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zhangbo / SeetaDocs

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Commit 2b15b99a by zhangbo
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source/index.rst
......@@ -10,10 +10,10 @@ Welcome to Seeta's documentation!
:maxdepth: 2
:caption: Contents:
人脸检测
特征点检测
人脸识别
人脸跟踪
质量评估器
近红外活体
FaceDetector
FaceLandmarker
FaceRecognizer
FaceTracker
QualityAssessor
SeetaNirFaceAntiSpoofing
source/人脸检测.md deleted 100644 → 0
# 人脸检测器
# 人脸检测器
## **1. 接口简介** <br>
人脸检测器会对输入的彩色图片或者灰度图像进行人脸检测，并返回所有检测到的人脸位置。<br>
## **2. 类型说明**<br>
### **2.1 struct SeetaImageData**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>data</th>
<th>uint8_t*</th>
<th>图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th>width</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的宽度</th>
</tr>
<tr>
<th>height</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的高度</th>
</tr>
<tr>
<th>channels</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的通道数</th>
</tr>
</table>
<br>
说明：存储彩色（三通道）或灰度（单通道）图像，像素连续存储，行优先，采用 BGR888 格式存放彩色图像，单字节灰度值存放灰度图像。<br>
### **2.2 struct SeetaRect**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>x</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域左上角横坐标</th>
</tr>
<tr>
<th>y</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域左上角纵坐标</th>
</tr>
<tr>
<th>width</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域宽度</th>
</tr>
<tr>
<th>height</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域高度</th>
</tr>
</table>
<br>
### **2.3 struct SeetaFaceInfo**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>pos</th>
<th>SeetaRect</th>
<th>人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th>score</th>
<th>float</th>
<th>人脸置信分数</th>
</tr>
</table>
<br>
### **2.4 struct SeetaFaceInfoArray**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>data</th>
<th>const SeetaFaceInfo*</th>
<th>人脸信息数组</th>
</tr>
<tr>
<th>size</th>
<th>int</th>
<th>人脸信息数组长度</th>
</tr>
<table>
<br>
## 3 class FaceDetector
人脸检测器。<br>
### 3.1 Enum SeetaDevice
模型运行的计算设备。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_AUTO</th>
<th>自动检测，会优先使用 GPU</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_CPU</th>
<th>使用CPU计算</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_GPU</th>
<th>使用GPU计算</th>
</tr>
<table>
<br>
### 3.2 struct SeetaModelSetting
构造人脸检测器需要传入的结构体参数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>model</th>
<th>const char**</th>
<th></th>
<th>检测器模型</th>
</tr>
<tr>
<th>id</th>
<th>int</th>
<th></th>
<th>GPU id</th>
</tr>
<tr>
<th>device</th>
<th>SeetaDevice</th>
<th>AUTO</th>
<th>计算设备(CPU 或者 GPU)</th>
</tr>
<table>
<br>
### 3.3 构造函数
#### FaceDetector
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>setting </th>
<th>const SeetaModelSetting& </th>
<th> </th>
<th>检测器结构参数 </th>
</tr>
<table>
<br>
### 3.4 成员函数
#### detect
输入彩色图像，检测其中的人脸。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>image </th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 输入的图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th>返回值 </th>
<th>SeetaFaceInfoArray </th>
<th> </th>
<th> 人脸信息数组 </th>
</tr>
<table>
<br>
#### set
设置人脸检测器相关属性值。其中<br>
**PROPERTY_MIN_FACE_SIZE**: 表示人脸检测器可以检测到的最小人脸，该值越小，支持检测到的人脸尺寸越小，检测速度越慢，默认值为20；<br>
**PROPERTY_THRESHOLD**:
表示人脸检测器过滤阈值，默认为 0.90；<br>
**PROPERTY_MAX_IMAGE_WIDTH** 和 **PROPERTY_MAX_IMAGE_HEIGHT**:
分别表示支持输入的图像的最大宽度和高度；<br>
**PROPERTY_NUMBER_THREADS**:
表示人脸检测器计算线程数，默认为 4.<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>property </th>
<th>Property </th>
<th> </th>
<th> 人脸检测器属性类别</th>
</tr>
<tr>
<th> value</th>
<th> double</th>
<th> </th>
<th> 设置的属性值 </th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th>void </th>
<th> </th>
<th> </th>
</tr>
<table>
<br>
#### get
获取人脸检测器相关属性值。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>property </th>
<th> Property</th>
<th> </th>
<th> 人脸检测器属性类别</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th>double </th>
<th> </th>
<th> 对应的人脸属性值 </th>
</tr>
<table>
<br>
\ No newline at end of file
source/人脸识别.md deleted 100644 → 0
# 人脸识别器
# 人脸识别器
## **1. 接口简介** <br>
人脸识别器要求输入原始图像数据和人脸特征点（或者裁剪好的人脸数据），对输入的人脸提取特征值数组，根据提取的特征值数组对人脸进行相似度比较。<br>
