# face_recognition_api_docker

**Repository Path**: lumoumou/face_recognition_api_docker

## Basic Information

- **Project Name**: face_recognition_api_docker
- **Description**: 基于face_recognition构建的api服务，docker版，快速享用人脸识别算法
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: gxgj
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-04-19
- **Last Updated**: 2022-04-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 基于face_recognition构建的api服务，docker版，快速享用人脸识别算法

本仓库的master分支是原版的系统，gxgj是改造后的系统。主要改造如下内容：   
1. `README.md`整个换成你现在看到的。
2. 改造`dockerfile`,主要是以下几点：
    1. 安装`flask`   
    2. 配置`pip install`使用国内源，避免build频繁失败
    3. 默认运行`app.py`
    4. `EXPOSE 5001`端口（这个可有可无）
3. 创建了`app.py`作为api主要服务入口，**在本仓库文档完善之前，请自行研究该文件调用api**


## 享用方法
git clone 然后cd进去,就不用多说了吧  

```bash 
# build镜像，组织/名称:版本之类的自己定. *注意后面有个点*
sudo docker build -t gxgj/face_recognition:1.1.1 . 
# build成功之后把镜像打包成tar  
sudo docker save -o gxgj-face_recognition-1.1.1.tar gxgj/face_recognition:1.1.1     
# 想办法上传到服务器然后导入：  
sudo docker load -i gxgj-face_recognition-1.1.1.tar  
# 跑起来
sudo docker run -it -d --restart always -p 10011:5001  --name gxgj_face_recog1  gxgj/face_recognition:1.1.1   
# 生产环境要加-d后台运行 --restart always 自动启动   

```

## 目前完成的api
1. `./test` 测试奥巴马人脸匹配，照搬/examples/web_services_example.py，直接打开 http://localhost:port/test 可以上传图片进行测试
2. `./landmarks` 人脸特征点抽取  
  请求方式：POST  form data  
  请求参数： file:  图片文件  
  返回：该接口支持一张图片多个人脸，landmark是一个数组。如果无法识别到人脸，会返回 {"landmarks":[...]}（landmarks参考官方文档）