图片识别加速，从 10 秒变为 1 秒，是怎么作到的呢？ | 小程序云开发

沪江 CCtalk 前端开发工程师，Taro 框架的 issue 维护志愿者，主要侧重于前端 UI 编写和团队文档建设。本文讲解的是个人快快戴口罩小程序中核心逻辑，如何给人脸戴上口罩，也就是使用腾讯云的人脸识别中的五官分析来实现的。

基本步骤

1. 用户选择图片
2. 图片裁切，借助canvas 来实现
3. canvas 图片转换为小程序的图片
4. 图片转换为 base64 数据
5. 上传 base64 到腾讯云后进行五官识别

先来 2 个小问题

问题 1：第一个要处理的问题，是从小程序侧直接上传仍是传给我的服务器或云端后再转发呢？小程序侧直接上传

• 咱们就须要在微信公众平台上配置多个腾讯云的域名，好比 iai.tencentcloudapi.com、 tiia.tencentcloudapi.com 等
• 还须要依赖用户那边的网络速度，还有小程序侧请求仍是挺容易失败的，会让小程序的体验大打折扣
• 若是一个功能上有多个网络请求，好比人脸识别、五官分析、智能美颜，那小程序侧去请求，直接就消耗了用户大量流量啦。

传给我的服务器或云端后再转发

• 无需在微信公众平台上配置多个腾讯云的域名
• 能够合并多个网络请求，依托我的服务器或云端稳定的网络环境作到更快速的请求响应

问题 2：在我的服务器和小程序云开发上，我是如何选择的？最近比较火的概念就是 Serverless，简单来讲就是，不借助运维手段就能够直接调用服务器上的数据库、文件以及其余资源。而我在此次小程序开发中的我的服务器当中作了以下设置

1. 购买了一个域名并备案，设置了二级域名，为二级域名设置了 HTTP SSL 证书
2. 购买了一个腾讯云的云服务器，在上面安装了 nginx、nodejs 等基础软件
3. 在启动了基于 nodejs 的 express.js 写的简单的 Rest API 服务后，借助于 nginx 未来自二级域名的请求转发到 node 站点上

先说花销上，域名每一年须要几十元、服务器也须要几十元或几百元不等，网站备案也须要各类限制，好比在上海的话就须要户口或居住证，在江苏的话就须要江苏的手机号码。再说运维上，我不只要设置上述的基础功能，还要考虑设置出测试环境、正式环境，还要考虑服务的稳定性。这就是我为什么选择小程序云·开发的缘由了。由于免费、高效、稳定。云开发提供了几大基础能力支持：

• 云函数——在云端运行的代码，微信私有协议自然鉴权，开发者只需编写自身业务逻辑代码
• 数据库——一个既可在小程序前端操做，也能在云函数中读写的 JSON 数据库
• 存储——在小程序前端直接上传/下载云端文件，在云开发控制台可视化管理
• 云调用——原生微信服务集成 基于云函数免鉴权使用小程序开放接口的能力，包括服务端调用、获取开放数据等能力

在小程序侧免费开通云开发，配额以下：

对于新手或实验性项目来讲，这个配合足够用。若是想升级，小程序还提供了很是完整的升级方案。具体能够在下面这个连接上进行查看。https://developers.weixin.qq....？那么最为吸引我使用小程序云开发的理由是啥呢？以 nodejs 为载体的云开发环境能够高度自定义。

• wx-server-sdk来调用小程序开放接口
• tcb-admin-node让你能够在服务端（如腾讯云云函数或 CVM 等）使用 Node.js 服务访问 TCB 的的服务。
• tencentcloud-sdk-nodejs，调用腾讯云的诸多服务，如人脸识别、五官分析等等
• 甚至说，上面这些均可以本身改代码，自定义功能实现，好比我最开始使用五官分析时，须要更换腾讯云的签名方法，而tencentcloud-sdk-nodejs的 npm 版还没有支持，我就下载代码下载，本身改好再用。

正文开始

初版 VS 第四版

初版：我的服务器版本，图片大约为 1.2~2M第四版：云开发版本，以云存储 fileID 为载体

使用 canvas 的canvasToTempFilePath 进行图片压缩，格式为 jpg，质量为 0.8，在安卓手机上图片会从 1.2-2MB 降为 150KB 如下，该图也是本地显示的原图。使用小程序的compressImage（质量 0.1）来压缩图片，在 iPhone 上效果良好，在安卓系统上效果不大，但这里咱们也可使用。即便质量很低，足够图片审核、五官分析所用的。使用临时上传图片为载体、以 fileID 为云函数调用的标志时，云函数调用的体积较小，云存储的上传下载都很是稳定。图片安全 和五官分析能够同时请求，但使用 Promise.allSettled() 同时来请求。这里解决了三个问题：

• 云函数调用有时长限制，须要修改 app.json 的 timeout，不然云函数调用会直接报错，即便后续云开发环境有数据返回。
• 图片审核大小限制 500KB
• 五官分析在 base64 数据大于 1MB 时须要更换签名方法为TC3-HMAC-SHA256。

那么效果如何呢？总使用时间大约为 5 秒，其中请求时间约为 3 秒。

备注：
用时为云开发的本地开发模式测得，云端调用速度更快 总使用时间：从图片压缩开始，通过调用云函数，云函数识别出五官信息，返回后小程序处理五官信息，渲染口罩效果的用时。
请求时间：从小程序调用云函，云函数识别出五官信息、返回到小程序侧的用时。

