介绍

通用Windows平台的Windows.Media.FaceAnalysis名称空间包含可用于检测图像文件和视频帧中的面部的API。人脸检测API是可用于桌面应用程序的UWP API，使得这种可用性成为可能。本文将介绍如何在WPF应用程序中使用UWP人脸检测API，特别是在图像文件中检测人脸。

先决条件

接下来，需要熟悉MVVM模式。要运行示例项目，您应该安装以下软件：

.NET Core 3.1

Visual Studio 2019

背景

该示例应用程序是一个引用Microsoft.Windows.SDK.Contracts程序包（Windows 10 WinRT API包）的.NET Core WPF项目，该程序使桌面应用程序可以访问某些UWP API。用户可以选择一个图像文件，并点击检测面孔按钮来检测所选择的图像中的人脸。

人脸检测

要使用UWP人脸检测API，您必须导入Windows.Media.FaceAnalysis命名空间。在示例项目中，此操作在包含执行人脸检测过程的DetectFaces()方法的FaceDetectionService类中完成。

public async Task
    
     
      > DetectFaces(Stream fileStream){    var stream = fileStream.AsRandomAccessStream();    var bitmapDecoder = await BitmapDecoder.CreateAsync(stream);    using SoftwareBitmap bitmap = await bitmapDecoder.GetSoftwareBitmapAsync();    var bmp = FaceDetector.IsBitmapPixelFormatSupported(bitmap.BitmapPixelFormat)        ? bitmap : SoftwareBitmap.Convert(bitmap, BitmapPixelFormat.Gray8);    var faceDetector = await FaceDetector.CreateAsync();    var detectedFaces = await faceDetector.DetectFacesAsync(bmp);    return detectedFaces;}

FaceDetector仅于SoftwareBitmap一起工作，因此目标图像被转换为使用BitmapDecoder。然后检查位图像素格式，如果不是当前设备FaceDetector支持的位图像素格式之一，则完成转换。DetectFacesAsync()检测SoftwareBitmap中的人脸并返回DetectedFace对象的集合。

标记人脸

为了使用边界框标记检测到的面部，我正在使用System.Drawing命名空间中的Graphics类。

public Bitmap DetectedFacesBitmap(Stream fileStream, IList
    
      detectedFaces,    Color boxColor, int strokeThickness = 2){    var bitmap = new Bitmap(fileStream);    using (var graphics = Graphics.FromImage(bitmap))    {        using var stroke = new Pen(boxColor, strokeThickness);        foreach (var face in detectedFaces)        {            BitmapBounds faceBox = face.FaceBox;            graphics.DrawRectangle(stroke, (int)faceBox.X, (int)faceBox.Y,                    (int)faceBox.Width, (int)faceBox.Height);        }    }    return bitmap;}

DetectedFace包含一个名为FaceBox的属性，它提供检测到的脸部的边界。在检测到的脸所在的图像上绘制矩形时，将使用边界。

查看模型

该示例项目遵循MVVM模式，并且仅包含一个视图模型– MainWindowViewModel。该视图模型包含两个属性。一种用于指定所选图像的路径的string类型，另一种用于处理图像的Bitmap类型。视图模型还包含用于执行图像选择和面部检测的命令。

using System.Drawing;using System.IO;using System.Threading.Tasks;using FaceDetection.Commands;using FaceDetection.Services.Interfaces;namespace FaceDetection.ViewModels{    public class MainWindowViewModel : ViewModelBase    {        private readonly IDialogService dialogService;        private readonly IFaceDetectionService faceDetectionService;        public MainWindowViewModel(IDialogService dialogSvc,                                   IFaceDetectionService faceDetectionSvc)        {            dialogService = dialogSvc;            faceDetectionService = faceDetectionSvc;        }        private string _selectedImage;        public string SelectedImage        {            get => _selectedImage;            set            {                _selectedImage = value;                OnPropertyChanged();            }        }        #region Select Image Command        private RelayCommand _selectImageCommand;        public RelayCommand SelectImageCommand =>            _selectImageCommand ??= new RelayCommand(_ => SelectImage());        private void SelectImage()        {            var image = dialogService.PickFile("Select Image",                "Image (*.jpg; *.jpeg; *.png)|*.jpg; *.jpeg; *.png");            if (string.IsNullOrWhiteSpace(image)) return;            SelectedImage = image;        }        #endregion        private Bitmap _facesBitmap;        public Bitmap FacesBitmap        {            get => _facesBitmap;            set            {                _facesBitmap = value;                OnPropertyChanged();            }        }        #region Detect faces Command        private RelayCommandAsync _detectFacesCommand;        public RelayCommandAsync DetectFacesCommand =>            _detectFacesCommand ??= new RelayCommandAsync                                    (DetectFaces, _ => CanDetectFaces());        private async Task DetectFaces()        {            await using FileStream fileStream = File.OpenRead(_selectedImage);            var faces = await faceDetectionService.DetectFaces(fileStream);            FacesBitmap = faceDetectionService.DetectedFacesBitmap                          (fileStream, faces, Color.GreenYellow);            SelectedImage = null;        }        private bool CanDetectFaces() => !string.IsNullOrWhiteSpace(SelectedImage);        #endregion    }}

视图

使用MainWindow.xaml中Image控件的数据触发器在所选图像和已处理图像之间进行切换：

由于FacesBitmap类型为Bitmap，因此必须将其转换为BitmapSource。这是使用转换器完成的。

public class BitmapToBitmapSourceConverter : IValueConverter{    public object Convert(object value, Type targetType,           object parameter, CultureInfo culture)    {        if (value is null) return null;        using var bitmap = (Bitmap)value;        using var stream = new MemoryStream();        bitmap.Save(stream, ImageFormat.Bmp);        stream.Position = 0;        var bmpImg = new BitmapImage();        bmpImg.BeginInit();        bmpImg.CacheOption = BitmapCacheOption.OnLoad;        bmpImg.StreamSource = stream;        bmpImg.EndInit();        bmpImg.Freeze();        return bmpImg;    }    public object ConvertBack(object value, Type targetType,                              object parameter, CultureInfo culture)    {        return Binding.DoNothing;    }}

结论

如您所见，使用UWP人脸检测API是一个非常简单的过程。重要的是要注意，尽管该API确实非常擅长检测人脸，但由于像素可能不足以使人脸检测器正常工作，因此它可能无法检测到部分可见的人脸。

就是这样！如果您需要查看示例项目的其余代码，请使用本文顶部的下载链接来克隆或下载存储库。

转载地址：http://dpwhj.baihongyu.com/

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