虹软SDK在nodejs中的集成

==虹软官网地址==

http://www.arcsoft.com.cn

在官网注册账号，并且申请人脸识别激活码，选择SDK版本和运行系统(windows/linux/android/ios) ，我们选择windows做测试，申请类型选择1:N ，功能模块包括人脸检测、人脸跟踪、人脸识别。申请之后会获取APP_ID 和SDK_Key，在代码中会用到。

==虹软SDK人脸检测目的==

主要是与face++人脸检测做对比，看能否在face++人脸检测之前选择虹软事先检测一下。

==c++部分功能实现==

选择 Qtcreator 4.2.1 ，新建c++ 库。
设置Qt .pro文件

#不加载Qt库

QT -= core gui

#生成库名字

TARGET = detect_lib

#定义生成lib

TEMPLATE = lib

DEFINES += DETECT_LIB_LIBRARY

SOURCES += detect_lib.cpp

#加载虹软sdk头文件

HEADERS += detect_lib.h \

inc/amcomdef.h \

inc/ammem.h \

inc/arcsoft_fsdk_face_detection.h \

inc/asvloffscreen.h \

inc/merror.h

unix {

target.path = /usr/lib

INSTALLS += target

}

unix|win32: LIBS += -L$$PWD/lib/ -llibarcsoft_fsdk_face_detection

INCLUDEPATH += $$PWD/.

DEPENDPATH += $$PWD/.

上面是.pro文件，主要是一些配置信息，如生成库名字加载虹软SDK 和头文件...

下面是detect_lib.h文件主要供nodejs调用的接口文件。

#ifndef DETECT_LIB_H

#define DETECT_LIB_H

# ifdef __cplusplus

# define EXTERN_NAME extern "C"

# else

# define EXTERN_NAME extern

# endif

#if defined(WIN32)

# define Q_DECL_EXPORT __declspec(dllexport)

# define Q_DECL_IMPORT __declspec(dllexport)

#if defined(DETECT_LIB_LIBRARY)

# define DETECT_LIBSHARED_EXPORT EXTERN_NAME Q_DECL_EXPORT

# else

# define DETECT_LIBSHARED_EXPORT EXTERN_NAME Q_DECL_IMPORT

#endif

#else

# define DETECT_LIBSHARED_EXPORT EXTERN_NAME

#endif

DETECT_LIBSHARED_EXPORT int add(int a,int b);

DETECT_LIBSHARED_EXPORT int detect(unsigned char * data,int width,int height);

#endif // DETECT_LIB_H

接口add 函数主要做测试用

int detect(unsigned char * data,int width,int height);

检测人脸函数, data：rgb像素值,width：图片宽度,height：图片高度

detect_lib.cpp

```

#include <nan.h>

#include "detect_lib.h"

using namespace Nan ;

using namespace v8;

class DetectWorker : public AsyncWorker {

public:

DetectWorker(Callback *callback, unsigned char* buffer,int width,int height)

: AsyncWorker(callback), p_buffer(buffer), m_width(width),m_height(height) {m_num = 0;}

~DetectWorker() {}

//这个函数运行在工作线程，而不是v8线程，所以不能访问v8的数据

void Execute () {

//m_num = add(12,3);

m_num = detect(p_buffer,m_width,m_height);

// m_num = 5;

}

//这个是libuv的回调函数，在这里可以使用v8的数据

void HandleOKCallback () {

Local<Object> bmpData = NewBuffer(m_num).ToLocalChecked();

Local<Value> argv[] = {

Nan::Null()

,Uint32::New(v8::Isolate::GetCurrent(),m_num)

};

callback->Call(2, argv);

};

private:

unsigned char * p_buffer;

int m_width;

int m_height;

int m_num;

};

NAN_METHOD(detect){

unsigned char * buffer = (unsigned char*) node::Buffer::Data(info[0]->ToObject());

int width = info[1]->Uint32Value();

int height = info[2]->Uint32Value();

Callback *callback = new Callback(info[3].As<Function>());

AsyncQueueWorker(new DetectWorker(callback, buffer,width ,height));

}

NAN_MODULE_INIT(Init)

{

Nan::Set(target,New<String>("detect").ToLocalChecked(),

GetFunction(New<FunctionTemplate>(detect)).ToLocalChecked());

}

NODE_MODULE(detect, Init)

NAN_METHOD(detect) 表示定义接口detect ，js可以直接调用,
这里主要是node中的buffer直接以字节的方式传递给c++。也是nodejs与c++交互的重要方式。

将编译好的dll 和虹软sdk dll 和detect_lib.h拷贝到当前目录，然后通过node-gyp configure 和node-gyp build 生成.node

至此.node库编译完成，可以使用require直接饮用该.node 如:var detect = require('./build/Release/detect.node');