【人脸识别】 新增多种人脸识别模型

【底层优化】 支持自由选择 OpenCV 或 BufferedImage 作为图像引擎

【通用图像】 全部模型启用 Image 输入，支持各类图片格式与 Image 的互转

【模型管理】 优化模型生命周期，关闭后可重新创建

【人脸识别】 支持在人脸查询结果中绘制姓名标注

【人脸检测】 新增人脸裁剪功能

【修复】 修复若干已知问题，提升系统稳定性

face/src/test/java/Test.java

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-import ai.djl.Application;
-import ai.djl.modality.cv.Image;
-import ai.djl.modality.cv.ImageFactory;
-import ai.djl.repository.Artifact;
-import ai.djl.repository.MRL;
-import ai.djl.repository.zoo.ModelNotFoundException;
-import ai.djl.repository.zoo.ModelZoo;
-import ai.djl.util.JsonUtils;
-import cn.smartjavaai.common.cv.SmartImageFactory;
-import cn.smartjavaai.common.entity.DetectionResponse;
-import cn.smartjavaai.common.entity.R;
-import cn.smartjavaai.face.config.FaceDetConfig;
-import cn.smartjavaai.face.config.FaceRecConfig;
-import cn.smartjavaai.face.constant.FaceDetectConstant;
-import cn.smartjavaai.face.enums.FaceDetModelEnum;
-import cn.smartjavaai.face.enums.FaceRecModelEnum;
-import cn.smartjavaai.face.enums.SimilarityType;
-import cn.smartjavaai.face.factory.FaceDetModelFactory;
-import cn.smartjavaai.face.factory.FaceRecModelFactory;
-import cn.smartjavaai.face.model.facedect.FaceDetModel;
-import cn.smartjavaai.face.model.facerec.FaceRecModel;
-import cn.smartjavaai.face.utils.SimilarityUtil;
-import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
-
-import java.io.IOException;
-import java.nio.file.Files;
-import java.nio.file.Paths;
-import java.util.List;
-import java.util.Map;
-
-/**
- * @author dwj
- * @date 2025/7/25
- */
-@Slf4j
-public class Test {
-
-    /**
-     * 获取人脸检测模型
-     * @return
-     */
-    public static FaceDetModel getFaceDetModel(){
-        FaceDetConfig config = new FaceDetConfig();
-//        config.setModelEnum(FaceDetModelEnum.YOLOV8_FACE);//人脸检测模型
-        config.setModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/model/yolo-face/yolov8s-face-lindevs.onnx");
-//        config.setModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/face_model");
-        config.setConfidenceThreshold(0.2);//只返回相似度大于该值的人脸
-        config.setNmsThresh(FaceDetectConstant.NMS_THRESHOLD);//用于去除重复的人脸框，当两个框的重叠度超过该值时，只保留一个
-        return FaceDetModelFactory.getInstance().getModel(config);
-    }
-
-    /**
-     * 获取人脸识别模型
-     * @return
-     */
-    public static FaceRecModel getFaceRecModel(){
-        FaceRecConfig config = new FaceRecConfig();
-        config.setModelEnum(FaceRecModelEnum.ELASTIC_FACE_MODEL);
-        config.setModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/model/arcfaceresnet100-11-int8.onnx");
-//        config.setModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/model/InsightFace/model_mobilefacenet.pt");
-        //裁剪人脸：如果图片已经是裁剪过的，则请将此参数设置为false
-        config.setCropFace(true);
-        //开启人脸对齐：适用于人脸不正的场景，开启将提升人脸特征准确度，关闭可以提升性能
-        config.setAlign(true);
-        //指定人脸检测模型
-        config.setDetectModel(getFaceDetModel());
-        return FaceRecModelFactory.getInstance().getModel(config);
-    }
-
-    public static void main(String[] args) throws ModelNotFoundException, IOException {
-//        boolean withArtifacts =
-//                args.length > 0 && ("--artifact".equals(args[0]) || "-a".equals(args[0]));
-//        if (!withArtifacts) {
-//            logger.info("============================================================");
-//            logger.info("user ./gradlew listModel --args='-a' to show artifact detail");
-//            logger.info("============================================================");
-//        }
-//        Map<Application, List<MRL>> models = ModelZoo.listModels();
-//        for (Map.Entry<Application, List<MRL>> entry : models.entrySet()) {
-//            String appName = entry.getKey().toString();
-//            for (MRL mrl : entry.getValue()) {
-//                if (withArtifacts) {
-//                    for (Artifact artifact : mrl.listArtifacts()) {
-//                        log.info("{} djl://{}", appName, artifact);
-//                    }
-//                } else {
-//                    log.info("{} {}", appName, mrl);
-//                }
-//            }
-//        }
-
-
-//        FaceDetModel faceDetModel = getFaceDetModel();
-//        R<Void> result = faceDetModel.detectAndDraw("/Users/wenjie/Downloads/facetest/00974.png", "/Users/wenjie/Downloads/xx333.png");
-//        log.info("result:{}", result.isSuccess() + " msg:" + result.getMessage());
-
-        Image ime = ImageFactory.getInstance().fromFile(Paths.get("/Users/wenjie/Downloads/facetest/00974.png"));
-//        SmartImageFactory.setEngine(SmartImageFactory.Engine.OPENCV);
-        Image image = SmartImageFactory.getInstance().fromFile(Paths.get("/Users/wenjie/Downloads/facetest/00974.png"));
-//        image.save(Files.newOutputStream(Paths.get("/Users/wenjie/Downloads/xx333.png")), "png");
-//
-//
-        Image ime2 = ImageFactory.getInstance().fromFile(Paths.get("/Users/wenjie/Downloads/facetest/00974.png"));
-        image.getSubImage(0, 0, 100, 100);
-    }
-
-
-}