## **2. 类型说明**<br>
### **2.1 struct SeetaImageData**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>data</th>
<th>uint8_t*</th>
<th>图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th>width</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的宽度</th>
</tr>
<tr>
<th>height</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的高度</th>
</tr>
<tr>
<th>channels</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的通道数</th>
</tr>
</table>
<br>
说明：存储彩色（三通道）或灰度（单通道）图像，像素连续存储，行优先，采用 BGR888 格式存放彩色图像，单字节灰度值存放灰度图像。<br>
### **2.2 struct SeetaPointF**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> x</th>
<th> double</th>
<th>人脸特征点横坐标 </th>
</tr>
<tr>
<th> y</th>
<th> double</th>
<th> 人脸特征点纵坐标</th>
</tr>
</table>
<br>
## 3 class FaceRecognizer
人脸识别器。<br>
### 3.1 Enum SeetaDevice
模型运行的计算设备。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_AUTO </th>
<th>自动检测，会优先使用 GPU </th>
</tr>
<tr>
<th> SEETA_DEVICE_CPU</th>
<th> 使用CPU计算</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_GPU </th>
<th>使用GPU计算 </th>
</tr>
</table>
<br>
### 3.2 struct SeetaModelSetting
构造人脸识别器需要传入的结构体参数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> model</th>
<th> const char**</th>
<th> </th>
<th> 检测器模型</th>
</tr>
<tr>
<th> id</th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> GPU id</th>
</tr>
<tr>
<th> device</th>
<th> SeetaDevice</th>
<th> AUTO</th>
<th> 计算设备(CPU 或者 GPU)</th>
</tr>
<table>
<br>
### 3.3 构造函数
#### FaceRecognizer
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> setting</th>
<th> const SeetaModelSetting&</th>
<th> </th>
<th> 识别器结构参数</th>
</tr>
<table>
<br>
### 3.4 成员函数
#### GetCropFaceWidth
获取裁剪人脸的宽度。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> 返回的人脸宽度</th>
</tr>
<table>
<br>
#### GetCropFaceHeight
获取裁剪的人脸高度。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> 返回的人脸高度</th>
</tr>
<table>
<br>
#### GetCropFaceChannels
获取裁剪的人脸数据通道数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> 返回的人脸数据通道数</th>
</tr>
<table>
<br>
#### CropFace
裁剪人脸。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 原始图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> const SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 人脸特征点数组</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 返回的裁剪人脸</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> bool</th>
<th> </th>
<th> true表示人脸裁剪成功</th>
</tr>
<table>
<br>
#### GetCropFaceWidthV2
获取裁剪人脸的宽度。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> 返回的人脸宽度</th>
</tr>
<table>
<br>
#### GetCropFaceHeightV2
获取裁剪的人脸高度。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> 返回的人脸高度</th>
</tr>
<table>
<br>
#### GetCropFaceChannelsV2
获取裁剪的人脸数据通道数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> 返回的人脸数据通道数</th>
</tr>
<table>
<br>
#### CropFaceV2
裁剪人脸。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 原始图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> const SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 人脸特征点数组</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 返回的裁剪人脸</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> bool</th>
<th> </th>
<th> true表示人脸裁剪成功</th>
</tr>
<table>
<br>
#### CropFaceV2
裁剪人脸。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 原始图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> const SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 人脸特征点数组</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> seeta::ImageData</th>
<th> </th>
<th> 返回的裁剪人脸</th>
</tr>
<table>
<br>
#### GetExtractFeatureSize
获取特征值数组的长度。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> 特征值数组的长度</th>
</tr>
<table>
<br>
#### ExtractCroppedFace
输入裁剪后的人脸图像，提取人脸的特征值数组。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 裁剪后的人脸图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th> features</th>
<th> float*</th>
<th> </th>
<th> 返回的人脸特征值数组</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> bool</th>
<th> </th>
<th> true表示提取特征成功</th>
</tr>
<table>
<br>
#### Extract
输入原始图像数据和人脸特征点数组，提取人脸的特征值数组。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 原始的人脸图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> const SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 人脸的特征点数组</th>
</tr>
<tr>
<th> features</th>
<th> float*</th>
<th> </th>
