html5与EmguCV前后端实现——人脸识别篇（一）

　　上个月因为出差的关系，断更了很久，为了补偿大家长久的等待，送上一个新的系列，之前几个系列也会抽空继续更新。

　　大概半年多前吧，因为工作需要，我开始研究图像识别技术。OpenCV在这方面已经有了很多技术积累，在html5领域也很早就有了这方面的Demo。但是一番学习下来，我发现基本上这方面的文章大都比较零散片面，而且很多关键的代码可能已经老化不能正常使用了。所以这个系列的文章中，我将对html5与EmguCV的整体开发过程做一个整理，逐步介绍怎么使用html5技术和EmguCV类库实现各种看上去高大上的识别技术。

　　本文，我会以人脸识别为例，引入html+EmguCV的基本架构(如下图)。

　　

　　前端没有问题，在浏览器中用html5技术调用摄像头，使用video和canvas标签配合各种dom进行渲染。值得一提的是，因为这里有大量的图像数据交互传递，所以需要建立websocket来与后端服务器进行交互。

　   后端的话，其实我开始使用的是PHP技术，但是发现openCV的安装略纠结，于是乎转投微软阵营。这里我使用了framework4.5+EmguCV，微软在frameworks4.5中已经集成了websocket的服务端套字，我们可以很方便地使用它，差不多就和之前版本中写Ajax的处理文件一样方便。关于EmguCV,其实就是OpenCV在c#中的再封装，可以访问OpenCV相关网站获取更多信息。

　　接下来，我们快速地浏览下关键代码。

html部分：

<div>       
       <div id='frame' style="position:relative;">
           <video style='position:absolute;top:0px;left:0px;z-index:2;' id="live" width="320" height="240" autoplay ></video>
           <canvas style='position:absolute;top:242px;left:0px; z-index:170;' width="320" id="canvasFace" height="240" ></canvas>
           <canvas style='position:absolute;top:242px;left:0px; z-index:11;'   width="320" id="canvas" height="240" ></canvas>             
         </div>    
</div>

 　　这里主要起作用的DOM是1个video标签和2个Canvas标签。Video标签主要用来获取摄像头的数据流，两个Canvas标签分别用来绘制Video中的内容和计算出来的头像的位置。

Javascript部分：

$(function(){
    var video = $('#live').get()[0],
    canvas = $('#canvas'),
    ctx=canvas.get()[0].getContext('2d'),
    canvasFace =$('#canvasFace'),
    ctx2= canvasFace.get()[0].getContext('2d'),
    canSend=true;

    ctx2.strokeStyle="#EEEE00"; 
    ctx2.fillStyle='rgba(0,0,0,0.0)'; 
    ctx2.lineWidth=3; 

    navigator.webkitGetUserMedia({ "video": true },function(stream){
        video.src = webkitURL.createObjectURL(stream);
        startWS();
    },function(err){
        console.log('err');
    });

    //x,y,w,h
    var _draw =function(pArr){
        var _obj = $.fromJson(pArr);

        ctx2.clearRect(0,0,320,240);

        if($.isArray(_obj)){
            for(var i=0,l=_obj.length;i<l;i++ ){
                ctx2.strokeRect(_obj[i].X,_obj[i].Y,_obj[i].W,_obj[i].H); 
            }
        }
    };
    
    var startWS=function(){
        var ws = new WebSocket("ws://10.168.1.1/Cloud/WSHandler.ashx");
        ws.onopen = function(){
            console.log('Opened WS!');
        };
        ws.onmessage=function(msg){
            _draw(msg.data);
            canSend = true;
        };
        ws.onclose=function(msg){
            console.log('socket close!');
        };
        var timer = setInterval(function(){
            ctx.drawImage(video,0,0,320,240);
            if(ws.readyState == WebSocket.OPEN && canSend){
                canSend = false;
                var data =canvas.get()[0].toDataURL('image/jpeg',1.0),
                newblob = dataURItoBlob(data);                
                ws.send(newblob);
            }
        },60);
    };
});

　　这段JS代码中，大家需要注意替换ws文件的地址。至于Canvas绘图，websocket，Camera调用等细节，在后续文章中会有详解。

　　可以看到websocket在向服务器提交数据时候，需要对DataURL的数据进行封装，下面就附上这个函数（与早期版本不同）。

dataURItoBlob函数：

function dataURItoBlob(dataURI) {
    var byteString = atob(dataURI.split(',')[1]),
            mimeString = dataURI.split(',')[0].split(':')[1].split(';')[0],
            ab = new ArrayBuffer(byteString.length),
               ia = new Uint8Array(ab);
    for (var i = 0; i < byteString.length; i++) {
                ia[i] = byteString.charCodeAt(i);
        }
        return new Blob([ab],{type: mimeString});
}

