因为项目原因，需要使用人脸检测（face detection）功能。身为一名前JAVA业务程序员和现前端程序员，这样的功能还是陌生的领域。那能不能通过搜索和学习能力，加上已有的编程思想，快速实现功能呢？这就是这篇文章的重点，凭借自己的技术与积累，走向自己不熟悉的领域。
需求
使用PC加摄像头，通过人脸检测，完成自动拍照功能。在PC的屏幕上，显示摄像头的实时画面，要是画面中检测出人脸，则触发拍照。
抽其关键点：摄像头，实时画面，人脸检测，和拍照
自己拥有的技能
项目并没有要求开发应用的类型，那么我肯定是先从自身拥有的技能出发，看是否能寻求解决方案。身为前端，深知前端技术潜力无限，肯定有自己还不知道的技术。果不其然，找到了Tracking.js
Tracking.js是一个很有意思的库，体积小巧，在浏览器上，直接通过JS提供一些基本的Computer Vison相关的功能，如人脸检测（face detection），颜色识别(color detection)，特征识别(feature detection)。关键是，出了对静态图片能够进行识别和处理之外，还能够直接对视频（video）和摄像头（webcam）视屏流进行处理，这就基本给出了人脸识别的方案。
那如何拍照呢？我找到了WebcamJS。能够在浏览器上读取摄像头视频流，调用函数截取某个时刻视频流帧为图片，即视为拍照。
解决方案一
两个库一结合，就有了初步的解决方案，实现了功能，简单快速。
人脸检测能力不足
在Tracking.js的官网上可以看到，demo的视频尺寸都是很小的，320 * 240，才能有30FPS的处理速度。尺寸如果大了，则识别速度慢，卡顿明显。项目中视频显示大小基本为1080P分辨率屏幕的三分之一，直接处理这个大小的视频，速度肯定不够。就算我不直接对大尺寸视频流进行处理，转而对一个隐藏的小尺寸视频流处理，将人脸位置映射到大视频流中，速度上没问题，但是可检测的人脸大小就有限了，即人必须离摄像头比较近才能被检测到。
视频流的清晰度不够
使用的是罗技的1080P的网络摄像头，但是在浏览器上能够看到的，好像并没有以1080P的分辨率进行展示。尝试了一些参数的修改，但是结果都不尽人意。
人脸识别造成性能问题
实时的视频流人脸识别，是很耗CPU的，下图中右边那个蓝色的陡坡就是在我关闭了Tracking.js的demo页面后CPU下降的曲线。
这种情况下，想添加一些传统的网页动效，简直卡出翔来。（关于这点，使用web worker进行人脸检测的工作，应该能有所帮助，但是自己并没有往这方面走）
继续寻找方案
为了寻找上面的问题的解决办法，我了解到了Tracking.js和WebcamJS的运行原理。比如在浏览器上获取摄像头视频流，是通过getUserMedia，是基于WebRTC的支持。
WebcamJS就是通过getuserMedia()方法，获得摄像头的视频流信息，作为标签的src属性，从来能够在网页上进行显示实时画面。通过Canvas的drawImage()方法，将video标签传入，即可绘制那个时刻视频帧的图像。（也是通过这次机会我才了解到drawImage()原来还可以接受HTMLVideoElement作为参数的）
之前就知道，一般做计算机视觉的，都会用opencv库，这是个C++的库。同时又查到了，有人在node上做了opencv的扩展，并且看到了这个Github项目。于是为了检测效果，自己做了尝试。
解决方案二
通过上面的学习，我已经能够在浏览器段获取摄像头的帧图像，并且知道opencv能做人脸检测。那么这次的方案思路就是：将视频流的帧图像，通过websocket发到后台服务器上，在服务器里使用opencv进行人脸分析，将人脸的坐标发送到前端。
这里后台我并没有使用node-opencv，而是使用QT直接做websocket服务器和调用opencv库（仗着自己曾也学过C++，就大胆的直接奔着C++去了）。
但是结果也不理想，原因如下。
发送图像给后台耗时大
将图片发送给后台，首先想到的是使用Canvas的toDataURL()方法，将图片转成base64字符串，发给后台。但实测该方法很慢！640 * 480大小的图片，通过toDataURL()，大致需要50ms时间。
然后考虑使用getImageData(0, 0, 640, 480)方法，获取图片像素信息，然后转成字符串发到后台。经测，该方法比toDataURL()确实快不少，大致在5ms左右。但是将它转成JSON字符串，则很慢很慢。
最后查到，toDataURL('image/jpeg')会加快速度，因为这里不需要计算Alpha通道。实测，小于10ms。
之前有担心的网络传输耗时问题，倒是得到了证实，这个担心是没有必要的。因为是本地传输，通过websocket传输一张图片（小尺寸或者大尺寸）base64字符串大小的内容，耗时都很小，算下来FPS能够上50。
CPU消耗大
| Approach | CPU % |
|---|---|
| QT Opencv Face Detection | 30% |
| Tracking.js Face Detection | 50% |
| Websocket + Opencv | 90% |
不确定自己在实现上是否哪里出了问题，导致这么高的CPU使用率。但不管怎么，还是放弃了这个方案。
解决方案三
竟然都使用上了QT，就大步向前走好了，毕竟这样的图像处理程序，还是做桌面应用是做合适的。况且QT体系中的QML语言，能够使用JS，学起来有点像在学一个新的前端MVVM框架，好感度和信心瞬间提升不少。
使用QML做界面，使用Camera和VideoOutput组件进行摄像头视频的实时显示，这里能指定显示分辨率和FPS，很方便；配合使用QVideoFilterRunnable和QAbstractVideoFilter类对帧进行处理，异步返回给主界面人脸检测的结果；opencv和另外一个能做人脸识别的C++库Dlib结合使用，能够完成640 * 480尺寸的30FPS处理。
再优化！给每一帧图片进行人脸识别，速度和识别能力都可以提高，就是通过Dlib中提供的Video Object Tracking来完成。一旦对某一帧能够检测到人脸之后，对之后的帧执行该人脸区域图像的tracking。这样做的效果能够获得更高的FPS，同时tracking还能完成更远距离脸部的捕获。
到这里，方案才觉得差不多了。
总结
面对项目中自己的未知领域，如果不缺钱，那么直接买商业解决方案。Visage Tech提供的HTML5的人脸识别解决方案（好像用了WebAssembly），简直变态：快速！准确！稳定！核心科技就是和我们这些小打小闹的不一样。
如果不购买商用解决方案，那么应该尽量找到能够帮助自己的朋友，指条正确的方向能够节省很多调查摸索的时间。比如，如果需求要求程序在拍照时还能控制外接的灯泡，完成闪光灯的效果。那么如何使用软件完成对外部硬件的控制呢？这样的功能对于我这个非计算机专业的而言，真是蒙圈了。最后还是经历的大半天的摸索，才找到GPIO的解决办法。
提高编程的素养，扩大自己的兴趣面，热爱技术，善于google，逻辑思路清晰，那么在面对不熟悉的领域，新的技术，也能够找到解决方案。并且这个过程能让自己获得不少知识，face detection， object tracking， tracking.js， webcamJS， getUserMedia()， toDataURL()的性能，opencv，dlib，QML，GPIO，树莓派，我还差点去现学了Python。这些东西没有必要都是深究，但是知道他们的存在，会给扩展自己的思路。