<th> 返回的人脸特征值数组</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> bool</th>
<th> </th>
<th> true表示提取特征成功</th>
</tr>
<table>
<br>
#### CalculateSimilarity
比较两人脸的特征值数据，获取人脸的相似度值。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> features1</th>
<th> const float*</th>
<th> </th>
<th> 特征数组一</th>
</tr>
<tr>
<th> features2</th>
<th> const float*</th>
<th> </th>
<th> 特征数组二</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> float</th>
<th> </th>
<th> 相似度值</th>
</tr>
<table>
<br>
#### set
设置人脸检测器相关属性值。其中<br>
**PROPERTY_NUMBER_THREADS**:
表示人脸检测器计算线程数，默认为 4.<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>property </th>
<th>Property </th>
<th> </th>
<th> 人脸检测器属性类别</th>
</tr>
<tr>
<th> value</th>
<th> double</th>
<th> </th>
<th> 设置的属性值 </th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th>void </th>
<th> </th>
<th> </th>
</tr>
<table>
<br>
#### get
获取人脸检测器相关属性值。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>property </th>
<th> Property</th>
<th> </th>
<th> 人脸检测器属性类别</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th>double </th>
<th> </th>
<th> 对应的人脸属性值 </th>
</tr>
<table>
<br>
\ No newline at end of file
source/人脸跟踪.md deleted 100644 → 0
# 人脸跟踪器
# 人脸跟踪器
## **1. 接口简介** <br>
人脸跟踪器会对输入的彩色图像或者灰度图像中的人脸进行跟踪，并返回所有跟踪到的人脸信息。<br>
## **2. 类型说明**<br>
### **2.1 struct SeetaImageData**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>data</th>
<th>uint8_t*</th>
<th>图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th>width</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的宽度</th>
</tr>
<tr>
<th>height</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的高度</th>
</tr>
<tr>
<th>channels</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的通道数</th>
</tr>
</table>
<br>
说明：存储彩色（三通道）或灰度（单通道）图像，像素连续存储，行优先，采用 BGR888 格式存放彩色图像，单字节灰度值存放灰度图像。<br>
### **2.2 struct SeetaRect**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>x</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域左上角横坐标</th>
</tr>
<tr>
<th>y</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域左上角纵坐标</th>
</tr>
<tr>
<th>width</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域宽度</th>
</tr>
<tr>
<th>height</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域高度</th>
</tr>
</table>
<br>
### **2.3 struct SeetaTrackingFaceInfo**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>pos</th>
<th>SeetaRect</th>
<th>人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th>score</th>
<th>float</th>
<th>人脸置信分数</th>
</tr>
<tr>
<th>frame_no</th>
<th>int</th>
<th>视频帧的索引</th>
</tr>
<tr>
<th>PID</th>
<th>int</th>
<th>跟踪的人脸标识id</th>
</tr>
</table>
<br>
### **2.4 struct SeetaTrackingFaceInfoArray**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>data</th>
<th>const SeetaTrackingFaceInfo*</th>
<th>人脸信息数组</th>
</tr>
<tr>
<th>size</th>
<th>int</th>
<th>人脸信息数组长度</th>
</tr>
<table>
<br>
## 3 class FaceTracker
人脸跟踪器。<br>
### 3.1 Enum SeetaDevice
模型运行的计算设备。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_AUTO</th>
<th>自动检测，会优先使用 GPU</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_CPU</th>
<th>使用CPU计算</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_GPU</th>
<th>使用GPU计算</th>
</tr>
<table>
<br>
### 3.2 struct SeetaModelSetting
构造人脸跟踪器需要传入的结构体参数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>model</th>
<th>const char**</th>
<th></th>
<th>检测器模型</th>
</tr>
<tr>
<th>id</th>
<th>int</th>
<th></th>
<th>GPU id</th>
</tr>
<tr>
<th>device</th>
<th>SeetaDevice</th>
<th>AUTO</th>
<th>计算设备(CPU 或者 GPU)</th>
</tr>
<table>
<br>
### 3.3 构造函数
#### FaceTrakcer
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>setting </th>
<th>const SeetaModelSetting& </th>
<th> </th>
<th>检测器结构参数 </th>
</tr>
<tr>
<th>video_width </th>
<th>int </th>
<th> </th>
<th>视频的宽度 </th>
</tr>
<tr>
<th>video_height </th>
<th>int </th>
<th> </th>
<th>视频的高度 </th>
</tr>
<table>
<br>
### 3.4 成员函数
#### SetSingleCalculationThreads
设置底层的计算线程数量。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> num</th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> 线程数量</th>
</tr>
<table>
<br>
#### Track
对视频帧中的人脸进行跟踪。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>image </th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 输入的图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th>返回值 </th>
