1、人脸模块:新增小视科技(MiniVision)活体检测模型

2、人脸模块:新增阿里通义工作室活体检测模型
3、人脸模块:新增2个表情识别模型
4、人脸模块:新增InsightFace、ElasticFace人脸识别模型
5、人脸模块:新增Seetaface6质量评估模型
6、目标检测模块:开放更多自定义模型参数
7、人脸模块:支持base64图片
8、实现接口 AutoCloseable,支持资源的自动释放
9、OCR模块:解决加方向矫正后无法连续识别bug
10、人脸模块:解决人脸更新后缓存问题
11、优化部分功能
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dengwenjie
2025-07-07 08:45:08 +08:00
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7
examples/ocr-examples/.gitignore vendored Normal file
View File

@@ -0,0 +1,7 @@
.idea
.idea/
target
log
*.iml
/.settings/
/logging.file_IS_UNDEFINED/

View File

@@ -0,0 +1,74 @@
# OCR文字识别示例
## 📁 项目结构
```
src
├── main
│ ├── java
│ │ └── smartai/examples/ocr
│ │ ├── OcrDetectionDemo.java # 文本检测示例
│ │ ├── OcrDirectionDetDemo.java # 文本方向检测示例
│ │ └── OcrRecognizeDemo.java # 文本识别示例
│ └── resources
│ ├── logback.xml # 日志配置文件
└── test
```
---
## 🧩 功能说明
### 1. 文本检测 - [OcrDetectionDemo]
- **功能**:检测图像中的文本区域,仅返回文本框位置,不识别文字内容。
### 2. 文本方向检测 - [OcrDirectionDetDemo]
- **功能**在文本检测基础上判断文本整体方向0°, 90°, 180°, 270°
### 3. 文本识别 - [OcrRecognizeDemo]
- **功能**:对检测到的文本区域进行文字识别,支持简体中文、繁体中文、英文、日文等。
- **流程**
- 文本检测 → 文本识别(或加上方向矫正)
---
## ⚙️ 配置要求
- **运行环境**
- JDK 1.8 或更高版本
- IntelliJ IDEA 推荐作为开发 IDE
- **依赖库**
- OpenCV、DJL、SmartJavaAI SDK
- **模型路径**
- 所有模型需下载并配置正确的路径(参考各 demo 注释中的链接)
---
## 🚀 快速开始
1. 克隆项目到本地:
2. 导入项目至 IntelliJ IDEA。
3. 根据需要修改模型路径(见各 demo 中注释)。
4. 运行对应的 JUnit 测试类方法即可体验各项功能。
---
## 📄 文档
有关完整使用说明,请查阅 SmartJavaAI 官方文档:
[http://doc.smartjavaai.cn](http://doc.smartjavaai.cn)
---

