前言

CIDetector是Core Image框架中提供的一個(gè)識(shí)別類任柜，包括對人臉、形狀沛厨、條碼宙地、文本的識(shí)別，本文主要介紹人臉特征識(shí)別逆皮。

人臉識(shí)別功能不單單可以對人臉進(jìn)行獲取宅粥，還可以獲取眼睛和嘴等面部特征信息。但是CIDetector不包括面紋編碼提取电谣，也就是說CIDetector只能判斷是不是人臉粹胯，而不能判斷這張人臉是誰的，比如說面部打卡這種功能是實(shí)現(xiàn)不了的辰企。

創(chuàng)建

// 創(chuàng)建圖形上下文
CIContext * context = [CIContext contextWithOptions:nil];
// 創(chuàng)建自定義參數(shù)字典
NSDictionary * param = [NSDictionary dictionaryWithObject:CIDetectorAccuracyHigh forKey:CIDetectorAccuracy];
// 創(chuàng)建識(shí)別器對象
CIDetector * faceDetector = [CIDetector detectorOfType:CIDetectorTypeFace context:context options:param];

我們先來看看識(shí)別器的類型都有哪些，這里我們設(shè)置的是CIDetectorTypeFace况鸣，人臉識(shí)別探測器類型牢贸。

// 人臉識(shí)別探測器類型
CORE_IMAGE_EXPORT NSString* const CIDetectorTypeFace NS_AVAILABLE(10_7, 5_0);
// 矩形檢測探測器類型
CORE_IMAGE_EXPORT NSString* const CIDetectorTypeRectangle NS_AVAILABLE(10_10, 8_0);
// 條碼檢測探測器類型
CORE_IMAGE_EXPORT NSString* const CIDetectorTypeQRCode NS_AVAILABLE(10_10, 8_0);
// 文本檢測探測器類型
#if __OBJC2__
CORE_IMAGE_EXPORT NSString* const CIDetectorTypeText NS_AVAILABLE(10_11, 9_0);
#endif

參數(shù)設(shè)置

說完識(shí)別器的類型我們再來看看，識(shí)別器的參數(shù)設(shè)置镐捧。識(shí)別器參數(shù)的設(shè)置是以一個(gè)字典形式的參數(shù)傳入的潜索。這里的NSDictionary * param就是我們要設(shè)置的參數(shù)字典。

• 我們這里設(shè)置了一個(gè)識(shí)別精度CIDetectorAccuracy懂酱，識(shí)別精度的值有：

// 識(shí)別精度低竹习，但識(shí)別速度快、性能高
CORE_IMAGE_EXPORT NSString* const CIDetectorAccuracyLow NS_AVAILABLE(10_7, 5_0); 
// 識(shí)別精度高列牺，但識(shí)別速度慢整陌、性能低
CORE_IMAGE_EXPORT NSString* const CIDetectorAccuracyHigh NS_AVAILABLE(10_7, 5_0); 

• 除了精度的設(shè)置，還有CIDetectorTracking瞎领，指定使用特征跟蹤泌辫，這個(gè)功能就像相機(jī)中的人臉跟蹤功能。

• CIDetectorMinFeatureSize用于設(shè)置將要識(shí)別的特征的最小尺寸九默，也就是說小于這個(gè)尺寸的特征將不識(shí)別震放。
  @ 對于人臉檢測器，這個(gè)關(guān)鍵字的值是從0.0 ~ 1.0的NSNumber值驼修，這個(gè)值表示：基于輸入圖像短邊長度的百分比殿遂。有效值范圍:0.01 <= CIDetectorMinFeatureSize <= 0.5诈铛。為這個(gè)參數(shù)設(shè)定更高值僅用于提高性能。默認(rèn)值是0.15墨礁。
  @ 對于矩形探測器幢竹，這個(gè)關(guān)鍵字的值是從0.0 ~ 1.0的NSNumber值，這個(gè)值表示：基于輸入圖像短邊長度的百分比饵溅。有效值范圍:0.2 <= CIDetectorMinFeatureSize <= 1.0的默認(rèn)值是0.2妨退。
  @ 對于文本探測器简卧，這個(gè)關(guān)鍵字的值是一個(gè)范圍從0.0 ~ 1.0的NSNumber值芭挽，這個(gè)值表示：基于輸入圖像高度的百分比。有效值范圍:0.0 <= CIDetectorMinFeatureSize <= 1.0迷捧。默認(rèn)值是10/(輸入圖像的高度)轻掩。