<th>SeetaTrackingFaceInfoArray </th>
<th> </th>
<th> 跟踪到的人脸信息数组 </th>
</tr>
<table>
<br>
#### Track
对视频帧中的人脸进行跟踪。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>image </th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 输入的图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th>frame_no </th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> 视频帧索引</th>
</tr>
<tr>
<th>返回值 </th>
<th>SeetaTrackingFaceInfoArray </th>
<th> </th>
<th> 跟踪到的人脸信息数组 </th>
</tr>
<table>
<br>
#### SetMinFaceSize
设置检测器的最小人脸大小。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>size </th>
<th>int32_t </th>
<th> </th>
<th> 最小人脸大小</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> void</th>
<th> </th>
<th> </th>
</tr>
<table>
<br>
说明：size 的大小保证大于等于20，size的值越小，能够检测到的人脸的尺寸越小，检测速度越慢。<br>
#### GetMinFaceSize
获取最小人脸的大小。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> int32_t</th>
<th> </th>
<th> 最小人脸大小</th>
</tr>
<table>
<br>
#### SetThreshold
设置检测器的检测阈值。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> thresh</th>
<th> float</th>
<th> </th>
<th> 检测阈值</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> void</th>
<th> </th>
<th> </th>
</tr>
<table>
<br>
#### GetScoreThreshold
获取检测器检测阈值。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> float</th>
<th> </th>
<th> 检测阈值</th>
</tr>
<table>
<br>
#### SetVideoStable
设置以稳定模式输出人脸跟踪结果。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> stable</th>
<th> bool</th>
<th> </th>
<th> 是否是稳定模式</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> void</th>
<th> </th>
<th> </th>
</tr>
<table>
<br>
说明：只有在视频中连续跟踪时，才使用此方法。<br>
#### GetVideoStable
获取当前是否是稳定工作模式。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> bool</th>
<th> </th>
<th> 是否是稳定模式</th>
</tr>
<table>
<br>
\ No newline at end of file
source/特征点检测.md deleted 100644 → 0
# 人脸特征点检测器
# 人脸特征点检测器
## **1. 接口简介** <br>
人脸特征点检测器要求输入原始图像数据和人脸位置，返回人脸 5 个或者其他数量的的特征点的坐标（特征点的数量和加载的模型有关）。<br>
## **2. 类型说明**<br>
### **2.1 struct SeetaImageData**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>data</th>
<th>uint8_t*</th>
<th>图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th>width</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的宽度</th>
</tr>
<tr>
<th>height</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的高度</th>
</tr>
<tr>
<th>channels</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的通道数</th>
</tr>
</table>
<br>
说明：存储彩色（三通道）或灰度（单通道）图像，像素连续存储，行优先，采用 BGR888 格式存放彩色图像，单字节灰度值存放灰度图像。<br>
### **2.2 struct SeetaRect**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>x</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域左上角横坐标</th>
</tr>
<tr>
<th>y</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域左上角纵坐标</th>
</tr>
<tr>
<th>width</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域宽度</th>
</tr>
<tr>
<th>height</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域高度</th>
</tr>
</table>
<br>
### **2.3 struct SeetaPointF**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> x</th>
<th> double</th>
<th>人脸特征点横坐标 </th>
</tr>
<tr>
<th> y</th>
<th> double</th>
<th> 人脸特征点纵坐标</th>
</tr>
</table>
<br>
## 3 class FaceLandmarker
人脸特征点检测器。<br>
### 3.1 Enum SeetaDevice
模型运行的计算设备。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_AUTO </th>
<th>自动检测，会优先使用 GPU </th>
</tr>
<tr>
<th> SEETA_DEVICE_CPU</th>
<th> 使用CPU计算</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_GPU </th>
<th>使用GPU计算 </th>
</tr>
</table>
<br>
### 3.2 struct SeetaModelSetting
构造人脸特征点检测器需要传入的结构体参数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> model</th>
<th> const char**</th>
<th> </th>
<th> 检测器模型</th>
</tr>
<tr>
<th> id</th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> GPU id</th>
</tr>
<tr>
<th> device</th>
<th> SeetaDevice</th>
<th> AUTO</th>
<th> 计算设备(CPU 或者 GPU)</th>
</tr>
<table>
<br>
### 3.3 构造函数
#### FaceLandmarker
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> setting</th>
<th> const SeetaModelSetting&</th>
<th> </th>
<th> 检测器结构参数</th>
</tr>
<table>
<br>
### 3.4 成员函数
#### number
获取模型对应的特征点数组长度。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> 模型特征点数组长度</th>
</tr>
<table>
<br>
