uniapp livepusher调用前置摄像头 人脸识别并生成代码

你可以使用uniapp的live-pusher组件调用前置摄像头，并结合人脸识别库来实现人脸识别功能。下面是一个简单的示例代码：

1. 首先，在页面中引入live-pusher组件和人脸识别库：

<template>
  <view>
    <live-pusher id="livePusher" url="rtmp://xxx.xxx.xxx.xxx/live/xxx" mode="RTC" camera="front"></live-pusher>
    <canvas id="canvas"></canvas>
  </view>
</template>

<script>
import * as faceapi from 'face-api.js';

export default {
  mounted() {
    this.initFaceRecognition();
  },
  methods: {
    async initFaceRecognition() {
      await faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri('/models');
      await faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri('/models');
      await faceapi.nets.faceRecognitionNet.loadFromUri('/models');
    }
  }
}
</script>

<style>
#canvas {
  position: absolute;
  top: 0;
  left: 0;
}
</style>

2. 在页面加载完成后，初始化人脸识别库。

3. 在需要进行人脸识别的地方，使用canvas绘制视频流中的图像，并进行人脸识别：

const video = document.getElementById('livePusher');
const canvas = document.getElementById('canvas');
const displaySize = { width: video.width, height: video.height };

faceapi.matchDimensions(canvas, displaySize);

setInterval(async () => {
  const detections = await faceapi.detectAllFaces(video).withFaceLandmarks().withFaceDescriptors();
  const resizedDetections = faceapi.resizeResults(detections, displaySize);
  
  canvas.getContext('2d').clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
  
  faceapi.draw.drawDetections(canvas, resizedDetections);
  faceapi.draw.drawFaceLandmarks(canvas, resizedDetections);
  faceapi.draw.drawFaceExpressions(canvas, resizedDetections);
}, 100);

这样，你就可以调用前置摄像头，在画面中进行人脸识别并绘制人脸边框、关键点和表情了。注意，你需要将人脸识别库的模型文件放置在项目的/models目录下。

希望对你有帮助！如有其他问题，请随时提问。