKImage1); FSDKFaceTemplate2 := GetFaceTemplate(FSDKImage2); // 比较两个人脸特征模板的相似性 CompareFaces(FSDKFaceTemplate1, FSDKFaceTemplate2, Similarity); // 将相似性值转换为百分比(0-100) Result := Round(Similarity * 100); finally Img1.Free; Img2.Free; if FSDKImage1 <> 0 then FreeImage(FSDKImage1); if FSDKImage2 <> 0 then FreeImage(FSDKImage2); if FSDKFaceTemplate1 <> 0 then FreeTemplate(FSDKFaceTemplate1); if FSDKFaceTemplate2 <> 0 then FreeTemplate(FSDKFaceTemplate2); end; end; 在这个例子中,我们首先使用Delphi的TJPEGImage类加载两个图像文件。然后,我们将这两个图像文件转换为FaceSDK图像,并从中提取人脸特征模板。最后,我们使用FaceSDK的CompareFaces函数比较两个人脸特征模板,计算它们之间的相似性。 请注意,这个例子中的代码可能需要根据你的具体情况进行修改。例如,你可能需要调整GetFaceTemplate函数返回的人脸特征模板的类型,以适应FaceSDK版本的变化。
Luxand FaceSDK 8版本的图像比较代码与之前的版本略有不同。以下是一个使用Luxand FaceSDK 8进行JPEG图像对比的示例代码: delphi uses LuxandFaceSDK, Vcl.Graphics, JPEG; function CompareImages(const FileName1, FileName2: string): Integer; var Img1, Img2: TJPEGImage; FSDKImage1, FSDKImage2: HImage; FSDKFaceTemplate1, FSDKFaceTemplate2: HFaceTemplate; Similarity: Single; begin Result := -1; // 加载两个JPEG图像 Img1 := TJPEGImage.Create; Img2 := TJPEGImage.Create; try Img1.LoadFromFile(FileName1); Img2.LoadFromFile(FileName2); // 将两个图像转换为FaceSDK图像 FSDKImage1 := LoadImageFromJpegFile(PAnsiChar(AnsiString(FileName1))); FSDKImage2 := LoadImageFromJpegFile(PAnsiChar(AnsiString(FileName2))); // 从FaceSDK图像中提取人脸特征模板 FSDKFaceTemplate1 := GetFaceTemplateInRegion(FSDKImage1, 0, 0, 0, 0); FSDKFaceTemplate2 := GetFaceTemplateInRegion(FSDKImage2, 0, 0, 0, 0); // 比较两个人脸特征模板的相似性 FSDKMatchFaces(FSDKFaceTemplate1, FSDKFaceTemplate2, Similarity); // 将相似性值转换为百分比(0-100) Result := Round(Similarity * 100); finally Img1.Free; Img2.Free; if FSDKImage1 <> 0 then FreeImage(FSDKImage1); if FSDKImage2 <> 0 then FreeImage(FSDKImage2); if FSDKFaceTemplate1 <> 0 then FreeFaceTemplate(FSDKFaceTemplate1); if FSDKFaceTemplate2 <> 0 then FreeFaceTemplate(FSDKFaceTemplate2); end; end; 在这个示例中,我们首先使用Delphi的TJPEGImage类加载两个图像文件。然后,我们将这两个图像文件转换为FaceSDK图像,并从中提取人脸特征模板。最后,我们使用FaceSDK的FSDKMatchFaces函数比较两个人脸特征模板,计算它们之间的相似性。 请注意,这个示例中的代码可能需要根据你的具体情况进行修改。例如,你可能需要调整GetFaceTemplateInRegion函数返回的人脸特征模板的类型,以适应FaceSDK版本的变化。

最新推荐

Delphi XE10自带皮肤的使用方法

1、用Delhi开发的应用程序,窗口界面实在是太土气了。 2、尝试下载安装第三方的皮肤,但会使用APP尺寸暴增。 ...4、本文详细介绍了Delphi XE10自带皮肤的使用方法,图文并茂,操作简单,一看就会。

rt-thread-code-stm32f103-gizwits-gokitv21.rar,GoKit V2.1 是机智云STM

GoKit V2.1 是机智云 (GizWits) 推出的一款基于 ARM Cortex-M3 内核的开发板,最高主频为 72Mhz,该开发板专为物联网打造的硬件开发平台原型,具有丰富的板载资源,可以充分发挥 STM32F103 的芯片性能。采用底板加扩展板结构,方便扩展模块。MCU:STM32F103C8T6,主频 72MHz,64KB FLASH ,20KB RAM,本章节是为需要在 RT-Thread 操作系统上使用更多开发板资源的开发者准备的。通过使用 ENV 工具对 BSP 进行配置,可以开启更多板载资源,实现更多高级功能。本 BSP 为开发者提供 MDK4、MDK5 和 IAR 工程,并且支持 GCC 开发环境。下面以 MDK5 开发环境为例,介绍如何将系统运行起来。

