.NET做人脸识别并分类
- 2019 年 11 月 28 日
- 筆記
前言
在游乐场、玻璃天桥、滑雪场等娱乐场所，经常能看到有摄影师在拍照片，令这些经营者发愁的一件事就是照片太多了，客户在成千上万张照片中找到自己可不是件容易的事。在一次游玩等活动或家庭聚会也同理，太多了照片导致挑选十分困难。
还好有 .NET，只需少量代码，即可轻松找到人脸并完成分类。
本文将使用 MicrosoftAzure云提供的 认知服务（ CognitiveServices） API来识别并进行人脸分类，可以免费使用，注册地址是：https://portal.azure.com。注册完成后，会得到两个 密钥，通过这个 密钥即可完成本文中的所有代码，这个 密钥长这个样子（非真实密钥）：
fa3a7bfd807ccd6b17cf559ad584cbaa
使用方法
首先安装 NuGet包 Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.Face，目前最新版是 2.5.0-preview.1，然后创建一个 FaceClient：
string key = "fa3a7bfd807ccd6b17cf559ad584cbaa"; // 替换为你的keyusing var fc = new FaceClient(new ApiKeyServiceClientCredentials(key)){ Endpoint = "https://southeastasia.api.cognitive.microsoft.com",};
然后识别一张照片：
using var file = File.OpenRead(@"C:PhotosDSC_996ICU.JPG");IList<DetectedFace> faces = await fc.Face.DetectWithStreamAsync(file);
其中返回的 faces是一个 IList结构，很显然一次可以识别出多个人脸，其中一个示例返回结果如下（已转换为 JSON）：
[ { "FaceId": "9997b64e-6e62-4424-88b5-f4780d3767c6", "RecognitionModel": null, "FaceRectangle": { "Width": 174, "Height": 174, "Left": 62, "Top": 559 }, "FaceLandmarks": null, "FaceAttributes": null }, { "FaceId": "8793b251-8cc8-45c5-ab68-e7c9064c4cfd", "RecognitionModel": null, "FaceRectangle": { "Width": 152, "Height": 152, "Left": 775, "Top": 580 }, "FaceLandmarks": null, "FaceAttributes": null } ]
可见，该照片返回了两个 DetectedFace对象，它用 FaceId保存了其 Id，用于后续的识别，用 FaceRectangle保存了其人脸的位置信息，可供对其做进一步操作。 RecognitionModel、 FaceLandmarks、 FaceAttributes是一些额外属性，包括识别 性别、 年龄、 表情等信息，默认不识别，如下图 API所示，可以通过各种参数配置，非常好玩，有兴趣的可以试试：
最后，通过 .GroupAsync来将之前识别出的多个 faceId进行分类：
var faceIds = faces.Select(x => x.FaceId.Value).ToList();GroupResult reslut = await fc.Face.GroupAsync(faceIds);
返回了一个 GroupResult，其对象定义如下：
public class GroupResult{ public IList<IList<Guid>> Groups { get; set; } public IList<Guid> MessyGroup { get; set; } // ...}
包含了一个 Groups对象和一个 MessyGroup对象，其中 Groups是一个数据的数据，用于存放人脸的分组， MessyGroup用于保存未能找到分组的 FaceId。
有了这个，就可以通过一小段简短的代码，将不同的人脸组，分别复制对应的文件夹中：
void CopyGroup(string outputPath, GroupResult result, Dictionary<Guid, (string file, DetectedFace face)> faces){ foreach (var item in result.Groups .SelectMany((group, index) => group.Select(v => (faceId: v, index))) .Select(x => (info: faces[x.faceId], i: x.index + 1)).Dump()) { string dir = Path.Combine(outputPath, item.i.ToString()); Directory.CreateDirectory(dir); File.Copy(item.info.file, Path.Combine(dir, Path.GetFileName(item.info.file)), overwrite: true); } string messyFolder = Path.Combine(outputPath, "messy"); Directory.CreateDirectory(messyFolder); foreach (var file in result.MessyGroup.Select(x => faces[x].file).Distinct()) { File.Copy(file, Path.Combine(messyFolder, Path.GetFileName(file)), overwrite: true); }}
然后就能得到运行结果，如图，我传入了 102张照片，输出了 15个分组和一个“未找到队友”的分组：
还能有什么问题？
就两个 API调用而已，代码一把梭，感觉太简单了？其实不然，还会有很多问题。
图片太大，需要压缩
毕竟要把图片上传到云服务中，如果上传网速不佳，流量会挺大，而且现在的手机、单反、微单都能轻松达到好几千万像素， jpg大小轻松上 10MB，如果不压缩就上传，一来流量和速度遭不住。
二来……其实 Azure也不支持，文档(https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/cognitiveservices/face/face/detectwithstream)显示，最大仅支持 6MB的图片，且图片大小应不大于 1920x1080的分辨率：
- JPEG, PNG, GIF (the first frame), and BMP format are supported. The allowed image file size is from 1KB to 6MB.
