==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libTEMPLATE = 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');