圣诞树代码编程python

圣诞树代码编程python 这个代码定义了一个函数 print_christmas_tree

基于单片机温度控制系统设计--大学毕业论文.doc

基于单片机温度控制系统设计--大学毕业论文.doc

ROSE: 亚马逊产品搜索的强大缓存

89→ROSE:用于亚马逊产品搜索的强大缓存Chen Luo,Vihan Lakshman,Anshumali Shrivastava,Tianyu Cao,Sreyashi Nag,Rahul Goutam,Hanqing Lu,Yiwei Song,Bing Yin亚马逊搜索美国加利福尼亚州帕洛阿尔托摘要像Amazon Search这样的产品搜索引擎通常使用缓存来改善客户用户体验;缓存可以改善系统的延迟和搜索质量。但是,随着搜索流量的增加,高速缓存不断增长的大小可能会降低整体系统性能。此外,在现实世界的产品搜索查询中广泛存在的拼写错误、拼写错误和冗余会导致不必要的缓存未命中,从而降低缓存 在本文中,我们介绍了ROSE,一个RO布S t缓存E,一个系统,是宽容的拼写错误和错别字,同时保留传统的缓存查找成本。ROSE的核心组件是一个随机的客户查询ROSE查询重写大多数交通很少流量30X倍玫瑰深度学习模型客户查询ROSE缩短响应时间散列模式,使ROSE能够索引和检

如何使用Promise.all()方法?

Promise.all()方法可以将多个Promise实例包装成一个新的Promise实例,当所有的Promise实例都成功时,返回的是一个结果数组,当其中一个Promise实例失败时,返回的是该Promise实例的错误信息。使用Promise.all()方法可以方便地处理多个异步操作的结果。 以下是使用Promise.all()方法的示例代码: ```javascript const promise1 = Promise.resolve(1); const promise2 = Promise.resolve(2); const promise3 = Promise.resolve(3)

android studio设置文档

android studio默认设置文档

社交网络中的信息完整性保护

141社交网络中的信息完整性保护摘要路易斯·加西亚-普埃约Facebook美国门洛帕克lgp@fb.com贝尔纳多·桑塔纳·施瓦茨Facebook美国门洛帕克bsantana@fb.com萨曼莎·格思里Facebook美国门洛帕克samguthrie@fb.com徐宝轩Facebook美国门洛帕克baoxuanxu@fb.com信息渠道。这些网站促进了分发,Facebook和Twitter等社交媒体平台在过去十年中受益于大规模采用,反过来又助长了传播有害内容的可能性,包括虚假和误导性信息。这些内容中的一些通过用户操作(例如共享)获得大规模分发,以至于内容移除或分发减少并不总是阻止其病毒式传播。同时,社交媒体平台实施解决方案以保持其完整性的努力通常是不透明的,导致用户不知道网站上发生的任何完整性干预。在本文中,我们提出了在Facebook News Feed中的内容共享操作中添加现在可见的摩擦机制的基本原理,其设计和实现挑战,以�

MutableDenseMatrix' object has no attribute 'flatten'

根据提供的引用内容,可以看出这是一个关于Python中矩阵操作的问题。具体来说,'MutableDenseMatrix' object has no attribute 'flatten'的错误提示表明,矩阵对象没有名为'flatten'的属性。因此,我们需要使用其他方法来展平该矩阵对象。 以下是一种可能的解决方案: ```python # 导入必要的库 from sympy import Matrix # 创建一个矩阵对象 mat = Matrix([[1, 2], [3, 4]]) # 将矩阵对象转换为列表 mat_list = mat.tolist() # 将列表展平 flat

MySQL 75道面试题及答案.docx

MySQL 75道面试题及答案.docx