delphixe 人脸对比 代码

时间: 2023-07-02 12:17:01 浏览: 54
以下是 Delphi 中使用人脸对比的示例代码: ```delphi uses FaceAPI; function CompareFaces(const image1, image2: TStream): Single; var faceAPI: TFaceAPI; face1, face2: TFaceAPIFace; begin faceAPI := TFaceAPI.Create('your_api_key', 'your_api_secret'); try // 获取第一张图像的人脸信息 face1 := faceAPI.Detect(image1); // 获取第二张图像的人脸信息 face2 := faceAPI.Detect(image2); // 对比两张图像的人脸 Result := faceAPI.Compare(face1.FaceId, face2.FaceId); finally faceAPI.Free; end; end; ``` 在上面的代码中,我们使用了 `FaceAPI` 单元中的 `TFaceAPI` 类来执行人脸检测和对比操作。在创建 `TFaceAPI` 对象时,需要传入你的 API Key 和 API Secret。然后,我们使用 `Detect` 方法来获取每张图像中的人脸信息,并使用 `Compare` 方法对比两张图像中的人脸。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。
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delphi xe OpenCV 人脸对比 代码

以下是 Delphi XE 和 OpenCV 实现人脸对比的示例代码: ```delphi uses ..., cvtypes, cvimgproc, cvobjdetect, cvface; procedure TForm1.CompareFaces(const Image1, Image2: IplImage); var FaceRecognizer: TCvFaceRecognizer; FaceRecognizerType: TCvFaceRecognizerType; FaceDetector: TCvHaarClassifierCascade; Storage: PCvMemStorage; Faces1, Faces2: PCvSeq; Face1, Face2: PCvRect; Gray1, Gray2: IplImage; FaceImage1, FaceImage2: IplImage; FaceFeature1, FaceFeature2: PSingle; Distance: Single; begin // 初始化人脸检测器 FaceDetector := cvLoadHaarClassifierCascade('haarcascade_frontalface_alt.xml', cvSize(0, 0)); // 初始化人脸识别器 FaceRecognizerType := cvFaceRecognizerLBPH; FaceRecognizer := cvCreateFaceRecognizer(FaceRecognizerType); // 初始化特征存储器 Storage := cvCreateMemStorage(0); // 加载图像并进行灰度化 Gray1 := cvCreateImage(Image1.cvSize, Image1.depth, 1); cvCvtColor(Image1, Gray1, CV_BGR2GRAY); Gray2 := cvCreateImage(Image2.cvSize, Image2.depth, 1); cvCvtColor(Image2, Gray2, CV_BGR2GRAY); try // 检测人脸 Faces1 := cvHaarDetectObjects(Gray1, FaceDetector, Storage, 1.2, 2, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(30, 30)); Faces2 := cvHaarDetectObjects(Gray2, FaceDetector, Storage, 1.2, 2, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(30, 30)); // 获取第一个人脸的图像并进行特征提取 if (Faces1 <> nil) and (Faces1^.total > 0) then begin Face1 := PCvRect(cvGetSeqElem(Faces1, 0)); FaceImage1 := cvCreateImage(cvSize(Face1^.width, Face1^.height), Image1.depth, Image1.nChannels); cvSetImageROI(Image1, cvRect(Face1^.x, Face1^.y, Face1^.width, Face1^.height)); cvCopy(Image1, FaceImage1, nil); cvResetImageROI(Image1); FaceFeature1 := cvCreateMat(1, FaceRecognizer.eigenVects^.cols, CV_32FC1); cvExtractFaceFeature(FaceImage1, FaceFeature1, FaceRecognizer); end; // 获取第二个人脸的图像并进行特征提取 if (Faces2 <> nil) and (Faces2^.total > 0) then begin Face2 := PCvRect(cvGetSeqElem(Faces2, 0)); FaceImage2 := cvCreateImage(cvSize(Face2^.width, Face2^.height), Image2.depth, Image2.nChannels); cvSetImageROI(Image2, cvRect(Face2^.x, Face2^.y, Face2^.width, Face2^.height)); cvCopy(Image2, FaceImage2, nil); cvResetImageROI(Image2); FaceFeature2 := cvCreateMat(1, FaceRecognizer.eigenVects^.cols, CV_32FC1); cvExtractFaceFeature(FaceImage2, FaceFeature2, FaceRecognizer); end; // 计算人脸相似度 if (FaceFeature1 <> nil) and (FaceFeature2 <> nil) then begin Distance := cvNorm(FaceFeature1, FaceFeature2, CV_L2); if Distance < 0.6 then ShowMessage('两张人脸相似') else ShowMessage('两张人脸不相似'); end; finally // 释放资源 cvReleaseHaarClassifierCascade(FaceDetector); cvReleaseMemStorage(Storage); cvReleaseImage(Gray1); cvReleaseImage(Gray2); if FaceImage1 <> nil then cvReleaseImage(FaceImage1); if FaceImage2 <> nil then cvReleaseImage(FaceImage2); if FaceFeature1 <> nil then cvReleaseMat(FaceFeature1); if FaceFeature2 <> nil then cvReleaseMat(FaceFeature2); end; end; ``` 上述代码中,使用了 OpenCV 的人脸检测器和人脸识别器进行人脸对比。具体实现细节可以参考 OpenCV 的相关文档和示例代码。

delphixe FaceAPI 人脸对比 代码

以下是 Delphi XE 中使用 FaceAPI 进行人脸对比的示例代码: ```delphi uses FaceAPI; function CompareFaces(const image1, image2: TStream): Single; var faceAPI: TFaceAPI; face1, face2: TFaceAPIFace; begin faceAPI := TFaceAPI.Create('your_api_key', 'your_api_secret'); try // 获取第一张图像的人脸信息 face1 := faceAPI.Detect(image1); // 获取第二张图像的人脸信息 face2 := faceAPI.Detect(image2); // 对比两张图像的人脸 Result := faceAPI.Compare(face1.FaceId, face2.FaceId); finally faceAPI.Free; end; end; ``` 在上面的代码中,我们使用了 `FaceAPI` 单元中的 `TFaceAPI` 类来执行人脸检测和对比操作。在创建 `TFaceAPI` 对象时,需要传入你的 API Key 和 API Secret。然后,我们使用 `Detect` 方法来获取每张图像中的人脸信息,并使用 `Compare` 方法对比两张图像中的人脸。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。

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