　　前端的代码大致就这样了，后端Coding前，先大致说下怎么部署EmguCV。假设我们把解压好的EmguCV文件夹拷贝到了C盘，那么环境变量Path为C:Emguemgucv-windows-universal-cuda 2.9.0.1922in;在新建项目的时候，还需要把用到的DLL等文件拷贝到项目的输出目录。

后端代码：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Net.WebSockets;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using System.Web;
using System.Web.WebSockets;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.Util;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.GPU;
using System.IO;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;

namespace Cloud
{
    public class WSHandler : IHttpHandler
    {
        private static HaarCascade haar;
        private static string hasLocation;
        private static string phy;
        private int _maxBufferSize = 256 * 1024;

        public void ProcessRequest(HttpContext context)
        {
            if (context.IsWebSocketRequest) 
            {
                phy = context.Request.PhysicalApplicationPath;
                hasLocation = context.Request.PhysicalApplicationPath + "haarcascade_frontalface_alt2.xml";
                context.AcceptWebSocketRequest(ProcessWSChat);
            }
        }

        private async Task ProcessWSChat(AspNetWebSocketContext context)
        {
            try
            {
                WebSocket socket = context.WebSocket;
                haar = new HaarCascade(hasLocation);

                byte[] receiveBuffer = new byte[_maxBufferSize];
                ArraySegment<byte> buffer = new ArraySegment<byte>(receiveBuffer);

                while (socket.State == WebSocketState.Open)
                {
                    WebSocketReceiveResult result = await socket.ReceiveAsync(buffer, CancellationToken.None); //.ConfigureAwait(continueOnCapturedContext: false);

                    if (result.MessageType == WebSocketMessageType.Close)
                    {
                        await socket.CloseAsync(
                            result.CloseStatus.GetValueOrDefault(),
                            result.CloseStatusDescription,
                            CancellationToken.None);
                        break;
                    }

                    int offset = result.Count;

                    while (result.EndOfMessage == false)
                    {
                        result = await socket.ReceiveAsync(new ArraySegment<byte>(receiveBuffer, offset, _maxBufferSize - offset), CancellationToken.None);
                        offset += result.Count;
                    }

                    if (result.MessageType == WebSocketMessageType.Binary && offset!=0)
                    {

                        ArraySegment<byte> newbuff = new ArraySegment<byte>(Encoding.UTF8.GetBytes(FaceDetection(receiveBuffer, offset)));
                        await socket.SendAsync(newbuff, WebSocketMessageType.Text, true, CancellationToken.None);

                    }                    
                    

                }
            }
            catch (Exception e) {
                var err = e.Message;
            }
        }

        private static string FaceDetection(byte[] data,int plength)
        {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            sb.Append("[");

            Image<Bgr, byte> nextFrame = new Image<Bgr, byte>(ByteToBitmap(data, plength));

            if (nextFrame != null)
            {
                Image<Gray, Byte> grayframe = nextFrame.Convert<Gray, Byte>();
                var faces = grayframe.DetectHaarCascade(
                                haar, 1.4, 4,
                                HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_PRUNING,
                                new Size(nextFrame.Width / 8, nextFrame.Height / 8)
                                )[0];

                foreach (var face in faces)
                {
                    sb.AppendFormat("{{X:{0},Y:{1},W:{2},H:{3}}},",face.rect.X, face.rect.Y,face.rect.Width,face.rect.Height);
                }

                if (sb[sb.Length - 1] == ',') {
                    sb.Remove(sb.Length-1,1);
                }
            }

            sb.Append("]");

            return sb.ToString();
        }

        private int _ii = 0;

        private static byte[] BitmapToByte(Bitmap b)
        {
            MemoryStream ms = new MemoryStream();
            //b.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Bmp);
            byte[] bytes = ms.GetBuffer();  
            ms.Close();
            return bytes;
        }
        private static Bitmap ByteToBitmap(byte[] datas,int pLength)
        {
            MemoryStream ms1 = new MemoryStream(datas, 0, pLength);
            Bitmap bm = (Bitmap)Bitmap.FromStream(ms1);

            //
            bm.Save(phy + "test", ImageFormat.Bmp);

            ms1.Close();          
            return bm;
        } 

        public bool IsReusable
        {
            get
            {
                return false;
            }
        }
    }
}

　　这里有几点需要注意：

1）因为我们websocket传输的是图片，数据流较大，一般需要轮训多次接收。

2）如果你用的图片较大，还需要修改接收图片的数组的尺寸。

3）你需要一个xml文件用来人脸识别，EmguCV已经内置，也可以自己去网上找。

　  人脸识别Demo的关键代码基本就都在这里了，关于各个技术的实现细节，我会在之后的同系列文章中一一阐述。

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