PC人脸识别登录，出乎意料的简单

之前不是做了个开源项目嘛，在做完GitHub登录后，想着再显得有逼格一点，说要再加个人脸识别登录，就我这佛系的开发进度，过了一周总算是抽时间安排上了。

源码在文末

其实最近对写文章有点小抵触，写的东西没人看，总有点小失落，好在有同行大佬们的开导让我重拾了信心。调整了自己的心态，只要我分享的东西对大家有帮助就好，至于多少人看那就随缘吧！

废话不多说先看人脸识别效果动态，马赛克有点重哈，没办法长相实在是拿不出手。

实现原理

我们看一下实现人脸识别登录的大致流程，三个主要步骤：

前端登录页打开摄像头，进行人脸识别，注意：只识别画面中是不是有人脸

识别到人脸后，拍照上传当前画面图片

后端接受图片并调用人脸库SDK，对人像进行比对，通过则登录成功，并将人像信息注册到人脸库和本地mysql。

前端实现

上边说过要在前端识别到人脸，所以这里就不得不借助工具了，我使用的 tracking.js，一款轻量级的前端人脸识别框架。

前端 Vue 代码实现逻辑比较简单，tracking.js 打开摄像头识别到人脸信息后，对视频图像拍照，将图片信息上传到后台，等待图片对比的结果就可以了。

data() {          return {              showContainer: true,   // 显示              tracker: null,              tipFlag: false,         // 提示用户已经检测到              flag: false,            // 判断是否已经拍照              context: null,          // canvas上下文              removePhotoID: null,    // 停止转换图片              scanTip: '人脸识别中...',// 提示文字              imgUrl: '',              // base64格式图片              canvas: null          }      },      mounted() {          this.playVideo()      },      methods: {          playVideo() {              var video = document.getElementById('video');              this.canvas = document.getElementById('canvas');              thisthis.context = this.canvas.getContext('2d');              this.tracker = new tracking.ObjectTracker('face');              this.tracker.setInitialScale(4);              this.tracker.setStepSize(2);              this.tracker.setEdgesDensity(0.1);              tracking.track('#video', this.tracker, {camera: true});              this.tracker.on('track', this.handleTracked);          },          handleTracked(event) {                  this.context.clearRect(0, 0, this.canvas.width, this.canvas.height);                  if (event.data.length === 0) {                      this.scanTip = '未识别到人脸'                  } else {                      if (!this.tipFlag) {                          this.scanTip = '识别成功，正在拍照，请勿乱动~'                      }                      // 1秒后拍照，仅拍一次                      if (!this.flag) {                          this.scanTip = '拍照中...'                          this.flag = true                          this.removePhotoID = setTimeout(() => {                                  this.tackPhoto()                                  this.tipFlag = true                              },                              2000                          )                      }                      event.data.forEach(this.plot);                  }         },          plot(rect){              this.context.strokeStyle = '#eb652e';              this.context.strokeRect(rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);              this.context.font = '11px Helvetica';              this.context.fillStyle = "#fff";              this.context.fillText('x: ' + rect.x + 'px', rect.x + rect.width + 5, rect.y + 11);              this.context.fillText('y: ' + rect.y + 'px', rect.x + rect.width + 5, rect.y + 22);          },          // 拍照          tackPhoto() {              this.context.drawImage(this.$refs.refVideo, 0, 0, 500, 500)              // 保存为base64格式              thisthis.imgUrl = this.saveAsPNG(this.$refs.refCanvas)              var formData = new FormData();              formData.append("file", this.imgUrl);              this.scanTip = '登录中，请稍等~'              axios({                  method: 'post',                  url: '/faceDiscern',                 data: formData,              }).then(function (response) {                  alert(response.data.data);                  window.location.href="http://127.0.0.1:8081/home";              }).catch(function (error) {                  console.log(error);              });              this.close()          },          // 保存为png,base64格式图片          saveAsPNG(c) {              return c.toDataURL('image/png', 0.3)          },          // 关闭并清理资源          close() {              this.flag = false              this.tipFlag = false              this.showContainer = false              this.tracker && this.tracker.removeListener('track', this.handleTracked) && tracking.track('#video', this.tracker, {camera: false});              this.tracker = null              this.context = null              this.scanTip = ''              clearTimeout(this.removePhotoID)          }      } 

人脸识别

之前也搞过一个人脸识别案例 《基于 Java 实现的人脸识别功能（附源码）》 ，不过调用SDK的方式太过繁琐，而且代码量巨大。所以这次为了简化实现，改用了百度的人脸识别API，没想到出乎意料的简单。

别抬杠问我为啥不自己写人脸识别工具，别问，问就是不会

（编辑：应用网_阳江站长网）

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