根据我上篇文章的分享，我提到了FaceRecognitionDotNet，它是python语言开发的一个项目face_recognition移植。结果真是有喜有忧，喜的是很多去关注了，进行了下载，我看到项目Star从十几个变成了现在将近两百多个，忧的是很多人看不懂这项目，加了我的群来问怎么用，或者缺少的Dll在哪里。其实作者本身已经在项目介绍里面都写清楚了，真的是明明白白的。缺的dll可以nuget上下载，缺少的模型文件可以去它所移植的原项目上下载。很多人良莠不齐的，问的问题也五花八门，好歹也追求一下本质问题，好好看看介绍和文档，仔仔细细阅读一下，也没有多少字的。各位有点焦急了。
我对整个项目做了整体的梳理，我主要看重的是人脸识别部分，其实作者在编码上原先不太支持中文，我做了一些修改还加了一些函数，整体如下图。我做成了一个OWIN自宿主程序，将人脸识别的接口以WebApi的形式暴露给外部调用。本身也提供命令行进行一些操作。
1.exit顾名思义是退出指令
2.face init是用于初始化模型数据
3.face add用于添加新的模型数据
4.face test用于做测试
日志记录工具是用了NLog，别的都是项目的依赖包。说了这么多估计很多人急着要源码，急于求成的心态很不好啊。诶，能仔仔细细去看别人项目的沉静心思还是要有的，不然还是渣，向移植代码的大佬致敬，这才是中流砥柱，希望用了源码的各位去给大佬也提交一下代码或者提一些建议，让这样好的项目存在下去。源码地址（包比较大我上传到了百度云，我把所有文件都放在了一起，vs2017社区版创建，免得不会搭建项目的小白问）：
链接：https://pan.baidu.com/s/1mI5vLNOgE6amEcYiiGOzpg
提取码：54th
最后说一下成果，里面有不是点会踩到，比如内存增长问题，需要手动释放一些资源，我已经在包函数的时候做了简单处理。整体性能还是不错的，两千张照片，处理花了700秒，我是在一台虚机上做的测试，当然开发也在那台机器上。总体和我同事调用百度AI的API不相上下（免费版），对于需要离线的项目很有帮助。会做一定移植的可以在linux上运行，我看到作者在Mac和linux都有测试，也在支持.NET Core的。真心佩服那个作者。