#### mark
获取人脸特征点。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 图像原始数据</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> const SeetaRect&</th>
<th> </th>
<th> 人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 获取的人脸特征点数组(需预分配好数组长度，长度为number()返回的值)</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> void</th>
<th> </th>
<th> </th>
</tr>
<table>
<br>
#### mark
获取人脸特征点和遮挡信息。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 图像原始数据</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> const SeetaRect&</th>
<th> </th>
<th> 人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> SeetaPointF*</th>
<th> 获取的人脸特征点数组(需预分配好数组长度，长度为number()返回的值)</th>
<th> </th>
</tr>
<tr>
<th>mask </th>
<th> int32_t</th>
<th> </th>
<th> 获取人脸特征点位置对应的遮挡信息数组(需预分配好数组长度，长度为number()返回的值), 其中值为1表示被遮挡，0表示未被遮挡</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> void</th>
<th> </th>
<th> </th>
</tr>
<table>
<br>
#### mark
获取人脸特征点。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 图像原始数据</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> const SeetaRect&</th>
<th> </th>
<th> 人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> std::vector<SeetaPointF> </th>
<th> </th>
<th> 获取的人脸特征点数组</th>
</tr>
<table>
<br>
#### mark_v2
获取人脸特征点和遮挡信息。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 图像原始数据</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> const SeetaRect&</th>
<th> </th>
<th> 人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> std::vector<PointWithMask> </th>
<th> </th>
<th> 获取人脸特征点和是否遮挡数组</th>
</tr>
<table>
<br>
\ No newline at end of file
source/质量评估器.md deleted 100644 → 0
# 质量评估器
# 质量评估器
## **1. 接口简介** <br>
质量评估器包含不同的质量评估模块，包括人脸亮度、人脸清晰度（非深度方法）、人脸清晰度（深度方法）、人脸姿态（非深度方法）、人脸姿态（深度方法）、人脸分辨率评估模块。<br>
## **2. 类型说明**<br>
### **2.1 struct SeetaImageData**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>data</th>
<th>uint8_t*</th>
<th>图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th>width</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的宽度</th>
</tr>
<tr>
<th>height</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的高度</th>
</tr>
<tr>
<th>channels</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的通道数</th>
</tr>
</table>
<br>
说明：存储彩色（三通道）或灰度（单通道）图像，像素连续存储，行优先，采用 BGR888 格式存放彩色图像，单字节灰度值存放灰度图像。<br>
### **2.2 struct SeetaRect**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>x</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域左上角横坐标</th>
</tr>
<tr>
<th>y</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域左上角纵坐标</th>
</tr>
<tr>
<th>width</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域宽度</th>
</tr>
<tr>
<th>height</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域高度</th>
</tr>
</table>
<br>
### **2.3 struct SeetaPointF**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> x</th>
<th> double</th>
<th>人脸特征点横坐标 </th>
</tr>
<tr>
<th> y</th>
<th> double</th>
<th> 人脸特征点纵坐标</th>
</tr>
</table>
<br>
### 2.4 enum QualityLevel
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> LOW</th>
<th> </th>
<th> 表示人脸质量为低</th>
</tr>
<tr>
<th> MEDIAUM</th>
<th> </th>
<th> 表示人脸质量为中</th>
</tr>
<tr>
<th> HIGH</th>
<th> </th>
<th> 表示人脸质量为高</th>
</tr>
</table>
<br>
### 2.5 class QualityResult
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> level</th>
<th> QualityLevel</th>
<th> 人脸质量等级</th>
</tr>
<tr>
<th> score</th>
<th> float</th>
<th> 人脸质量分数</th>
</tr>
</table>
<br>
## 3 class QualityOfBrightness
非深度的人脸亮度评估器。<br>
### 3.1 构造函数
#### QualityOfBrightness
人脸亮度评估器构造函数。<br>
#### QualityOfBrightness
人脸亮度评估器构造函数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> v0</th>
<th> float</th>
<th> </th>
<th> 分级参数一</th>
</tr>
<tr>
<th> v1</th>
<th> float</th>
<th> </th>
<th> 分级参数二</th>
</tr>
<tr>
<th> v2</th>
<th> float</th>
<th> </th>
<th> 分级参数三</th>
</tr>
<tr>
<th> v3</th>
<th> float</th>
<th> </th>
<th> 分级参数三</th>
</tr>
<table>
<br>
说明：说明：分类依据为[0, v0) and [v3, ~) => LOW；[v0, v1) and [v2, v3) =>MEDIUM；[v1, v2) => HIGH。<br>
### 3.2 成员函数
#### check
检测人脸亮度。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 原始图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> const SeetaRect&</th>
<th> </th>
<th> 人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> const SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 人脸5个特征点数组</th>
