🎯 FaceMatch - 人脸识别体验工具

✨ 感受人脸识别的魅力！ ✨

FaceMatch 是一个基于 InsightFace 的轻量级人脸识别体验工具。只需几步，你就能体验从人脸注册到实时识别的完整流程！

🎮 三步玩转人脸识别

1️⃣ 注册人脸 → 2️⃣ 图片识别 → 3️⃣ 实时视频识别

✨ 功能特性

• 📝 人脸注册 - 上传照片，让电脑"记住"你的脸
• 🖼️ 图片识别 - 批量识别图片，自动标注姓名
• 📹 实时视频 - 打开摄像头，体验实时人脸识别
• 🎯 高精度 - 使用 InsightFace buffalo_l 模型
• 🇨🇳 中文支持 - 完美支持中文姓名显示
• ⚡ GPU加速 - 有显卡自动加速，无显卡也能跑

📁 项目结构

.
├── 🏋️ train.py              # 📝 人脸注册
├── 🔍 pic_recognize.py      # 🖼️ 图片识别
├── 📹 webcam_recognize.py   # 📹 实时视频识别
├── 📄 templates/
│   └── 🎨 index.html        # 🌐 网页界面
├── 📂 data/
│   ├── traindata/          # 👤 人脸照片（按人分文件夹）
│   └── unknown/            # ❓ 待识别图片
├── 📂 output/               # 🎉 识别结果
├── 📝 requirements.txt      # 📦 Python依赖
├── 🅰️ msyh.ttc              # 🔤 中文字体
└── 📖 README.md             # 📚 本文件

🛠️ 环境要求

• 🐍 Python 3.7+
• 🎮 NVIDIA GPU（可选，有的话更快）

📦 快速开始

# 1️⃣ 克隆仓库
git clone https://github.com/TOMUIV/FaceMatch.git
cd FaceMatch

# 2️⃣ 创建环境
conda create -n facematch python=3.9
conda activate facematch

# 3️⃣ 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 4️⃣ 准备字体
# 确保 msyh.ttc 在项目根目录（用于显示中文）

🚀 使用指南

📝 第一步：人脸注册

把人脸照片按这个结构放：

data/traindata/
├── 😎 张三/
│   ├── photo1.jpg
│   └── photo2.jpg
├── 🥳 李四/
│   └── photo1.jpg

然后运行：

python train.py

💡 提示：文件夹名就是识别出来的名字！

---

🖼️ 第二步：图片识别

把要识别的图片放 data/unknown，然后：

python pic_recognize.py

🎉 结果在 output/ 文件夹，打开就能看到标注好的图片！

---

📹 第三步：实时视频识别（最酷的部分！）

python webcam_recognize.py

浏览器打开 👉 http://localhost:5000

点击"启动摄像头"，体验实时人脸识别！😎

⚠️ 小提示：WebRTC 在某些浏览器可能不稳定，建议用 Chrome 或 Edge

---

⚙️ 配置参数

参数	默认值	说明
SIMILARITY_THRESHOLD	0.6	相似度阈值（越高越严格）
MIN_FACE_CONFIDENCE	0.3	人脸检测置信度
PORT	5000	网页服务端口号

🛠️ 技术栈

• 🤖 InsightFace - 人脸识别框架
• ⚡ ONNX Runtime - 模型推理
• 🌶️ Flask + SocketIO - Web服务
• 📷 OpenCV - 图像处理
• 🎨 HTML5 + WebRTC - 实时视频

⚠️ 注意事项

1. 📥 首次运行会下载模型（约 100MB），请耐心等待
2. 🎮 GPU 加速需要 CUDA，没有会自动用 CPU
3. 🅰️ 字体文件 msyh.ttc 必须存在，否则中文乱码
4. 📸 照片质量影响识别效果，建议用清晰正面照

🎉 玩得开心！

有问题欢迎提 Issue ~ 😊

---

⭐ 如果觉得好用，给个 Star 吧！