• CIDetectorMaxFeatureCount是針對矩形探測器的幸乒，用于設(shè)置返回矩形特征的最多個(gè)數(shù)。這個(gè)關(guān)鍵字的值是一個(gè)1~...的NSNumber值唇牧。有效范圍1 < = CIDetectorMaxFeatureCount < = 256罕扎。默認(rèn)值為1。

• CIDetectorNumberOfAngles用于設(shè)置角度的個(gè)數(shù)丐重，值是1腔召、3、5扮惦、7臀蛛、9、11中的一個(gè)值崖蜜。

• CIDetectorImageOrientation用于設(shè)置識(shí)別方向浊仆，值是一個(gè)從1 ~ 8的整型的NSNumber。如果值存在豫领，檢測將會(huì)基于這個(gè)方向進(jìn)行抡柿，但返回的特征仍然是基于這些圖像的。

• CIDetectorEyeBlink如果設(shè)置這個(gè)參數(shù)為true(bool類型的NSNumber)等恐，識(shí)別器將提取眨眼特征洲劣。

• CIDetectorSmile如果設(shè)置這個(gè)參數(shù)為ture(bool類型的NSNumber)，識(shí)別器將提取微笑特征鼠锈。

• CIDetectorFocalLength用于設(shè)置每幀焦距闪檬，值得類型為floot類型的NSNumber。

• CIDetectorAspectRatio用于設(shè)置矩形的長寬比购笆，值得類型為floot類型的NSNumber粗悯。

• CIDetectorReturnSubFeatures控制文本檢測器是否應(yīng)該檢測子特征。默認(rèn)值是否同欠，值的類型為bool類型的NSNumber样傍。

使用實(shí)例

進(jìn)行識(shí)別的函數(shù)如下：

- (CI_ARRAY(CIFeature*) *)featuresInImage:(CIImage *)image
    NS_AVAILABLE(10_7, 5_0);
- (CI_ARRAY(CIFeature*) *)featuresInImage:(CIImage *)image
                                  options:(nullable CI_DICTIONARY(NSString*,id) *)options
    NS_AVAILABLE(10_8, 5_0);

實(shí)例
這是一個(gè)在圖像上標(biāo)注眼睛和嘴的代碼片段

UIImage * imageInput = [_inputImgView image];
CIImage * image = [CIImage imageWithCGImage:imageInput.CGImage];

CIContext * context = [CIContext contextWithOptions:nil];
NSDictionary * param = [NSDictionary dictionaryWithObject:CIDetectorAccuracyHigh forKey:CIDetectorAccuracy];
CIDetector * faceDetector = [CIDetector detectorOfType:CIDetectorTypeFace context:context options:param];

NSArray * detectResult = [faceDetector featuresInImage:image];

UIView * resultView = [[UIView alloc] initWithFrame:_inputImgView.frame];
[self.view addSubview:resultView];

for (CIFaceFeature * faceFeature in detectResult) {
    UIView *faceView = [[UIView alloc] initWithFrame:faceFeature.bounds];
    faceView.layer.borderColor = [UIColor redColor].CGColor;
    faceView.layer.borderWidth = 1;
    [resultView addSubview:faceView];
    
    
    if (faceFeature.hasLeftEyePosition) {
        UIView * leftEyeView = [[UIView alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 0, 5, 5)];
        [leftEyeView setCenter:faceFeature.leftEyePosition];
        leftEyeView.layer.borderWidth = 1;
        leftEyeView.layer.borderColor = [UIColor redColor].CGColor;
        [resultView addSubview:leftEyeView];
    }
    
    
    if (faceFeature.hasRightEyePosition) {
        UIView * rightEyeView = [[UIView alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 0, 5, 5)];
        [rightEyeView setCenter:faceFeature.rightEyePosition];
        rightEyeView.layer.borderWidth = 1;
        rightEyeView.layer.borderColor = [UIColor redColor].CGColor;
        [resultView addSubview:rightEyeView];
    }
    
    if (faceFeature.hasMouthPosition) {
        UIView * mouthView = [[UIView alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 0, 10, 5)];
        [mouthView setCenter:faceFeature.mouthPosition];
        mouthView.layer.borderWidth = 1;
        mouthView.layer.borderColor = [UIColor redColor].CGColor;
        [resultView addSubview:mouthView];
    }
}

實(shí)例代碼

這里是一個(gè)關(guān)于人臉識(shí)別的Demo：
https://github.com/MajorLMJ/LMJFaceRecognition

再多說一句其實(shí)我們可以通過人臉識(shí)別的功能實(shí)現(xiàn)像微信等應(yīng)用的頭像自動(dòng)識(shí)別剪裁功能。

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