关于FaceL的学习

近两周的摸索边学习python，边看FaceL的源码，有收获也有困惑。

Face.py看着可简单了，主要就是三个步骤：

1）OpenCV Cascade 检测摄像头捕捉到的人脸。

2）ASEF 用来定位人眼，这个相当的精准啊！

3）支持向量机SVM，通过addTraining（），train（），以及predict（）阶段显示出人脸的标签。

把很多开源库整合到了一起，识别的效果也非常流畅。

当然，若要是在iOS上实现人脸识别，这与我的期望还有很大差距。

首先：每重启一次，Label就会被删除，不能保存前一次人脸的信息。

这几天的折腾终于解决了，本来想想是件很简单的时，就是在一次人脸注册后将信息存到数据库，然后第二次开启时再从数据库导入就可以了。问题就来了：

1)  怎么用python建数据库

       看了一下python关于SQLite3的操作还是比较简单的，总结一点备忘：

       先导入sqlite3

        import sqlite3

       创建数据库：

        db = sqlite.connect("test.db")

        

        获取游标：

        cu = db.cursor()

        CURD：

         cu.execute(SQL)   SQL语句都是很简单的。

         “增删改”执行之后不要忘记 db.commit()哦。

         

2）应该存入什么信息

       看怎么注册信息就知道了，注册时addtraining()有四个参数：data,leye,reye,sub_id

3）以什么形式存入信息

       上面的四个参数，除了sub_Id,其他三种都是对象类型，data是图片对象，leye和reye是Point对象。

       Sqlite上当然是用“TEXT”形式存。

       Point对象,先不管他是什么，转换成字符串：leye = str(leye)

       关键是这data，sqlite上当然不能存放图片，先想到存成字符类型。data是由摄像头捕捉的一帧图像，在pyvison.types.Video.py 中有Webcam类，data即由该类方法query() 获得。用dir(data)查看它具有的方法和属性，发现 可以用 data.pil.tostring() 转化成为字符流存入数据库。但是存进去是一回事，取出来又是另外一回事，对于如何又将该字符流转回图片对象，我可又犯了难。对python就知道点皮毛，所以没找到方法，有什么好方法求指教。

         所以就改变了图片存储的策略，将data图片生成并保存，将路径存入数据库，再凭该路径取出。这当然也不是一个什么好方法，当下真是没什么办法了。在调试的时候发现，data.show()可以显示当前这一帧的图片，可以用data.save(path)将图片存入该path下，但是存下的图片与data.show()显示的图片却有不同，需要加上人脸检测的方框线，所以存储的形式应该是：data.asAnnotated.save(path)。

4）如何取出信息

      取出某个字段后打印，发现是以u'开头的有木有，因为它是unicode字符串，转化为普通字符串: string.encode('gbk')

       因为左右眼坐标是以字符串形式保存的，需要还原为Point对象，找啊找，终于找到Point类。

       先导入：from pyvision.type.Point import Point

       在Point类中有方法： 将字符串中前两个坐标截取出来，然后Point（float(x),float(y)）就可以还原为Point对象了。

       图片对象这样还原：image = pv.Image(path)

     在程序开始前将数据取出，addTraining。

     在注册完成之后将每一帧存入数据库。

     两个步骤，重启程序时，就可以看到label数为存入数据库的特征数。

第二个难题，目前基本无解。在标记为isTrained() 后，当程序扫描到未注册过的用户时，会显示注册过的用户的信息，确切的说是与他最为相似的人脸信息，只有该人注册之后才会显示该用户的信息。这就相当纠结了，若是门禁系统，好不容易要经过注册、训练才能开门，若来了个陌生人，倒也可以轻而易举地进入了，那这系统还有什么意思呢。如果要实现陌生人不显示任何信息，就需要改pyvision库中的SVMFaceRec文件的逻辑了。

还有就是如何让移植到iOS上的问题，据说iOS不支持libSVM，不会这么坑爹吧。本来想在后台建个服务器，从iOS获取图片然后识别，但是想要的效果是实时地显示该用户的信息，并不像门禁，识别完毕就暂停交互的，如果每一帧都需要与服务器交互，那肯定是不行的。一堆问题啊，慢慢摸索吧。