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目前在人脸识别领域中，网络摄像头的使用很普遍，但接入网络摄像头和人脸识别SDK有一定门槛，在此文章中有介绍过虹软人脸识别SDK的接入流程，本文着重介绍网络摄像头获取视频流并处理的流程(红色框内)，以下内容仅供参考。

最近在尝试做一个人脸识别项目，在对比几款主流人脸识别SDK后，采用了虹软的Arcface SDK，因为它提供了免费版本，并且可以离线使用，接入难度也比较低。项目中有一个需求就是显示检测到的人脸，但是如何从一张图片中抠取合适大小的人脸呢？本文将从以下步骤来介绍如何实现

前几天虹软推出了 Android ArcFace 2.2版本的SDK，相比于2.1版本，2.2版本中的变化如下： • VIDEO模式新增faceId（类似于之前文章中提到的trackId） • 新增IR活体检测功能 • 新增IR、RGB的活体阈值设置

没有能一个完整调用虹软全部功能的python接口，函数名称也随意定义并不好记，使用pycharm 开发也没有类函数成员代码编写提示，代码部分不合理的地方也重复出现… 实在是不能忍受当前已发布 的python api 接口参差不齐的现象，为此，特意用了几天时间将虹软当前版本的全部功能写出一个完整好用的python api接口。

从虹软开放了2.0版本SDK以来，由于具有免费、离线使用的特点，我们公司在人脸识别门禁应用中使用了虹软SDK，识别效果还不错，因此比较关注虹软SDK的官方动态。近期上线了ArcFace 3.0 SDK版本，确实做了比较大的更新。首先本篇介绍一下关于Android平台算法的更新内容。

虹软公司在2017年开放了人脸识别平台1.0版本，经过三年的技术迭代和更新，目前已经推出了2.2版本，主打离线，免费，适合场景比较广泛。为了方便开发者接入，虹软官方提供了各个语言版本的Demo程序，由于虹软并没有提供C#版本的SDK，因此，他们提供的C#版本的SDK就更有参考价值了。

使用了免费的人脸识别算法，感觉还是很不错的，但是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的。这里分享一下我对一些参数的验证结果（这里以windows版本为例，linux、android基本一样），希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法。