快速入门

1.开发环境准备


创建一个新的应用

为了方便您使用Facethink的相关服务,您需要登录Facethink网站。

  • 登录进入Facethink账户后,点击进入 管理中心图标,进入应用管理中心
  • 点击新建,创建一个新的应用
  • 点击提交按钮,提交成功后,自动进入应用管理中心,用户可以通过点击应用的图标,进入应用管理页
  • 进入应用管理页后,便可以看到新建应用的具体信息,包括该应用的API key以及URL等信息,点击列表中的修改按钮,即可对应用信息内容进行修改。

2.各平台开发与示例


iOS开发

准备:
步骤:
  1. 下载Facethink SDK for iOS

    这是一个Cocoa Touch Framework,解压过后文件的目录如下:
    ├── facethink.framework
    │   ├── facethink -> Versions/Current/facethink
    │   ├── Headers -> Versions/Current/Headers
    │   ├── Resources -> Versions/Current/Resources
    │   └── Versions
    │   ├── A
    │   │   ├── facethink
    │   │   ├── Headers
    │   │   │   └── FacethinkAPI.h
    │   │   └── Resources
    │   │   ├── Info.plist
    │   │   └── model
    │   └── Current -> A

    其中Versions/Current/Headers/FacethinkAPI.h为头文件,Versions/Current/Resources/model为模型,使用时需要拷贝到资源目录。

  2. 下载OpenCV for iOS

    下载解压过后作为一个framework导入工程,Facethink的例子需要依赖该framework。

  3. 下载Facethink SDK example for iOS
    导入工程后需要在Build Settings-Search Paths中修改Framework Search Paths为Opencv framework和Facethink framework的路径,将Header Search Paths改为Opencv framework头文件目录和Facethink framework的头文件目录。

  4. 运行应用
    成功运行后即可检测人脸的轮廓,效果图如下:
    其中右下角为人脸的数量和帧率。
    注意:目前的例子仅支持后置摄像头和正脸的检测,即需要确保摄像头的方向是正向,即图片中的文字为正立


Android开发

准备:
  • Android Eclipse开发环境(Android Studio类似)
步骤:
  1. 下载Facethink SDK for Android

    解压过后文件的目录如下:
    ├── assets
    │   └── model.zip
    ├── jni
    │   └── FacethinkAPI.jar
    ├── native
    │   └── libs
    │   ├── arm64-v8a
    │   │   └── libFacethinkAPI.so
    │   ├── armeabi-v7a
    │   │   └── libFacethinkAPI.so
    │   ├── x86
    │   │   └── libFacethinkAPI.so
    │   └── x86_64
    │   └── libFacethinkAPI.so

    其中assets/model.zip为需要使用的模型,需要加到应用的assets目录下;jni/FacethinkAPI.jar为Java包,需要放置在应用的libs目录下,并在工程中引用:

    native/libs/arch为各平台的动态链接库,其中arch=arm64-v8a,armeabi-v7a,x86和x86_64,也需要放置到应用的libs目录下。

  2. 下载Facethink SDK example for Android

    使用Eclipse或者Android Studio导入工程。
    注意:Facethink Android SDK需要使用SDCARD存放模型文件,因此应用需要添加SDCARD的读写权限。

  3. 运行应用
    成功运行后即可检测人脸的轮廓,效果图如下:
    其中左上角为人脸的数量和帧率。
    注意:目前的例子仅支持后置摄像头和正脸的检测,即需要确保摄像头的方向是正向,即图片中的文字为正立