View File

@@ -0,0 +1,309 @@
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>cn.smartjavaai</groupId>
<artifactId>examples</artifactId>
<version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
<properties>
<maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<smartjavaai.version>1.0.19</smartjavaai.version>
<!--如果打包运行需要替换成你的main-->
<exec.mainClass>smartai.examples.ocr.OcrRecognizeDemo</exec.mainClass>
<javacv.version>1.5.10</javacv.version>
<javacv.platform.macosx-arm64>macosx-arm64</javacv.platform.macosx-arm64>
<javacv.platform.linux-x86_64>linux-x86_64</javacv.platform.linux-x86_64>
<javacv.platform.linux-arm64>linux-arm64</javacv.platform.linux-arm64>
<javacv.platform.windows-x86_64>windows-x86_64</javacv.platform.windows-x86_64>
<djl.platform.windows-x86_64>win-x86_64</djl.platform.windows-x86_64>
<djl.platform.linux-x86_64>linux-x86_64</djl.platform.linux-x86_64>
<djl.platform.linux-aarch64>linux-aarch64</djl.platform.linux-aarch64>
<djl.platform.osx-aarch64>osx-aarch64</djl.platform.osx-aarch64>
</properties>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>cn.smartjavaai</groupId>
<artifactId>smartjavaai-bom</artifactId>
<version>${smartjavaai.version}</version>
<type>pom</type>
<!-- 注意这里是import -->
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>commons-cli</groupId>
<artifactId>commons-cli</artifactId>
<version>1.9.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>commons-io</groupId>
<artifactId>commons-io</artifactId>
<version>2.17.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-slf4j2-impl</artifactId>
<version>2.24.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.testng</groupId>
<artifactId>testng</artifactId>
<version>7.10.2</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ch.qos.logback</groupId>
<artifactId>logback-classic</artifactId>
<version>1.2.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.30</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.83</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.13.2</version>
</dependency>
<!--OCR检测模块-->
<dependency>
<groupId>cn.smartjavaai</groupId>
<artifactId>smartjavaai-ocr</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
<artifactId>pytorch-jni</artifactId>
<version>2.5.1-0.32.0</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<!-- windows平台 (保留对应平台的配置,可以减小包大小)-->
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>javacpp</artifactId>
<version>${javacv.version}</version>
<classifier>${javacv.platform.windows-x86_64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>ffmpeg</artifactId>
<version>6.1.1-1.5.10</version>
<classifier>${javacv.platform.windows-x86_64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>openblas</artifactId>
<version>0.3.26-1.5.10</version>
<classifier>${javacv.platform.windows-x86_64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>opencv</artifactId>
<version>4.9.0-1.5.10</version>
<classifier>${javacv.platform.windows-x86_64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
<artifactId>pytorch-native-cpu</artifactId>
<classifier>${djl.platform.windows-x86_64}</classifier>
<version>2.5.1</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<!-- linux x86 平台 (保留对应平台的配置,可以减小包大小)-->
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>javacpp</artifactId>
<version>${javacv.version}</version>
<classifier>${javacv.platform.linux-x86_64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>ffmpeg</artifactId>
<version>6.1.1-1.5.10</version>
<classifier>${javacv.platform.linux-x86_64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>openblas</artifactId>
<version>0.3.26-1.5.10</version>
<classifier>${javacv.platform.linux-x86_64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>opencv</artifactId>
<version>4.9.0-1.5.10</version>
<classifier>${javacv.platform.linux-x86_64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
<artifactId>pytorch-native-cpu</artifactId>
<classifier>${djl.platform.linux-x86_64}</classifier>
<version>2.5.1</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<!-- macOS M系列 平台 (保留对应平台的配置,可以减小包大小)-->
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>javacpp</artifactId>
<version>${javacv.version}</version>
<classifier>${javacv.platform.macosx-arm64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>ffmpeg</artifactId>
<version>6.1.1-1.5.10</version>
<classifier>${javacv.platform.macosx-arm64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>openblas</artifactId>
<version>0.3.26-1.5.10</version>
<classifier>${javacv.platform.macosx-arm64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>opencv</artifactId>
<version>4.9.0-1.5.10</version>
<classifier>${javacv.platform.macosx-arm64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
<artifactId>pytorch-native-cpu</artifactId>
<classifier>${djl.platform.osx-aarch64}</classifier>
<version>2.5.1</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<!-- linux aarch64 平台 (保留对应平台的配置,可以减小包大小)-->
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>javacpp</artifactId>
<version>${javacv.version}</version>
<classifier>${javacv.platform.linux-arm64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>ffmpeg</artifactId>
<version>6.1.1-1.5.10</version>
<classifier>${javacv.platform.linux-arm64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>openblas</artifactId>
<version>0.3.26-1.5.10</version>
<classifier>${javacv.platform.linux-arm64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>opencv</artifactId>
<version>4.9.0-1.5.10</version>
<classifier>${javacv.platform.linux-arm64}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
<artifactId>pytorch-native-cpu-precxx11</artifactId>
<classifier>${djl.platform.linux-aarch64}</classifier>
<version>2.5.1</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>3.5.0</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals><goal>shade</goal></goals>
<configuration>
<createDependencyReducedPom>false</createDependencyReducedPom>
<transformers>
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
<mainClass>${exec.mainClass}</mainClass>
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
<repositories>
<repository>
<id>aliyunmaven</id>
<name>阿里云公共仓库</name>
<url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
<releases>
<enabled>true</enabled>
</releases>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
</repository>
</repositories>
</project>

