Vue2 + Tracking.js 实现 PC 端的人脸识别

在现代 Web 开发中，人脸识别技术逐渐成为热门话题。通过结合 Vue2 和 Tracking.js 库，我们可以在 PC 端实现简单的人脸识别功能。本文将详细介绍如何使用 Vue2 和 Tracking.js 来实现这一功能。

1. 环境准备

首先，确保你已经安装了 Node.js 和 Vue CLI。如果还没有安装，可以参考以下步骤：

# 安装 Node.js
# 访问 https://nodejs.org/ 下载并安装

# 安装 Vue CLI
npm install -g @vue/cli

接下来，创建一个新的 Vue2 项目：

vue create face-recognition-demo
cd face-recognition-demo

2. 安装 Tracking.js

Tracking.js 是一个轻量级的 JavaScript 库，用于在浏览器中进行实时对象跟踪。我们可以通过 npm 来安装它：

npm install tracking

3. 创建人脸识别组件

在 src/components 目录下创建一个新的组件 FaceRecognition.vue：

<template>
  <div>
    <video ref="video" width="640" height="480" autoplay></video>
    <canvas ref="canvas" width="640" height="480"></canvas>
  </div>
</template>

<script>
import tracking from 'tracking';

export default {
  name: 'FaceRecognition',
  mounted() {
    this.initFaceRecognition();
  },
  methods: {
    initFaceRecognition() {
      const video = this.$refs.video;
      const canvas = this.$refs.canvas;
      const context = canvas.getContext('2d');

      // 初始化摄像头
      navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true })
        .then((stream) => {
          video.srcObject = stream;
        })
        .catch((error) => {
          console.error('Error accessing camera:', error);
        });

      // 初始化 Tracking.js
      const tracker = new tracking.ObjectTracker('face');
      tracker.setInitialScale(4);
      tracker.setStepSize(2);
      tracker.setEdgesDensity(0.1);

      tracking.track(video, tracker, { camera: true });

      tracker.on('track', (event) => {
        context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

        event.data.forEach((rect) => {
          context.strokeStyle = '#a64ceb';
          context.strokeRect(rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);
          context.font = '11px Helvetica';
          context.fillStyle = '#fff';
          context.fillText('x: ' + rect.x + 'px', rect.x + rect.width + 5, rect.y + 11);
          context.fillText('y: ' + rect.y + 'px', rect.x + rect.width + 5, rect.y + 22);
        });
      });
    }
  }
};
</script>

<style scoped>
video, canvas {
  position: absolute;
  top: 0;
  left: 0;
}
</style>

4. 在主页面中使用组件

在 src/App.vue 中使用刚刚创建的 FaceRecognition 组件：

<template>
  <div id="app">
    <FaceRecognition />
  </div>
</template>

<script>
import FaceRecognition from './components/FaceRecognition.vue';

export default {
  name: 'App',
  components: {
    FaceRecognition
  }
};
</script>

<style>
#app {
  font-family: Avenir, Helvetica, Arial, sans-serif;
  -webkit-font-smoothing: antialiased;
  -moz-osx-font-smoothing: grayscale;
  text-align: center;
  color: #2c3e50;
  margin-top: 60px;
}
</style>

5. 运行项目

完成上述步骤后，运行项目并查看效果：

npm run serve

打开浏览器并访问 http://localhost:8080，你应该能够看到摄像头捕获的视频流，并且在检测到人脸时会在视频上绘制矩形框。

6. 总结

通过 Vue2 和 Tracking.js 的结合，我们成功实现了 PC 端的人脸识别功能。虽然这个示例相对简单，但它为更复杂的人脸识别应用奠定了基础。你可以在此基础上进一步扩展，例如添加人脸特征点检测、表情识别等功能。

希望本文对你有所帮助，祝你开发顺利！