</tr>
<tr>
<th> N</th>
<th> const int32_t</th>
<th> </th>
<th> 人脸特征点数组长度</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> QualityResult</th>
<th> </th>
<th> 人脸亮度检测结果</th>
</tr>
<table>
<br>
## 4 class QualityOfClarity
非深度学习的人脸清晰度评估器。<br>
### 4.1 构造函数
#### QualityOfClarity
人脸清晰度评估器构造函数。<br>
#### QualityOfClarity
人脸清晰度评估器构造函数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> low</th>
<th> float</th>
<th> </th>
<th> 分级参数一</th>
</tr>
<tr>
<th> high</th>
<th> float</th>
<th> </th>
<th> 分级参数二</th>
</tr>
<table>
<br>
说明：分类依据为[0, low)=> LOW; [low, high)=> MEDIUM; [high, ~)=> HIGH。<br>
### 4.2 成员函数
#### check
检测人脸清晰度。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData &</th>
<th> </th>
<th>原始图像数据 </th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> const SeetaRect&</th>
<th> </th>
<th> 人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> const SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 人脸5个特征点数组</th>
</tr>
<tr>
<th> N</th>
<th> const int32_t</th>
<th> </th>
<th> 人脸特征点数组长度</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> QualityResult</th>
<th> </th>
<th>人脸清晰度检测结果 </th>
</tr>
<table>
<br>
## 5 class QualityOfLBN
深度学习的人脸清晰度评估器。<br>
### 5.1 Enum SeetaDevice
模型运行的计算设备。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_AUTO</th>
<th>自动检测，会优先使用 GPU</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_CPU</th>
<th>使用CPU计算</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_GPU</th>
<th>使用GPU计算</th>
</tr>
<table>
<br>
### 5.2 struct SeetaModelSetting
构造评估器需要传入的结构体参数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>model</th>
<th>const char**</th>
<th></th>
<th>检测器模型</th>
</tr>
<tr>
<th>id</th>
<th>int</th>
<th></th>
<th>GPU id</th>
</tr>
<tr>
<th>device</th>
<th>SeetaDevice</th>
<th>AUTO</th>
<th>计算设备(CPU 或者 GPU)</th>
</tr>
<table>
<br>
### 5.3 构造函数
人脸清晰度评估器构造函数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> setting</th>
<th> const SeetaModelSetting&</th>
<th> </th>
<th> 对象构造结构体参数</th>
</tr>
<table>
<br>
### 5.4 成员函数
#### Detect
检测人脸清晰度。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 原始图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> const SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 人脸68个特征点数组 </th>
</tr>
<tr>
<th> light</th>
<th> int*</th>
<th> </th>
<th> 亮度返回结果，暂不推荐使用该返回结果</th>
</tr>
<tr>
<th> blur</th>
<th> int*</th>
<th> </th>
<th> 模糊度返回结果</th>
</tr>
<tr>
<th> noise</th>
<th> int*</th>
<th> </th>
<th> 是否有噪声返回结果，暂不推荐使用该返回结果</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> void</th>
<th> </th>
<th> </th>
</tr>
<table>
<br>
说明：blur 结果返回 0 说明人脸是清晰的，blur 为 1 说明人脸是模糊的。<br>
#### set
设置人脸检测器相关属性值。其中<br>
**PROPERTY_NUMBER_THREADS**:
表示计算线程数，默认为 4。<br>
**PROPERTY_ARM_CPU_MODE**：针对于移动端，表示设置的 cpu 计算模式。0 表示
大核计算模式，1 表示小核计算模式，2 表示平衡模式，为默认模式。<br>
**PROPERTY_BLUR_THRESH**：表示人脸模糊阈值，默认值大小为 0.80。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>property </th>
<th>Property </th>
<th> </th>
<th> 人脸检测器属性类别</th>
</tr>
<tr>
<th> value</th>
<th> double</th>
<th> </th>
<th> 设置的属性值 </th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th>void </th>
<th> </th>
<th> </th>
</tr>
<table>
<br>
#### get
获取人脸检测器相关属性值。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>property </th>
<th> Property</th>
<th> </th>
<th> 人脸检测器属性类别</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th>double </th>
<th> </th>
<th> 对应的人脸属性值 </th>
</tr>
<table>
<br>
## 6 class QualityOfPose
非深度学习的人脸姿态评估器。<br>
### 6.1 构造函数
#### QualityOfPose
人脸姿态评估器构造函数。<br>
### 6.2 成员函数
#### check
检测人脸姿态。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 原始图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> const SeetaRect&</th>
<th> </th>
<th> 人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> const SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 人脸5个特征点数组</th>
</tr>
<tr>
<th> N</th>
<th> const int32_t</th>
<th> </th>
<th>人脸特征点数组长度 </th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> QualityResult</th>
<th> </th>
<th>人脸姿态检测结果 </th>
</tr>
<table>
<br>
## 7 class QualityOfPoseEx
深度学习的人脸姿态评估器。<br>
### 7.1 Enum SeetaDevice
模型运行的计算设备。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_AUTO</th>
