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【Win10 应用开发】人脸识别

可能你会认为人脸识别用起来会很复杂，老周当初也这么想，但通过实际操作后，我发现非然。

经过微软封装的东西，向来都是复杂问题简单化，只要用得舒心，代码越少越好，用最少的代码做最多的事情，此为大师境界也。

好，屁话不说，先介绍一下如何完成人脸识别（或者叫人脸检测，随你怎么翻译，反正知道是怎么一回事就行）。核心的类是FaceDetector，不要问我这个类在哪里，自己打开对象浏览器搜索。

第一步，访问静态属性IsSupported，看看当前平台是不是支持人脸识别，如果返回false，那就没戏了。

第二步，调用静态方法CreateAsync得到一个FaceDetector实例，所以该类不需要手动实例化，初始化过程由运行库来完成，然后把初始化好的实例返回给咱们，然后就可以用它来干活了。

第三步，调用实例方法DetectFacesAsync进行识别，识别完后会返回一个DetectedFace列表，每个DetectedFace表示一张脸，因为你用来识别的照片中可能包含N张脸。FaceBox属性包含了人脸的矩形区域，就是人脸位于整张照片的哪个位置，可通过X，Y坐标描述矩形的左上角位置，并用宽度和高度来表明那张脸的大小。

DetectFacesAsync方法需要一个SoftwareBitmap类型的参数，该参数就是你要用来识别人脸的图像。

可能大家已经知道，通过BitmapDecoder类的GetSoftwareBitmapAsync方法可以返回一个SoftwareBitmap实例，不过要注意的是，FaceDetector在进行检测时并不是所有像素格式都支持，可以调用GetSupportedBitmapPixelFormats方法来获取所有受支持的像素格式列表，经老周测试，该方法返回Nv12和Gray8，也就是当前只支持这两种格式。当然，你也可以通过IsBitmapPixelFormatSupported方法来验证一下某个像素格式是否被支持。

好了，基本用法已经说完了，确实不是很复杂。下面，老周给大家演示一个例子，该例子允许你选择一张照片，然后识别出照片上的人脸，并用一个矩形来标记。

先看看UI的设计，主要的XAML如下：

<Grid>  <Grid.RowDefinitions>   <RowDefinition Height="auto"/>   <RowDefinition Height="*"/>   <RowDefinition Height="auto"/>  </Grid.RowDefinitions>  <Button Content="选择要识别的照片" Click="OnClick"/>  <Viewbox  Grid.Row="1" Margin="5" Stretch="Uniform" HorizontalAlignment="Stretch" VerticalAlignment="Stretch">   <Canvas Name="cv" Width="{x:Bind img.Width,Mode=OneWay}" Height="{x:Bind img.Height,Mode=OneWay}" >    <Image Name="img" Stretch="None"/>   </Canvas>  </Viewbox>  <TextBlock Name="tbMessage" Foreground="Red" FontSize="16" Grid.Row="2"/> </Grid>

为啥我要用一个ViewBox呢，因为这个控件有一个好处，就是会自动将它里面的可视化对象进行缩放，待会儿我要在Image上显示图片，而且还要用到Rectangle元素来标记人脸的位置，为了让绝对坐标计算起来能与原图相等，就把这些内容都放在ViewBox中，让Viewbox来进行缩放，这样一来，就能够根据窗口的大小自动调整显示区域了。

之所以用Canvas，是因它是绝对坐标定位的，这方便我稍后放置Rectangle元素。

处理按钮事件，通过OpenFilePicker来打开图像文件。

FileOpenPicker picker = new FileOpenPicker();             picker.FileTypeFilter.Add(".jpg");             picker.FileTypeFilter.Add(".jpeg");             picker.FileTypeFilter.Add(".png");              StorageFile file = await picker.PickSingleFileAsync();

记得以前跟大家讲过，picker调用后要挂起当前应用，并通过响应应用激活来处理获取的文件，这是在WP 8.1的文章中说过，但是，现在不用了，很简单，因为Windows Phone App和Windows App已经完全统一了，所以不必再考虑平台隔离的代码了。

下面代码完成两件事：1、在Image控件上显示图像；2、进行识别，并用矩形标记人脸位置。

if (file != null)    {     using (IRandomAccessStream streamIn= await file.OpenReadAsync())     {      // 对图像文件进行解码      BitmapDecoder decoder = await BitmapDecoder.CreateAsync(streamIn);      // 获取图像内容      SoftwareBitmap sbmp = await decoder.GetSoftwareBitmapAsync(BitmapPixelFormat.Bgra8, BitmapAlphaMode.Straight);      WriteableBitmap bmp = new WriteableBitmap(sbmp.PixelWidth, sbmp.PixelHeight);      sbmp.CopyToBuffer(bmp.PixelBuffer);      this.img.Source = bmp;      img.Width = bmp.PixelWidth;      img.Height = bmp.PixelHeight;      // 通过循环，尝试以各种受支持的格式来进行识别      // 如果识别顺利，就跳出循环      // 否则进入下一轮循环      int n = 0;      while (n < formats.Count)      {       if (FaceDetector.IsBitmapPixelFormatSupported(formats[n]))       {        FaceDetector detector = await FaceDetector.CreateAsync();        try        {         // 转换图像像素格式         SoftwareBitmap sbmp2 = SoftwareBitmap.Convert(sbmp, formats[n]);         // 进行检测         IList<DetectedFace> results = await detector.DetectFacesAsync(sbmp2);         // 清理Canvas中的矩形         while (cv.Children.Count > 1)          cv.Children.RemoveAt(cv.Children.Count - 1);         // 在界面上添加矩形         for (int i = 0; i < results.Count; i++)         {          DetectedFace dface = results[i];          Rectangle rect = new Rectangle();          rect.Stroke = new SolidColorBrush(Colors.Yellow);          rect.StrokeThickness = 5d;          // 定位矩形          Canvas.SetLeft(rect, dface.FaceBox.X);          Canvas.SetTop(rect, dface.FaceBox.Y);          rect.Width = dface.FaceBox.Width;          rect.Height = dface.FaceBox.Height;          cv.Children.Add(rect);         }         tbMessage.Text = "人脸识别完成。";         break;        }        catch        {         tbMessage.Text = "人脸识别失败。";         n++;        }        //cv.InvalidateArrange();       }      }     }

因为我要在Image上显示图像，所以从decoder中得到的SoftwareBitmap不能直接用于识别，原因是我刚才说了，目前SDK的人脸识别只支持少量的像素格式，Bgra8是不受支持的，所以可以用SoftwareBitmap的Convert方法转换格式，并返回转换后的SoftwareBitmap对象。

这里我用一个while循环来完成识别：

int n = 0; while (n < formats.Count) {  if (FaceDetector.IsBitmapPixelFormatSupported(formats[n]))  {   FaceDetector detector = await FaceDetector.CreateAsync();   try   {    ……    break;   }   catch   {    ……    n++;   }  }