- The minimum detectable face size is 36×36 pixels in an image no larger than 1920×1080 pixels. Images with dimensions higher than 1920×1080 pixels will need a proportionally larger minimum face size.
因此，如果图片太大，必须进行一定的压缩（当然如果图片太小，显然也没必要进行压缩了），使用 .NET的 Bitmap，并结合 C# 8.0的 switchexpression，这个判断逻辑以及压缩代码可以一气呵成：
byte[] CompressImage(string image, int edgeLimit = 1920){ using var bmp = Bitmap.FromFile(image); using var resized = (1.0 * Math.Max(bmp.Width, bmp.Height) / edgeLimit) switch { var x when x > 1 => new Bitmap(bmp, new Size((int)(bmp.Size.Width / x), (int)(bmp.Size.Height / x))), _ => bmp, }; using var ms = new MemoryStream(); resized.Save(ms, ImageFormat.Jpeg); return ms.ToArray();}
竖立的照片
相机一般都是 3:2的传感器，拍出来的照片一般都是横向的。但偶尔寻求一些构图的时候，我们也会选择纵向构图。虽然现在许多 API都支持正负 30度的侧脸，但竖着的脸 API基本都是不支持的，如下图（实在找不到可以授权使用照片的模特了?）：
还好照片在拍摄后，都会保留 exif信息，只需读取 exif信息并对照片做相应的旋转即可：
void HandleOrientation(Image image, PropertyItem[] propertyItems){ const int exifOrientationId = 0x112; PropertyItem orientationProp = propertyItems.FirstOrDefault(i => i.Id == exifOrientationId); if (orientationProp == null) return; int val = BitConverter.ToUInt16(orientationProp.Value, 0); RotateFlipType rotateFlipType = val switch { 2 => RotateFlipType.RotateNoneFlipX, 3 => RotateFlipType.Rotate180FlipNone, 4 => RotateFlipType.Rotate180FlipX, 5 => RotateFlipType.Rotate90FlipX, 6 => RotateFlipType.Rotate90FlipNone, 7 => RotateFlipType.Rotate270FlipX, 8 => RotateFlipType.Rotate270FlipNone, _ => RotateFlipType.RotateNoneFlipNone, }; if (rotateFlipType != RotateFlipType.RotateNoneFlipNone) { image.RotateFlip(rotateFlipType); }}
旋转后，我的照片如下：
这样竖拍的照片也能识别出来了。
并行速度
前文说过，一个文件夹可能会有成千上万个文件，一个个上传识别，速度可能慢了点，它的代码可能长这个样子：
Dictionary<Guid, (string file, DetectedFace face)> faces = GetFiles(inFolder) .Select(file => { byte[] bytes = CompressImage(file); var result = (file, faces: fc.Face.DetectWithStreamAsync(new MemoryStream(bytes)).GetAwaiter().GetResult()); (result.faces.Count == 0 ? $"{file} not detect any face!!!" : $"{file} detected {result.faces.Count}.").Dump(); return (file, faces: result.faces.ToList()); }) .SelectMany(x => x.faces.Select(face => (x.file, face))) .ToDictionary(x => x.face.FaceId.Value, x => (file: x.file, face: x.face));
要想把速度变化，可以启用并行上传，有了 C#/ .NET的 LINQ支持，只需加一行 .AsParallel()即可完成：
Dictionary<Guid, (string file, DetectedFace face)> faces = GetFiles(inFolder) .AsParallel() // 加的就是这行代码 .Select(file => { byte[] bytes = CompressImage(file); var result = (file, faces: fc.Face.DetectWithStreamAsync(new MemoryStream(bytes)).GetAwaiter().GetResult()); (result.faces.Count == 0 ? $"{file} not detect any face!!!" : $"{file} detected {result.faces.Count}.").Dump(); return (file, faces: result.faces.ToList()); }) .SelectMany(x => x.faces.Select(face => (x.file, face))) .ToDictionary(x => x.face.FaceId.Value, x => (file: x.file, face: x.face));
断点续传
