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C++ 人脸识别推理

该目录提供了一个基于 LibTorch + OpenCV 的 C++ 版人脸识别推理实现，包含 MTCNN 人脸检测和 MobileFaceNet 人脸特征提取。

目录说明

  • include/mtcnn_detector.h：MTCNN 检测类声明
  • include/face_recognizer.h：人脸识别类声明
  • src/mtcnn_detector.cpp：MTCNN 检测类实现
  • src/face_recognizer.cpp：人脸识别类实现
  • examples/image_demo.cpp：图片识别示例
  • examples/camera_demo.cpp：摄像头实时识别示例
  • export_torchscript_model.py：模型导出脚本
  • CMakeLists.txt：CMake 构建文件

依赖

  • OpenCV
  • LibTorch（C++ 版 PyTorch）

OpenCV 下载地址：

LibTorch 下载地址，如果下载的是GPU版本，要对应自己系统上的CUDA版本：

注意事项

注意：这里直接加载项目根目录 save_model 下的模型文件。MTCNN 模型（PNet.pth、RNet.pth、ONet.pth）和 MobileFaceNet 模型（mobilefacenet.pth）需要保证是可被 torch::jit::load 加载的 TorchScript 模型。

人脸库准备

默认人脸库目录为项目根目录下的 face_db，要求：

  • 每张图片只包含 1 张人脸
  • 文件名作为身份名称
  • 支持常见图片格式：.jpg、.jpeg、.png、.bmp

例如：

face_db/
├── 杨幂.jpg
└── 迪丽热巴.jpg

程序启动时会自动遍历人脸库目录，检测并对齐人脸，提取特征建立内存人脸特征库。

构建

以下示例以 Windows 为例，假设：

  • OpenCV 已正确安装在 D:/libs/opencv/build
  • LibTorch 解压路径为 D:/libs/libtorch
  • 你当前位于项目根目录 Pytorch-MobileFaceNet/
  1. 进入到cpp目录
cd Pytorch-MobileFaceNet/cpp
  1. 配置CMake并构建
cmake -S . -B build -DCMAKE_PREFIX_PATH=D:/libs/libtorch -DOpenCV_DIR=D:/libs/opencv/build
cmake --build build --config Release

图片识别示例

./build/Release/face_image_demo.exe `
  --mtcnn_dir=../save_model/mtcnn `
  --model_path=../save_model/mobilefacenet.pth `
  --face_db=../face_db `
  --image_path=../dataset/test.jpg `
  --threshold=0.6 `
  --device=auto

参数说明：

  • --mtcnn_dir：MTCNN 模型目录，必须包含 PNet.pth、RNet.pth、ONet.pth
  • --model_path：MobileFaceNet TorchScript 模型路径
  • --face_db：人脸库目录
  • --image_path：待识别图片路径
  • --threshold：相似度阈值，默认 0.6
  • --device：推理设备，可选 auto、cpu、cuda
  • --save_path：可选，保存可视化结果
  • --show：是否显示窗口，默认 1

带结果保存的示例：

./build/Release/face_image_demo.exe `
  --mtcnn_dir=../save_model/mtcnn `
  --model_path=../save_model/mobilefacenet.pth `
  --face_db=../face_db `
  --image_path=../dataset/test.jpg `
  --save_path=result.jpg `
  --threshold=0.6 `
  --device=auto

摄像头识别示例

./build/Release/face_camera_demo.exe `
  --mtcnn_dir=../save_model/mtcnn `
  --model_path=../save_model/mobilefacenet.pth `
  --face_db=../face_db `
  --camera_id=0 `
  --threshold=0.6 `
  --device=auto

参数说明：

  • --camera_id：摄像头编号，默认 0

运行后：

  • 按 q 退出
  • 按 ESC 退出