开源项目 faced 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

faced 项目的目录结构如下：

faced/
├── faced/
│   ├── __init__.py
│   ├── detector.py
│   ├── download.py
│   ├── exceptions.py
│   ├── face.py
│   ├── helpers.py
│   ├── recognizer.py
│   └── utils.py
├── examples/
│   ├── example.py
│   └── webcam_example.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_detector.py
│   ├── test_download.py
│   ├── test_face.py
│   ├── test_helpers.py
│   ├── test_recognizer.py
│   └── test_utils.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录介绍

• faced/: 项目的主要代码目录，包含人脸检测和识别的核心功能。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • detector.py: 人脸检测模块。
  • download.py: 模型下载模块。
  • exceptions.py: 自定义异常模块。
  • face.py: 人脸处理模块。
  • helpers.py: 辅助函数模块。
  • recognizer.py: 人脸识别模块。
  • utils.py: 工具函数模块。
• examples/: 示例代码目录，包含使用项目的示例脚本。
  • example.py: 简单的使用示例。
  • webcam_example.py: 使用摄像头的示例。
• tests/: 测试代码目录，包含项目的单元测试。
  • test_*.py: 各个模块的单元测试文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 examples/ 目录下的示例脚本。以下是两个主要的启动文件：

examples/example.py

这个文件是一个简单的示例，展示了如何使用 faced 项目进行人脸检测和识别。

from faced import FaceDetector
from faced.utils import annotate_image

face_detector = FaceDetector()

image_path = 'path/to/your/image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

bboxes = face_detector.predict(image)

annotated_image = annotate_image(image, bboxes)
cv2.imshow('Annotated Image', annotated_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

examples/webcam_example.py

这个文件展示了如何使用摄像头实时进行人脸检测和识别。

from faced import FaceDetector
from faced.utils import annotate_image
import cv2

face_detector = FaceDetector()

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    bboxes = face_detector.predict(frame)
    annotated_frame = annotate_image(frame, bboxes)

    cv2.imshow('Webcam', annotated_frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3. 项目的配置文件介绍

faced 项目没有显式的配置文件，但可以通过修改代码中的参数来进行配置。主要的配置参数在 faced/detector.py 和 faced/recognizer.py 中。

faced/detector.py

在这个文件中，可以配置人脸检测的参数，例如检测阈值、模型路径等。

class FaceDetector:
    def __init__(self, model_path='models/deploy.prototxt', weights_path='models/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel', confidence_threshold=0.5):
        self.model_path