也如上文所说，有成千上万张照片，如果一旦网络传输异常，或者打翻了桌子上的咖啡（谁知道呢？）……或者完全一切正常，只是想再做一些其它的分析，所有东西又要重新开始。我们可以加入下载中常说的“断点续传”机制。
其实就是一个缓存，记录每个文件读取的结果，然后下次运行时先从缓存中读取即可，缓存到一个 json文件中：
class Cache<T>{ static string cacheFile = outFolder + @$"cache-{typeof(T).Name}.json"; Dictionary<string, T> cachingData; public Cache() { cachingData = File.Exists(cacheFile) switch { true => JsonSerializer.Deserialize<Dictionary<string, T>>(File.ReadAllBytes(cacheFile)), _ => new Dictionary<string, T>() }; } public T GetOrCreate(string key, Func<T> fetchMethod) { if (cachingData.TryGetValue(key, out T cachedValue)) { return cachedValue; } var realValue = fetchMethod(); lock(this) { cachingData[key] = realValue; File.WriteAllBytes(cacheFile, JsonSerializer.SerializeToUtf8Bytes(cachingData, new JsonSerializerOptions { WriteIndented = true, })); return realValue; } }}
注意代码下方有一个 lock关键字，是为了保证多线程下载时的线程安全。
使用时，只需只需在 Select中添加一行代码即可：
var cache = new Cache<List<DetectedFace>>(); // 重点Dictionary<Guid, (string file, DetectedFace face)> faces = GetFiles(inFolder) .AsParallel() .Select(file => (file: file, faces: cache.GetOrCreate(file, () => // 重点 { byte[] bytes = CompressImage(file); var result = (file, faces: fc.Face.DetectWithStreamAsync(new MemoryStream(bytes)).GetAwaiter().GetResult()); (result.faces.Count == 0 ? $"{file} not detect any face!!!" : $"{file} detected {result.faces.Count}.").Dump(); return result.faces.ToList(); }))) .SelectMany(x => x.faces.Select(face => (x.file, face))) .ToDictionary(x => x.face.FaceId.Value, x => (file: x.file, face: x.face));
将人脸框起来
照片太多，如果活动很大，或者合影中有好几十个人，分出来的组，将长这个样子：
完全不知道自己的脸在哪，因此需要将检测到的脸框起来。
注意框起来的过程，也很有技巧，回忆一下，上传时的照片本来就是压缩和旋转过的，因此返回的 DetectedFace对象值，它也是压缩和旋转过的，如果不进行压缩和旋转，找到的脸的位置会完全不正确，因此需要将之前的计算过程重新演算一次：
using var bmp = Bitmap.FromFile(item.info.file);HandleOrientation(bmp, bmp.PropertyItems);using (var g = Graphics.FromImage(bmp)){ using var brush = new SolidBrush(Color.Red); using var pen = new Pen(brush, 5.0f); var rect = item.info.face.FaceRectangle; float scale = Math.Max(1.0f, (float)(1.0 * Math.Max(bmp.Width, bmp.Height) / 1920.0)); g.ScaleTransform(scale, scale); g.DrawRectangle(pen, new Rectangle(rect.Left, rect.Top, rect.Width, rect.Height));}bmp.Save(Path.Combine(dir, Path.GetFileName(item.info.file)));
使用我上面的那张照片，检测结果如下（有点像相机对焦时人脸识别的感觉）：
1000个脸的限制
.GroupAsync方法一次只能检测 1000个 FaceId，而上次活动 800多张照片中有超过 2000个 FaceId，因此需要做一些必要的分组。
分组最简单的方法，就是使用 System.Interactive包，它提供了 Rx.NET那样方便快捷的 API（这些 API在 LINQ中未提供），但又不需要引入 Observable<T>那样重量级的东西，因此使用起来很方便。
这里我使用的是 .Buffer(int)函数，它可以将 IEnumerable<T>按指定的数量（如 1000）进行分组，代码如下：
foreach (var buffer in faces .Buffer(1000) .Select((list, groupId) => (list, groupId)){ GroupResult group = await fc.Face.GroupAsync(buffer.list.Select(x => x.Key).ToList()); var folder = outFolder + @"gid-" + buffer.groupId; CopyGroup(folder, group, faces);}
总结
文中用到的完整代码，全部上传了到我的博客数据 Github，只要输入图片和 key，即可直接使用和运行： https://github.com/sdcb/blog-data/tree/master/2019/20191122-dotnet-face-detection
