faceapi或者trackingjs可以在uniapp中使用吗

Question

给了个需求，在uniapp中安卓端完成人脸识别登陆，希望是前端检测人脸再抓拍上传照片，有没有好的思路提供，谢谢

Answer 1

🕒上午好，题主！目前：🟢[在线]
📢参考GPT-4o mini 模型、由清水白石008整理提供！
📣今日金句："每一天都是一个新的开始，抓住它，追求你的梦想。"

在 UniApp 中实现人脸识别登录的需求，可以考虑使用 face-api.js 或 tracking.js 这类库来进行人脸检测和识别。以下是一些思路和步骤，帮助你在 UniApp 中实现这个功能。

1. 选择合适的库

• face-api.js：这是一个基于 TensorFlow.js 的人脸识别库，功能强大，支持人脸检测、特征提取和人脸识别。
• tracking.js：这是一个轻量级的库，适合简单的人脸检测，但功能相对较少。

对于人脸识别，推荐使用 face-api.js，因为它提供了更全面的功能。

2. 在 UniApp 中使用 face-api.js

2.1 安装依赖

在 UniApp 中使用 face-api.js，可以通过 CDN 引入，或者将其下载到项目中。以下是通过 CDN 引入的方式：

在 index.html 中添加：

<script defer src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/face-api.js"></script>

2.2 创建人脸识别组件

在你的 UniApp 页面中，创建一个用于人脸识别的组件。可以使用 <canvas> 元素来显示视频流和检测结果。

<template>
  <view>
    <canvas id="canvas" style="display:none;"></canvas>
    <video id="video" autoplay></video>
    <button @click="capture">抓拍并上传</button>
  </view>
</template>

<script>
export default {
  data() {
    return {
      video: null,
      canvas: null,
      ctx: null,
    };
  },
  methods: {
    async initFaceApi() {
      await faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri('/models');
      await faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri('/models');
      await faceapi.nets.faceRecognitionNet.loadFromUri('/models');
      
      this.video = document.getElementById('video');
      this.canvas = document.getElementById('canvas');
      this.ctx = this.canvas.getContext('2d');

      navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: {} })
        .then((stream) => {
          this.video.srcObject = stream;
          this.video.play();
          this.detectFace();
        });
    },
    async detectFace() {
      const options = new faceapi.TinyFaceDetectorOptions();
      setInterval(async () => {
        const detections = await faceapi.detectAllFaces(this.video, options)
          .withFaceLandmarks()
          .withFaceDescriptors();
        
        this.canvas.width = this.video.width;
        this.canvas.height = this.video.height;
        faceapi.matchDimensions(this.canvas, { width: this.video.width, height: this.video.height });
        const resizedDetections = faceapi.resizeResults(detections, { width: this.video.width, height: this.video.height });
        this.ctx.clearRect(0, 0, this.canvas.width, this.canvas.height);
        faceapi.draw.drawDetections(this.canvas, resizedDetections);
        faceapi.draw.drawFaceLandmarks(this.canvas, resizedDetections);
      }, 100);
    },
    capture() {
      // 处理抓拍和上传逻辑
      const imageData = this.ctx.getImageData(0, 0, this.canvas.width, this.canvas.height);
      // 将 imageData 转换为 Blob 或 Base64 格式进行上传
    }
  },
  mounted() {
    this.initFaceApi();
  }
};
</script>

2.3 处理抓拍和上传

在 capture 方法中，你可以将抓拍的图像数据转换为 Blob 或 Base64 格式，然后通过 API 上传到服务器进行后续的人脸识别处理。

3. 服务器端处理

在服务器端，你需要实现人脸识别的逻辑。可以使用 Python 的 face_recognition 库，或者其他支持人脸识别的库来处理上传的图像。

4. 注意事项

• 权限：确保在 Android 端请求摄像头权限。
• 性能：人脸识别可能会消耗较多资源，确保在低性能设备上进行优化。
• 模型文件：确保将 face-api.js 所需的模型文件放在正确的路径下。

5. 其他建议

• 测试：在不同设备上进行测试，确保兼容性。
• 用户体验：提供友好的用户界面和提示，指导用户进行人脸识别。

通过以上步骤，你应该能够在 UniApp 中实现人脸识别登录的功能。如果有其他问题或需要进一步的帮助，请随时询问！