face-alignment-service

人脸识别服务。本仓库提供一个docker容器，部署之后可以接受一个携带base64图片的POST请求，响应图片中人脸关键点的位置。

主要功能由1adrianb/face-alignment 提供。

快速开始

git clone https://github.com/qiudeng7/face-alignment-service
cd face-alignment-service
docker compose up -d

请确保

1. 9000端口未被占用
2. 你的环境中可以正常使用docker和docker compose

如果需要修改端口，找到 docker-compose.yaml 中的- "9000:9000"这一行，比如你要改成9001端口，就写- "9001:9000"

启动成功之后浏览器打开localhost:9000即可查看和调试

项目目录和环境说明

1adrianb/face-alignment 仓库提供了人脸识别的python接口，但是它的环境不是很好配，而自带的dockerfile也已失效。

于是我重新写了一个Dockerfile用作运行环境，为了和原项目的cuda、dudnn版本保持一致，基础镜像选择了pytorch/pytorch:1.6.0-cuda10.1-cudnn7-runtime (镜像地址。)

docker-compose.yaml用于快速部署服务，.devcontainer用作开发容器(推荐使用vscode开发)。

为了照顾特殊网络环境，包管理器和pip都使用了清华镜像源（参考1，参考2）。

lib目录内是face-alignment运行所需要的模型等缓存文件，原本是在运行时从网络下载的，为了照顾特殊网络环境，我改成了直接本地复制粘贴过去。

最后，test.py和test-image.jpg用于验证当前环境下face-alignment是否运行正常。

依赖版本

python 3.7.7 pytorch 1.6 cuda 10.1 cudnn 7 face-alignment 1.4.1

更多环境信息请查看requirements.txt和Dockerfile

todo

1. 通过命令行参数或者http请求切换cuda和CPU
2. 可以考虑进一步发挥face-alignment库的其他功能