<th>自动检测，会优先使用 GPU</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_CPU</th>
<th>使用CPU计算</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_GPU</th>
<th>使用GPU计算</th>
</tr>
<table>
<br>
### 7.2 struct SeetaModelSetting
构造评估器需要传入的结构体参数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>model</th>
<th>const char**</th>
<th></th>
<th>检测器模型</th>
</tr>
<tr>
<th>id</th>
<th>int</th>
<th></th>
<th>GPU id</th>
</tr>
<tr>
<th>device</th>
<th>SeetaDevice</th>
<th>AUTO</th>
<th>计算设备(CPU 或者 GPU)</th>
</tr>
<table>
<br>
### 7.3 构造函数
#### QualityOfPoseEx
人脸姿态评估器构造函数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> setting</th>
<th> const SeetaModelSetting&</th>
<th> </th>
<th> 对象结构体参数</th>
</tr>
<table>
<br>
### 7.4 成员函数
#### check
检测人脸姿态。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 原始图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> const SeetaRect&</th>
<th> </th>
<th> 人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> const SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 人脸5个特征点数组</th>
</tr>
<tr>
<th> N</th>
<th> const int32_t</th>
<th> </th>
<th> 人脸特征点数组长度</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> QualityResult</th>
<th> </th>
<th> 人脸姿态检测结果</th>
</tr>
<table>
<br>
#### check
检测人脸姿态。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 原始图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> const SeetaRect&</th>
<th> </th>
<th> 人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> const SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 人脸5个特征点数组</th>
</tr>
<tr>
<th> N</th>
<th> const int32_t</th>
<th> </th>
<th> 人脸特征点数组长度</th>
</tr>
<tr>
<th> yaw</th>
<th> float&</th>
<th> </th>
<th> yaw方向上的角度</th>
</tr>
<tr>
<th> pitch</th>
<th> float&</th>
<th> </th>
<th> pitch方向上的角度</th>
</tr>
<tr>
<th> roll</th>
<th> float&</th>
<th> </th>
<th> roll方向上的角度</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> bool</th>
<th> </th>
<th> true为检测成功</th>
</tr>
<table>
<br>
#### set
设置相关属性值。其中<br>
**YAW_HIGH_THRESHOLD**:
yaw方向的分级参数一。<br>
**YAW_LOW_THRESHOLD**:
yaw方向的分级参数二。<br>
**PITCH_HIGH_THRESHOLD**：
pitch方向的分级参数一。<br>
**PITCH_LOW_THRESHOLD**：
pitch方向的分级参数二。<br>
**ROLL_HIGH_THRESHOLD**：
roll方向的分级参数一。<br>
**ROLL_LOW_THRESHOLD**：
roll方向的分级参数二。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>property </th>
<th>Property </th>
<th> </th>
<th> 人脸检测器属性类别</th>
</tr>
<tr>
<th> value</th>
<th> double</th>
<th> </th>
<th> 设置的属性值 </th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th>void </th>
<th> </th>
<th> </th>
</tr>
<table>
<br>
#### get
获取人脸检测器相关属性值。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>property </th>
<th> Property</th>
<th> </th>
<th> 人脸检测器属性类别</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th>double </th>
<th> </th>
<th> 对应的人脸属性值 </th>
</tr>
<table>
<br>
## 8 class QualityOfResolution
非深度学习的人脸尺寸评估器。<br>
### 8.1 构造函数
#### QualityOfResolution
人脸尺寸评估器构造函数。<br>
#### QualityOfResolution
人脸尺寸评估器构造函数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> low</th>
<th> float</th>
<th> </th>
<th> 分级参数一</th>
</tr>
<tr>
<th> high</th>
<th> float</th>
<th> </th>
<th> 分级参数二</th>
</tr>
<table>
<br>
### 8.2 成员函数
#### check
评估人脸尺寸。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 原始图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> const SeetaRect&</th>
<th> </th>
<th> 人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> const SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 人脸5个特征点数组</th>
</tr>
<tr>
<th> N</th>
<th> const int32_t</th>
<th> </th>
<th> 人脸特征点数组长度</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> QualityResult</th>
<th> </th>
<th> 人脸尺寸评估结果</th>
</tr>
<table>
<br>
\ No newline at end of file
source/近红外活体.md deleted 100644 → 0
# 近红外活体识别器
# 近红外活体识别器
## **1. 接口简介** <br>
近红外活体识别根据输入的近红外图像数据、人脸位置和人脸特征点，对输入人脸进行活体的判断，并返回人脸活体的状态。<br>
## **2. 类型说明**<br>
### **2.1 struct SeetaImageData**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>data</th>
<th>uint8_t*</th>
<th>图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th>width</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的宽度</th>
</tr>
<tr>
<th>height</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的高度</th>
</tr>
<tr>
<th>channels</th>
<th>int32_t</th>
<th>图像的通道数</th>
</tr>
</table>
