【C#项目】使用百度ai人脸库实现人脸识别

news2024/12/24 11:03:22

1. 项目介绍

本项目利用百度AI的人脸识别技术，开发了一个可以进行人脸识别的应用程序。项目涉及网络连接、文件处理、图像处理、数据库管理及音视频处理等多个技术领域。本文将详细介绍项目的整体架构和实现过程。

2. 技术栈

本项目使用了以下技术：

编程语言：C#
框架和库：
- 网络连接：HttpClient
- 文件处理：System.IO
- 图像处理：OpenCvSharp, System.Drawing
- 数据库：SQLite, Dapper
- 音视频处理：NAudio, FFmpeg
- 百度AI SDK：百度人脸识别API
- 库：aforg库

3.连接百度API的先行准备

（1）浏览器搜索百度ai

（2）找到人脸识别云服务

（3）在以下界面，点击立即使用

（4）将有关服务开启（如果使用不多的话差不多可以免费使用）

（5）开启完毕后，在应用列表界面创建你的应用（用于链接）

（6）创建好应用后，在人脸库中添加用户（用于实现人脸识别）

（7）在人脸库在创建组，在组内添加用户

4.实现

（1）打开vs，创建窗体应用并配置项目的依赖库。使用NuGet包管理器添加所需的库，如HttpClient、OpenCvSharp、SQLite、Dapper、NAudio和FFmpeg。

（2）将之前创建的应用的关键字放进去

（3）使用HttpClient库连接百度AI的人脸识别API。以下是一个示例代码片段：

using System.Net.Http;
using System.Threading.Tasks;

public class FaceRecognitionService
{
    private readonly HttpClient _httpClient;

    public FaceRecognitionService()
    {
        _httpClient = new HttpClient();
    }

    public async Task<string> RecognizeFaceAsync(byte[] imageBytes)
    {
        var content = new ByteArrayContent(imageBytes);
        var response = await _httpClient.PostAsync("https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect", content);
        return await response.Content.ReadAsStringAsync();
    }
}

（4）使用System.IO库进行文件操作。以下是一个示例代码片段：

using System.IO;

public class FileService
{
    public byte[] ReadFile(string path)
    {
        return File.ReadAllBytes(path);
    }

    public void WriteFile(string path, byte[] data)
    {
        File.WriteAllBytes(path, data);
    }
}

(5)使用OpenCvSharp和System.Drawing库进行图像处理。以下是一个示例代码片段：

using OpenCvSharp;
using System.Drawing;

public class ImageService
{
    public Bitmap ProcessImage(string imagePath)
    {
        var image = new Mat(imagePath);
        // 图像处理操作
        return OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(image);
    }
}

(6)使用SQLite和Dapper进行数据库管理。以下是一个示例代码片段：

using Dapper;
using System.Data.SQLite;

public class DatabaseService
{
    private readonly string _connectionString;

    public DatabaseService(string connectionString)
    {
        _connectionString = connectionString;
    }

    public void SaveData(string data)
    {
        using (var connection = new SQLiteConnection(_connectionString))
        {
            connection.Execute("INSERT INTO FaceData (Data) VALUES (@Data)", new { Data = data });
        }
    }
}

(7)音视频处理:使用NAudio和FFmpeg进行音视频处理。以下是一个示例代码片段：

using NAudio.Wave;

public class VideoService
{
    public void ExtractAudio(string videoPath, string audioOutputPath)
    {
        using (var reader = new MediaFoundationReader(videoPath))
        {
            WaveFileWriter.CreateWaveFile(audioOutputPath, reader);
        }
    }
}

5. 项目结构

项目的文件和目录结构如下：

FaceRecognitionProject/
│
├── Data/                   # 数据目录
│   ├── Images/             # 存储图像文件
│   └── Videos/             # 存储视频文件
│
├── Database/               # 数据库目录
│   └── FaceRecognition.db  # 数据库文件
│
├── FaceRecognitionProject.sln # 解决方案文件
├── FaceRecognitionProject/
│   ├── Program.cs          # 主程序入口
│   ├── Services/           # 各种服务类
│   │   ├── FaceRecognitionService.cs  # 人脸识别服务
│   │   ├── FileService.cs  # 文件处理服务
│   │   ├── DatabaseService.cs  # 数据库服务
│   │   ├── VideoService.cs  # 视频处理服务
│   ├── Models/             # 数据模型
│   └── Utils/              # 工具类
│
└── README.md               # 项目说明文件