delphi11 离线 人脸对比 代码
时间: 2023-11-17 19:03:02 浏览: 37
Delphi11可以实现离线人脸对比功能。在使用Delphi编写离线人脸对比代码之前,首先需要获取人脸图像并将其保存在本地。然后,我们可以使用开源的人脸识别库(如DLib)来进行人脸特征提取和比对。
以下是一个简单的示例代码:
1. 首先,我们需要引入DLib的库文件。可以通过自行编译或在Delphi的环境中添加相应的库文件来实现。
2. 读取需要对比的两张人脸图像,并将其转换为DLib支持的数据格式。
3. 使用DLib的人脸检测器来定位并标记图像中的人脸位置。
4. 对两张人脸图像进行特征提取,获取其唯一的人脸特征向量。
5. 使用一种距离度量方法(如欧氏距离)来计算两张人脸特征向量的差异程度。
6. 判断差异程度是否小于设定的阈值,若小于阈值则可以认为两张人脸是匹配的。
以上代码仅为简单示例,实际应用中还需要考虑错误处理、异常处理以及多张人脸对比的情况等。
总结起来,Delphi11可以使用第三方的人脸识别库实现离线人脸对比功能。通过将人脸图像进行特征提取和比对,可以判断两张人脸图像的相似度,实现人脸识别相关的应用。
相关问题
delphixe FaceAPI 离线 人脸对比 代码
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。
delphi11 opencv 人脸对比代码
以下是一个 Delphi11 中使用 OpenCV 进行人脸对比的示例代码:
```
uses
..., cvtypes, cvimgproc, cvhighgui, cvhaartraining;
function CompareFaces(const Image1, Image2: IplImage): Double;
var
Cascade: CvHaarClassifierCascade;
Storage: PCvMemStorage;
Faces1, Faces2: CvSeq;
FaceRect1, FaceRect2: TCvRect;
i: Integer;
TotalDiff: Double;
begin
// 加载人脸检测器
Cascade := cvLoad('haarcascade_frontalface_alt.xml', nil, nil, nil);
// 分配内存
Storage := cvCreateMemStorage(0);
// 检测图像1中的人脸
Faces1 := cvHaarDetectObjects(Image1, Cascade, Storage, 1.2, 2, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(50, 50));
// 检测图像2中的人脸
Faces2 := cvHaarDetectObjects(Image2, Cascade, Storage, 1.2, 2, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(50, 50));
// 计算两张图像中所有人脸的相似度
TotalDiff := 0;
for i := 0 to Min(Faces1.total, Faces2.total) - 1 do
begin
// 获取人脸区域
FaceRect1 := PCvRect(cvGetSeqElem(Faces1, i))^;
FaceRect2 := PCvRect(cvGetSeqElem(Faces2, i))^;
// 裁剪出人脸图像
cvSetImageROI(Image1, FaceRect1);
cvSetImageROI(Image2, FaceRect2);
// 计算人脸图像的相似度
TotalDiff := TotalDiff + cvNorm(Image1, Image2, CV_L2);
// 重置图像区域
cvResetImageROI(Image1);
cvResetImageROI(Image2);
end;
// 释放内存
cvReleaseHaarClassifierCascade(Cascade);
cvReleaseMemStorage(@Storage);
// 计算平均相似度
Result := TotalDiff / Min(Faces1.total, Faces2.total);
end;
```
调用 `CompareFaces()` 函数并传入两张需要比较的图像,函数会返回两张图像中所有人脸的平均相似度。请注意,此代码仅用于演示,实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。
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