using (var detection = LocatorFactory.GetTrackingLocator("appId", "sdkKey"))
{
var image = Image.FromFile("test.jpg");
var bitmap = new Bitmap(image);
var result = detection.Detect(bitmap, out var locateResult);
using (locateResult)
{
if (result == ErrorCode.Ok && locateResult.FaceCount > 0)
{
using (var g = Graphics.FromImage(bitmap))
{
var face = locateResult.Faces[0].ToRectangle();
g.DrawRectangle(new Pen(Color.Chartreuse), face.X, face.Y, face.Width, face.Height);
}
bitmap.Save("output.jpg", ImageFormat.Jpeg);
}
}
}
人脸对比：
using (var proccesor = new FaceProcessor("appid",
"locatorKey", "recognizeKey", true))
{
var image1 = Image.FromFile("test2.jpg");
var image2 = Image.FromFile("test.jpg");
var result1 = proccesor.LocateExtract(new Bitmap(image1));
var result2 = proccesor.LocateExtract(new Bitmap(image2));
//FaceProcessor是个整合包装类，集成了检测和识别，如果要单独使用识别，可以使用FaceRecognize类
//这里做演示，假设图片都只有一张脸
//可以将FeatureData持久化保存，这个即是人脸特征数据，用于后续的人脸匹配
//File.WriteAllBytes("XXX.data", feature.FeatureData);FeatureData会自动转型为byte数组
if ((result1 != null) & (result2 != null))
Console.WriteLine(proccesor.Match(result1[0].FeatureData, result2[0].FeatureData, true));
}
使用注意事项
LocateResult（检测结果）和Feature（人脸特征）都包含需要释放的内存资源，在使用完毕后，记得需要释放，否则会引起内存泄露。FaceProcessor和FaceRecognize的Match函数，在完成比较后，可以自动释放，只需要最后两个参数指定为true即可，如果是用于人脸匹配（1:N），则可以采用默认参数，这种情况下，第一个参数指定的特征数据不会自动释放，用于循环和特征库的特征进行比对。
整合的完整例子
在Github上，有完整的FaceDemo例子，里面主要实现了通过ffmpeg采集RTSP协议的图像（使用海康的摄像机），然后进行人脸匹配。在开发过程中遇到不少的坑。
人脸识别的首要工作就是捕获摄像机视频帧，这一块上是坑的最久的，因为最开始采用的是OpenCV的包装库，Emgu.CV，在开发过程中，捕获USB摄像头时，倒是问题不大，没有出现过异常。在捕获RTSP视频流时，会不定时的出现AccessviolationException异常，短则几十分钟，长则几个小时，总之就是不稳定。在官方Github地址上，也提了Issue，他们给出的答复是屏蔽的我业务逻辑，仅捕获视频流试试，结果问题依然，所以，我基本坑定了试Emgu.CV上面的问题。后来经过反复的实验，最终确定了选择ffmpeg。
