155 lines
5.0 KiB
Python
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Python
from fastapi import FastAPI, HTTPException
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from pydantic import BaseModel
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from process import FaceHelper, FileError, ErrorMsg
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import threading
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import time
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# 创建 FastAPI 实例
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app = FastAPI()
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# 创建线程锁，确保在多线程环境中对共享资源的访问是线程安全的
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lock = threading.Lock()
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# 全局变量 facehelper，稍后将用于管理人脸识别相关操作
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facehelper = None
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def get_facehelper():
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"""
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懒加载模式初始化 facehelper 对象。
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只有在第一次调用时才会创建 FaceHelper 实例。
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使用线程锁以确保 facehelper 实例在多线程环境下的安全初始化。
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"""
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global facehelper
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if facehelper is None:
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with lock:
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if facehelper is None:
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facehelper = FaceHelper(db_dir="./dbface")
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return facehelper
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# 定义请求模型，用于接收前端传递的图像数据
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class FaceRequest(BaseModel):
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img: str
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# 定义请求模型，用于接收前端传递的数据库操作数据
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class DBFaceRequest(BaseModel):
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img: str
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optMode: str
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uniqueKey: str
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# 接两图片对比的参数
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class ImageComparison(BaseModel):
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firstImage: str
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secondImage: str
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@app.post("/refreshdb")
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def refresh():
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"""
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刷新人脸数据库的接口。
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该接口将调用 facehelper 的 updateDB 方法，刷新数据库内容。
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"""
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facehelper = get_facehelper()
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try:
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# 加锁确保数据库更新操作的线程安全性
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with lock:
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facehelper.updateDB(None, None, None, Onlyrefresh=True)
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except FileError as e:
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# 处理文件错误，返回相应的错误代码和信息
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return {'code': e.code, 'msg': str(e), 'data': None}
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else:
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# 成功刷新数据库后返回相应的状态码和消息
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return {'code': "30002", 'msg': ErrorMsg['30002'], 'data': None}
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@app.post("/facerecognition")
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def faceRecognition(input: FaceRequest):
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"""
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进行人脸识别的接口。
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接收前端传递的图像数据，并使用 facehelper 进行人脸识别。
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返回识别结果和运行时间。
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"""
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facehelper = get_facehelper()
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start = time.time() # 记录开始时间
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try:
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# 调用 facehelper 的 faceRecognition 方法进行人脸识别
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ret_data = facehelper.faceRecognition(input.img)
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except Exception as e:
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# 处理异常，返回相应的错误代码和信息
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raise HTTPException(status_code=400, detail={'code': e.code, 'msg': str(e), 'data': None})
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finally:
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end = time.time() # 记录结束时间
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# 打印运行时间
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print(f"Recognition finished. Runtime: {end - start:.2f} seconds")
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# 返回识别结果
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return ret_data
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@app.post("/featuredetect")
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def featureDetect(input: FaceRequest):
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"""
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特征检测接口。
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接收前端传递的图像数据，并使用 facehelper 进行特征检测。
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返回检测结果和运行时间。
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"""
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facehelper = get_facehelper()
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start = time.time() # 记录开始时间
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try:
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# 调用 facehelper 的 featureDetect 方法进行特征检测
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ret_data = facehelper.featureDetect(input.img)
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except Exception as e:
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# 处理异常，返回相应的错误代码和信息
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raise HTTPException(status_code=400, detail={'code': e.code, 'msg': str(e), 'data': None})
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finally:
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end = time.time() # 记录结束时间
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||
# 打印运行时间
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||
print(f"Feature detection finished. Runtime: {end - start:.2f} seconds")
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# 返回检测结果
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return ret_data
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@app.post("/updatedb")
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def updateDB(input: DBFaceRequest):
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"""
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更新人脸数据库的接口。
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接收前端传递的数据库操作数据，并使用 facehelper 更新数据库。
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"""
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facehelper = get_facehelper()
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try:
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# 加锁确保数据库更新操作的线程安全性
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with lock:
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facehelper.updateDB(input.img, input.optMode, input.uniqueKey)
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except Exception as e:
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# 处理异常，返回相应的错误代码和信息
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raise HTTPException(status_code=400, detail={'code': e.code, 'msg': str(e), 'data': None})
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else:
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# 成功更新数据库后返回相应的状态码和消息
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return {'code': "30002", 'msg': ErrorMsg['30002'], 'data': None}
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@app.post("/imageComparison")
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def imageComparison(input: ImageComparison):
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"""
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更新人脸数据库的接口。
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||
接收前端传递的数据库操作数据，并使用 facehelper 更新数据库。
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||
"""
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facehelper = get_facehelper()
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try:
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||
# 加锁确保数据库更新操作的线程安全性
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with lock:
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state = facehelper.imageComparison(input.firstImage, input.secondImage)
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||
except Exception as e:
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||
# 处理异常，返回相应的错误代码和信息
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raise HTTPException(status_code=400, detail={'code': e.code, 'msg': str(e), 'data': None})
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else:
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# 成功更新数据库后返回相应的状态码和消息
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return {'code': "30002", 'msg': ErrorMsg['30002'], 'data': bool(state)}
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