第四版 VS 第五版

第四版：云开发版本，以云存储 fileID 为中间载体第五版：云开发版本，以 base64 数据直接请求

不使用云存储做为传递载体，而是使用图片压缩后的不大于 150KB 大小的 base64 数据直接请求，减小了小程序侧图片上传、云开发环境中的图片下载两个异步操做的步骤。小程序侧也有 ArrayBuffer 数据，但在本地开发过程当中发现，只要其大小超过 50KB（猜的），云函数调用就会直接报错。

PS：我这个小程序的图片识别只是暂时的请求数据，并未须要将图片上传到云存储，让用户下次还能看到这个图片。

那么效果如何呢？总使用时间大约为 3 秒之内，其中请求时间约为 0.8-1.2 秒。

结论

• 本地识别，须要原图
• 五官识别轮廓就行，图片审核用低质量图片便可
• 图片压缩，想办法压缩到能用的最低
• 异步请求的数量要减小，能够直接传递最终数据，但数据要小

小程序五个版本的细节

• 初版：我的服务器版本

  • 总使用时间大约为 13 秒，请求花了 10 秒
  • 须要本地开发后，git 上传代码，服务器上安装 nodejs 依赖，pm2 启动，很麻烦，
  • 未区分测试环境和正式环境，要是实际使用，必须得再配置，每次使用也很麻烦。
  • 在我的服务上用 nginx 转发，再用 nodejs 接收
  • nginx 默认限制大小，因此得改大小
  • 调用腾讯云服务，1M 以上须要改签名方法
  • canvas 转换为图片，再转换为 base64 编码，大小一般为 1.2-2M
  • 向我的服务器发送 API 请求，数据为 base64 编码
  • 小程序
  • 我的服务器
  • 效果

• 第二版，云开发，直接上传 base64

  • 总使用时间大约为 11 秒
  • 请求时间长，本地开发很容易失败，由于 timeout 得调整大于 10 秒，我改成 20 秒
  • 开发体验比我的服务器好了不少，基本上在微信开发者工具与 Visual Code 上切换便可
  • 五官分析，使用 base64 编码。因为此时大于 1M，须要更换签名方法
  • canvas 转换为图片，再转换为 base64 编码，大小一般为 1.2-2M
  • 调用云函数，数据为 base64 编码
  • 小程序
  • 云开发云函数
  • 效果

• 第三版，云开发基础上，改用云存储转发

  • 总使用时间大约为 8 秒
  • 使用 fileID 存储，以及向云函数发送 fileID，安全性更高，由于云开发的存储须要腾讯云权限
  • 接收五官信息
  • 利用 fileID 删除云存储上的图片
  • 利用 fileID 下载图片内容，转换为 base 格式
  • 五官分析，使用 base64 编码。因为此时大于 1M，须要更换签名方法
  • canvas 转化为图片，
  • 云调用 uploadFile 上传云存储，返回 fileID
  • 调用云函数，数据为 fileID
  • 小程序
  • 云开发云函数
  • 小程序
  • 效果

• 第四版：大幅度压缩图片，云存储 fileID 为中间载体

  • 总使用时间大约为 6 秒，其中请求时间约为 4 秒
  • 加入 canvas 图片压缩，效果很是明显
  • 微信图片压缩，安卓上效果不明显
  • 设置五官信息，若图片审核失败，就报错
  • 利用 fileID 删除云存储上的图片
  • 使用 fileID 从云开发的存储里下载文件
  • Promise.allSettled 异步全返回
  • 图片审核-使用 Buffer
  • 五官分析-使用 base64 格式
  • canvas 转换为图片，注意要图片压缩，设置格式为 jpg，质量为 0.8
  • 小程序，图片压缩，安卓上效果不大？但此时图片大小约在 150k 如下
  • 上传文件到云开发环境，得到 fileID
  • 调用云函数，数据为 fileID
  • 小程序
  • 云开发云函数
  • 小程序
  • 效果

• 第五版本

  • 总使用时间约为 2-3 秒，请求时间在 1.2 秒之内，一般为 0.8 秒
  • 比第四版相比，省去图片上传下载的过程，节约了请求时间，但相应的，安全性不那么高
  • 优化方案为，base64 数据能够加密。
  • 设置五官信息，若图片审核失败，就报错
  • Promise.allSettled 异步全返回
  • 图片审核-使用 Buffer
  • 五官分析-使用 base64 格式
  • canvas 转换为图片，注意要图片压缩，设置格式为 jpg，质量为 0.8
  • 小程序，图片压缩质量为 0.1，安卓上效果不大
  • 图片转换为 base64 格式，大小小于 150k
  • 调用云函数，数据为 base64 格式
  • 小程序
  • 云开发云函数
  • 小程序
  • 效果

文章相关内容：

珍爱生命，从我作起，快点戴上口罩，给你们介绍我开源的 Taro + 腾讯云开发 小程序「快快戴口罩」它能够智能识别人脸，给集体照戴上口罩。(*￣︶￣)

采用 Taro 跨端框架，采用腾讯云开发模式，采用基于腾讯云的五官分析的人脸识别，实现了自动为头像戴上口罩的功能。源码地址：快快戴口罩源码主要功能

• 智能识别人脸，进行五官定位
• 支持多人识别
• 支持添加加油图片

扫码预览微信搜一搜：快快戴口罩

小程序截图