View File

@@ -0,0 +1,76 @@
package smartai.examples.ocr;
import cn.smartjavaai.common.entity.DetectionResponse;
import cn.smartjavaai.common.enums.DeviceEnum;
import cn.smartjavaai.ocr.config.OcrDetModelConfig;
import cn.smartjavaai.ocr.entity.OcrBox;
import cn.smartjavaai.ocr.enums.CommonDetModelEnum;
import cn.smartjavaai.ocr.factory.OcrModelFactory;
import cn.smartjavaai.ocr.model.common.detect.OcrCommonDetModel;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.Test;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
/**
* OCR 文本检测 示例
* 模型下载地址https://pan.baidu.com/s/15Noz2xHQzqMQSl1B19BobQ?pwd=1234 提取码: 1234
* @author dwj
*/
@Slf4j
public class OcrDetectionDemo {
//设备类型
public static DeviceEnum device = DeviceEnum.CPU;
/**
* 文本检测
* 检测图像中的文本区域,仅返回文本框位置,不识别文字内容
* 模型需要放在单独文件夹
*/
@Test
public void detect(){
OcrDetModelConfig config = new OcrDetModelConfig();
//指定检测模型
config.setModelEnum(CommonDetModelEnum.PADDLEOCR_V5_DET_MODEL);
//指定模型位置,需要更改为自己的模型路径(下载地址请查看文档)
config.setDetModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/ocr模型/PP-OCRv5_server_det_infer/PP-OCRv5_server_det.onnx");
config.setDevice(device);
try (OcrCommonDetModel model = OcrModelFactory.getInstance().getDetModel(config)){
List<OcrBox> boxes = model.detect("src/main/resources/ocr_1.jpg");
log.info("OCR检测结果{}", JSONObject.toJSONString(boxes));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 文本检测并绘制结果
* 检测图像中的文本区域,仅检测文本框位置,不识别文字内容
* 模型需要放在单独文件夹
*/
@Test
public void detectAndDraw(){
OcrDetModelConfig config = new OcrDetModelConfig();
//指定检测模型
config.setModelEnum(CommonDetModelEnum.PADDLEOCR_V5_DET_MODEL);
//指定模型位置,需要更改为自己的模型路径(下载地址请查看文档)
config.setDetModelPath("/PP-OCRv5_server_det_infer/PP-OCRv5_server_det.onnx");
try (OcrCommonDetModel model = OcrModelFactory.getInstance().getDetModel(config)){
model.detectAndDraw("src/main/resources/ocr_1.jpg", "output/ocr_1_detected.jpg");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

