FFmpeg滤镜开发人脸识别

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摘要
文档主要介绍了FFmpeg滤镜开发中人脸识别技术的选择与实现。内容涵盖了技术选择的困难性，包括众多人脸识别技术选项及其优劣势，License规避处理，基于FFmpeg原有滤镜（如OCV和Frei0r）的开发，以及自封装SO文件的实现。此外，文档还详细说明了集成操作，包括多AVFilter联动的实现方式，如通过facedetect和overlay滤镜实现人脸识别与图像叠加效果。最后，文档总结了开发经验与后续考虑。
AI总结
# FFmpeg滤镜开发之人脸识别总结 ## 技术选择 1. 商业版技术： - 可选方案包括：Qcloud、SenseTime、FaceUnity、Face++、涂图、视诀等，各有优劣势。 - 存在 License 规避问题。 2. 技术实现路径： - 基于 FFmpeg 原有的 OCV 滤镜处理。 - 基于 FFmpeg 的 Frei0r（GPL v2）。 - 自封装一个 SO 库。 3. 接口设计： - 提供统一接口适配： - `init`：初始化参数。 - `object_detect`：识别目标对象。 - `get_rect`：获取识别对象的范围。 - `finit`：结束使用。 ## 集成操作 1. 多 AVFilter 联动： - 通过 AVFrame 的 Metadata 传递信息。 - 示例： ```bash ./ffmpeg -i input.mp4 -i picture.png -filter_complex "[0:v]facedetect[detect]; [detect] [1:v]overlay=x=detect_x:y=detect_y:w=detect_width:height=detect_height[output]" output.mp4 ``` 2. 效果展示： - `facedetect` 滤镜与 `overlay` 滤镜联动，实现人脸检测后叠加图片。 ## 后续考虑 - 扩展性： - 支持更多检测对象（如人体、车辆等）。 - 提供更灵活的接口适配。 ## 操作总结 - 选择策略： - 当面对技术选型困难时，优先全选并抽象共性接口适配 FFmpeg。 - 开发建议： - 注重模块化设计，便于后续维护与扩展。 ## 个人简介 - 刘歧：OnVideo 联合创始人，业余维护与开发 FFmpeg，音视频流媒体爱好者。 --- 总结：本文围绕 FFmpeg 滤镜开发中的人脸识别技术，从技术选型、集成方案到后续扩展，详细阐述了实现路径与注意事项，为类似开发提供了参考。