<br>
说明：存储彩色（三通道）或灰度（单通道）图像，像素连续存储，行优先，采用 BGR888 格式存放彩色图像，单字节灰度值存放灰度图像。<br>
### **2.2 struct SeetaRect**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>x</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域左上角横坐标</th>
</tr>
<tr>
<th>y</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域左上角纵坐标</th>
</tr>
<tr>
<th>width</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域宽度</th>
</tr>
<tr>
<th>height</th>
<th>int32_t</th>
<th>人脸区域高度</th>
</tr>
</table>
<br>
### **2.3 struct SeetaPointF**<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>类型</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> x</th>
<th> double</th>
<th>人脸特征点横坐标 </th>
</tr>
<tr>
<th> y</th>
<th> double</th>
<th> 人脸特征点纵坐标</th>
</tr>
</table>
<br>
## 3 class SeetaNirFaceAntiSpoofing
近红外活体识别器。<br>
### 3.1 Enum SeetaDevice
模型运行的计算设备。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>名称</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_AUTO </th>
<th>自动检测，会优先使用 GPU </th>
</tr>
<tr>
<th> SEETA_DEVICE_CPU</th>
<th> 使用CPU计算</th>
</tr>
<tr>
<th>SEETA_DEVICE_GPU </th>
<th>使用GPU计算 </th>
</tr>
</table>
<br>
### 3.2 struct SeetaModelSetting
构造活体识别器需要传入的结构体参数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> model</th>
<th> const char**</th>
<th> </th>
<th> 识别器模型</th>
</tr>
<tr>
<th> id</th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> GPU id</th>
</tr>
<tr>
<th> device</th>
<th> SeetaDevice</th>
<th> AUTO</th>
<th> 计算设备(CPU 或者 GPU)</th>
</tr>
<table>
<br>
### 3.3 构造函数
#### SeetaNirFaceAntiSpoofing
构造活体识别器，需要在构造的时候传入识别器结构参数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> setting</th>
<th> const SeetaModelSetting&</th>
<th> </th>
<th> 识别器接口参数</th>
</tr>
<table>
<br>
### 3.4 成员函数
#### predict
基于单帧图像对人脸是否为活体进行判断。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 原始图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> const SeetaRect&</th>
<th> </th>
<th> 人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> const SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 人脸特征点数组</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> Status</th>
<th> </th>
<th> 人脸活体的状态</th>
</tr>
<table>
<br>
说明：Status 活体状态可取值为REAL(真人)、SPOOF(假体)、FUZZY（由于图像质量问题造成的无法判断）和 DETECTING（正在检测），DETECTING 状态针对于 PredicVideo 模式。<br>
#### predictVideo
基于连续视频序列对人脸是否为活体进行判断。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> image</th>
<th> const SeetaImageData&</th>
<th> </th>
<th> 原始图像数据</th>
</tr>
<tr>
<th> face</th>
<th> const SeetaRect&</th>
<th> </th>
<th> 人脸位置</th>
</tr>
<tr>
<th> points</th>
<th> const SeetaPointF*</th>
<th> </th>
<th> 人脸特征点数组</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> Status</th>
<th> </th>
<th> 人脸活体的状态</th>
</tr>
<table>
<br>
说明：Status 活体状态可取值为REAL(真人)、SPOOF(假体)、FUZZY（由于图像质量问题造成的无法判断）和 DETECTING（正在检测），DETECTING 状态针对于 PredicVideo 模式。<br>
#### resetVideo
重置活体识别结果，开始下一次 predictVideo 识别过程。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> void</th>
<th> </th>
<th> </th>
</tr>
<table>
<br>
#### GetPreFasScore
获取活体检测内部分数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> double</th>
<th> </th>
<th> 活体分数</th>
</tr>
<table>
<br>
#### SetFrameNumForVideo
设置 Video 模式中识别视频帧数，当输入帧数为该值以后才会有活体的
真假结果。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> frameNumForVideo</th>
<th> const int</th>
<th> </th>
<th> video模式下活体需求帧数</th>
</tr>
<table>
<br>
#### GetVideoFrameCount
获取video模式下活体需求帧数。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th> int</th>
<th> </th>
<th> video模式下活体需求帧数</th>
</tr>
<table>
<br>
#### set
设置人脸检测器相关属性值。其中<br>
**PROPERTY_NUMBER_THREADS**:
表示人脸检测器计算线程数，默认为 4.<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>property </th>
<th>Property </th>
<th> </th>
<th> 人脸检测器属性类别</th>
</tr>
<tr>
<th> value</th>
<th> double</th>
<th> </th>
<th> 设置的属性值 </th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th>void </th>
<th> </th>
<th> </th>
</tr>
<table>
<br>
#### get
获取人脸检测器相关属性值。<br>
<table border="1">
<tr>
<th>参数</th>
<th>类型</th>
<th>缺省</th>
<th>说明</th>
</tr>
<tr>
<th>property </th>
<th> Property</th>
<th> </th>
<th> 人脸检测器属性类别</th>
</tr>
<tr>
<th> 返回值</th>
<th>double </th>
<th> </th>
<th> 对应的人脸属性值 </th>
</tr>
<table>
<br>
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