View File

@@ -0,0 +1,85 @@
package smartai.examples.ocr;
import cn.smartjavaai.common.enums.DeviceEnum;
import cn.smartjavaai.ocr.config.DirectionModelConfig;
import cn.smartjavaai.ocr.config.OcrDetModelConfig;
import cn.smartjavaai.ocr.entity.OcrBox;
import cn.smartjavaai.ocr.entity.OcrItem;
import cn.smartjavaai.ocr.enums.CommonDetModelEnum;
import cn.smartjavaai.ocr.enums.DirectionModelEnum;
import cn.smartjavaai.ocr.factory.OcrModelFactory;
import cn.smartjavaai.ocr.model.common.detect.OcrCommonDetModel;
import cn.smartjavaai.ocr.model.common.direction.OcrDirectionModel;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.Test;
import java.util.List;
/**
* OCR 文本方向检测 示例
* 模型下载地址https://pan.baidu.com/s/1MLfd73Vjdpnuls9-oqc9uw?pwd=1234 提取码: 1234
* @author dwj
* @date 2025/5/25
*/
@Slf4j
public class OcrDirectionDetDemo {
//设备类型
public static DeviceEnum device = DeviceEnum.CPU;
/**
* 获取方向检测模型
* @return
*/
public OcrDirectionModel getDirectionModel(){
DirectionModelConfig directionModelConfig = new DirectionModelConfig();
//指定检测模型
directionModelConfig.setDetModelEnum(CommonDetModelEnum.PADDLEOCR_V5_DET_MODEL);
//指定检测模型位置,需要更改为自己的模型路径(下载地址请查看文档)
directionModelConfig.setDetModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/ocr模型/PP-OCRv5_server_det_infer/PP-OCRv5_server_det.onnx");
//指定文本方向检测模型
directionModelConfig.setModelEnum(DirectionModelEnum.CH_PPOCR_MOBILE_V2_CLS);
//指定文本方向检测模型路径,需要更改为自己的模型路径(下载地址请查看文档)
directionModelConfig.setModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/ocr模型/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls.onnx");
directionModelConfig.setDevice(device);
return OcrModelFactory.getInstance().getDirectionModel(directionModelConfig);
}
/**
* 文本方向检测
* 流程:文本检测 -> 方向分类
* 检测图像中文字的整体方向
* 支持返回四种可能的方向角度0°, 90°, 180°, 270°
* 模型需要放在单独文件夹
*/
@Test
public void detect(){
try (OcrDirectionModel directionModel = getDirectionModel()){
List<OcrItem> itemList = directionModel.detect("src/main/resources/ocr_3.jpg");
log.info("OCR方向检测结果{}", JSONObject.toJSONString(itemList));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 文本检测并绘制结果
* 流程:文本检测 -> 方向分类
* 检测图像中的文本区域,仅检测文本框位置,不识别文字内容
* 模型需要放在单独文件夹
*/
@Test
public void detectAndDraw(){
try (OcrDirectionModel directionModel = getDirectionModel()){
directionModel.detectAndDraw("src/main/resources/ocr_3.jpg", "output/ocr_3_detected.png");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

