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https://github.com/deepinsight/insightface.git
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# InspireFace Python API
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InspireFace 提供了简单易用的 Python API，通过 ctypes 封装底层动态链接库实现。您可以通过 pip 安装最新发布版本，或使用项目自行编译的动态库进行配置。
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## 快速安装
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### 通过 pip 安装（推荐）
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```bash
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pip install inspireface
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```
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### 手动安装
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1. 首先安装必要的依赖：
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```bash
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pip install loguru tqdm opencv-python
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```
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2. 将编译好的动态库复制到指定目录：
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```bash
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# 将编译好的动态库复制到对应系统架构目录
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cp YOUR_BUILD_DIR/libInspireFace.so inspireface/modules/core/SYSTEM/CORE_ARCH/
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```
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3. 安装 Python 包：
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```bash
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python setup.py install
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```
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## 快速开始
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以下是一个简单的示例，展示如何使用 InspireFace 进行人脸检测和关键点绘制：
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```python
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import cv2
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import inspireface as isf
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# 创建会话，启用所需功能
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session = isf.InspireFaceSession(
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opt=isf.HF_ENABLE_NONE, # 可选功能
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detect_mode=isf.HF_DETECT_MODE_ALWAYS_DETECT # 检测模式
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)
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# 设置检测置信度阈值
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session.set_detection_confidence_threshold(0.5)
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# 读取图像
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image = cv2.imread("path/to/your/image.jpg")
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assert image is not None, "请检查图像路径是否正确"
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# 执行人脸检测
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faces = session.face_detection(image)
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print(f"检测到 {len(faces)} 个人脸")
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# 在图像上绘制检测结果
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draw = image.copy()
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for idx, face in enumerate(faces):
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# 获取人脸框位置
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x1, y1, x2, y2 = face.location
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# 计算旋转框参数
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center = ((x1 + x2) / 2, (y1 + y2) / 2)
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size = (x2 - x1, y2 - y1)
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angle = face.roll
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# 绘制旋转框
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rect = ((center[0], center[1]), (size[0], size[1]), angle)
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box = cv2.boxPoints(rect)
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box = box.astype(int)
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cv2.drawContours(draw, [box], 0, (100, 180, 29), 2)
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# 绘制关键点
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landmarks = session.get_face_dense_landmark(face)
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for x, y in landmarks.astype(int):
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cv2.circle(draw, (x, y), 0, (220, 100, 0), 2)
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```
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## 更多示例
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项目提供了多个示例文件，展示了不同的功能：
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- `sample_face_detection.py`: 基础人脸检测
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- `sample_face_track_from_video.py`: 视频人脸跟踪
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- `sample_face_recognition.py`: 人脸识别
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- `sample_face_comparison.py`: 人脸比对
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- `sample_feature_hub.py`: 特征提取
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- `sample_system_resource_statistics.py`: 系统资源统计
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## 运行测试
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项目包含单元测试，您可以通过修改 `test/test_settings.py` 中的参数来调整测试内容：
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```bash
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python -m unittest discover -s test
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```
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## 注意事项
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1. 确保系统已安装 OpenCV 和其他必要依赖
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2. 使用前请确保动态库已正确安装
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3. 建议使用 Python 3.7 或更高版本
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