View File

@@ -0,0 +1,145 @@
package smartai.examples.ocr;
import cn.smartjavaai.common.enums.DeviceEnum;
import cn.smartjavaai.ocr.config.OcrDetModelConfig;
import cn.smartjavaai.ocr.config.OcrRecModelConfig;
import cn.smartjavaai.ocr.entity.OcrBox;
import cn.smartjavaai.ocr.entity.OcrInfo;
import cn.smartjavaai.ocr.enums.CommonDetModelEnum;
import cn.smartjavaai.ocr.enums.CommonRecModelEnum;
import cn.smartjavaai.ocr.enums.DirectionModelEnum;
import cn.smartjavaai.ocr.factory.OcrModelFactory;
import cn.smartjavaai.ocr.model.common.detect.OcrCommonDetModel;
import cn.smartjavaai.ocr.model.common.recognize.OcrCommonRecModel;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.Test;
import java.io.File;
import java.util.List;
/**
* OCR 文本识别 示例
* 模型下载地址https://pan.baidu.com/s/1MLfd73Vjdpnuls9-oqc9uw?pwd=1234 提取码: 1234
* @author dwj
* @date 2025/5/25
*/
@Slf4j
public class OcrRecognizeDemo {
//设备类型
public static DeviceEnum device = DeviceEnum.CPU;
/**
* 获取通用识别模型(不带方向矫正)
* @return
*/
public OcrCommonRecModel getRecModel(){
OcrRecModelConfig recModelConfig = new OcrRecModelConfig();
//指定检测模型
recModelConfig.setDetModelEnum(CommonDetModelEnum.PADDLEOCR_V5_DET_MODEL);
//指定检测模型位置,需要更改为自己的模型路径(下载地址请查看文档)
recModelConfig.setDetModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/ocr模型/PP-OCRv5_server_det_infer/PP-OCRv5_server_det.onnx");
//指定识别模型
recModelConfig.setRecModelEnum(CommonRecModelEnum.PADDLEOCR_V5_REC_MODEL);
//指定识别模型位置,需要更改为自己的模型路径(下载地址请查看文档)
recModelConfig.setRecModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/ocr模型/PP-OCRv5_server_rec_infer/PP-OCRv5_server_rec.onnx");
recModelConfig.setDevice(device);
return OcrModelFactory.getInstance().getRecModel(recModelConfig);
}
/**
* 获取通用识别模型(带方向矫正)
* @return
*/
public OcrCommonRecModel getRecModelWithDirection() {
OcrRecModelConfig recModelConfig = new OcrRecModelConfig();
//指定检测模型
recModelConfig.setDetModelEnum(CommonDetModelEnum.PADDLEOCR_V5_DET_MODEL);
//指定检测模型位置,需要更改为自己的模型路径(下载地址请查看文档)
recModelConfig.setDetModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/ocr模型/PP-OCRv5_server_det_infer/PP-OCRv5_server_det.onnx");
//指定识别模型
recModelConfig.setRecModelEnum(CommonRecModelEnum.PADDLEOCR_V5_REC_MODEL);
//指定识别模型位置,需要更改为自己的模型路径(下载地址请查看文档)
recModelConfig.setRecModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/ocr模型/PP-OCRv5_server_rec_infer/PP-OCRv5_server_rec.onnx");
//指定方向检测模型
recModelConfig.setDirectionModelEnum(DirectionModelEnum.CH_PPOCR_MOBILE_V2_CLS);
//指定方向模型位置,需要更改为自己的模型路径(下载地址请查看文档)
recModelConfig.setDirectionModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/ocr模型/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls.onnx");
recModelConfig.setDevice(device);
return OcrModelFactory.getInstance().getRecModel(recModelConfig);
}
/**
* 文本识别
* 支持简体中文、繁体中文、英文、日文四种主要语言,以及手写、竖版、拼音、生僻字
* 流程:文本检测 -> 文本识别
* 模型需要放在单独文件夹
*/
@Test
public void recognize(){
try (OcrCommonRecModel recModel = getRecModel()){
OcrInfo ocrInfo = recModel.recognize("src/main/resources/ocr_2.jpg");
log.info("OCR识别结果{}", JSONObject.toJSONString(ocrInfo));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 文本识别(手写字)
* 支持简体中文、繁体中文、英文、日文四种主要语言,以及手写、竖版、拼音、生僻字
* 流程:文本检测 -> 文本识别
* 模型需要放在单独文件夹
*/
@Test
public void recognizeHandWriting(){
try (OcrCommonRecModel recModel = getRecModel()){
OcrInfo ocrInfo = recModel.recognize("src/main/resources/handwriting_1.jpg");
log.info("OCR识别结果{}", JSONObject.toJSONString(ocrInfo));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 文本识别(带方向矫正)
* 支持简体中文、繁体中文、英文、日文四种主要语言,以及手写、竖版、拼音、生僻字
* 本方法支持多角度文字识别
* 流程:文本检测 -> 方向检测 -> 方向矫正 -> 文本识别
* 模型需要放在单独文件夹
*/
@Test
public void recognize2(){
try (OcrCommonRecModel recModel = getRecModelWithDirection()){
OcrInfo ocrInfo = recModel.recognize("src/main/resources/ocr_4.jpg");
log.info("OCR识别结果{}", JSONObject.toJSONString(ocrInfo));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 文本识别并绘制结果
* 支持简体中文、繁体中文、英文、日文四种主要语言,以及手写、竖版、拼音、生僻字
* 流程:文本检测 -> 文本识别
* 模型需要放在单独文件夹
*/
@Test
public void recognizeAndDraw(){
try (OcrCommonRecModel recModel = getRecModelWithDirection()){
int fontSize = 25;
recModel.recognizeAndDraw("src/main/resources/ocr_4.jpg", "output/ocr_4_recognized.jpg", fontSize);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

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@@ -0,0 +1,3 @@
Manifest-Version: 1.0
Main-Class: smartai.examples.face.SeetaFace6LinuxDemo

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Width:  |  Height:  |  Size: 282 KiB

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@@ -0,0 +1,14 @@
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- 步骤2: 配置文件 (src/main/resources/logback.xml) -->
<configuration scan="true" scanPeriod="30 seconds">
<!-- 控制台日志输出 -->
<appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %highlight(%-5level) %cyan(%logger{36}) - %msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<root level="DEBUG">
<appender-ref ref="CONSOLE" />
</root>
</configuration>

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Width:  |  Height:  |  Size: 90 KiB

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