微表情识别API + c++并发服务器系统
该项目只开源c++并发服务器程序,模型API部分不开源
地址:https://github.com/lin-lai/-API-
更新功能
4.1版本
- 改用epoll实现IO多路复用并发服务器
项目介绍
本项目用于检测并识别视频中人脸的微表情
目标任务:
-
用户上传一段人脸视频—final.mp4
-
合成可以播放的处理后HLS视频流文件,用户可下载
演示视频:
https://www.bilibili.com/video/BV13u4y1C7ZT/
项目架构
总结构
前后处理模块+API识别模块
c++版服务器+识别API
开源和演示都是c++版
python版服务器+识别API
前后处理模块
版本1:linux的c++并发服务器项目
-
TCP套接字服务器
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IO多路复用(select)实现并发
-
指令上传下载视频
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文件传输设置开始结束标志位
-
使用消息前缀传输数据,防止粘包
-
子进程使用ffmpeg分块转成1s的ts流
-
循环向API发送视频请求,处理json
-
循环合成新视频
版本2:python推流并发服务器
-
前台:tornado并发服务器
-
分块MP4—ffmpeg
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异步并发 发送API请求,处理json----asyncio+aiohttp
-
oss推流——阿里云oss服务
API模块
1.pytorch训练识别模型
模型
双帧法 基于resnet的改进模型
结果
在测试集上,模型达到了98%的准确率
输入
一段1s视频
输出
识别到的视频人物表情类别
2.torchserve封装识别模型和检测模型
检测模型
opencv的人脸检测模型
输入
一段1s视频
输出
识别到的类别和视频每一帧的识别人脸所在框组成的json字符串
#示例json
[
[
"surprise",
[
[136,503,87,454],
[135,504,85,454],
// other data...
]
]
3.在docker容器中部署组成微服务API
运行环境
可以用GPU,也可以只用cpu
端口
暴露端口:30088
映射到容器的端口:8080
启动
torchserve --start --ncs --model-store model-store --models IDB-emo-video.mar
测试API示例
本机终端
D:\work\IDB-py3.9>curl http://127.0.0.1:30088/predictions/IDB-emo-video -T EP02_01f.avi
[
"surprise",
[
[
136,
503,
87,
454
],
[
135,
504,
85,
454
],
[
134,
504,
84,
454
],
// other data...
]
]
docker容器内部终端
C++并发服务器详细说明
文件结构
项目架构
lb@lb-xa:~/myProject/网编微表情识别API/服务端/4.0$ tree -L 2
.
├── data ---------用户上传文件保存位置
│ ├── 1.txt
│ ├── 2.txt
│ ├── final ---------用户原视频转HLS保存文件夹
│ ├── final.mp4 ---------用户上传原视频
│ ├── other
│ ├── output_video ---------API合成HLS文件保存文件夹
│ └── test.txt
├── func ---------功能模块
│ ├── UpDownFile.cpp
│ └── VideoHandle.cpp
├── include ---------头文件
│ ├── myhead.h
│ ├── UpDownFile.h
│ └── VideoHandle.h
├── main ---------项目可执行文件
├── main.cpp ---------项目主入口文件
├── Makefile ---------makefile编译项目
├── output ---------编译中间生成文件
│ ├── func
│ ├── main.d
│ └── main.o
└── 说明文档.txt
8 directories, 15 files
数据存放文件夹结构
实现功能
-
指令上传下载
上传:put file.txt 下载:get file.txt
-
IO多路复用(select),高性能并发
初始化: fd_set stFdr; // 初始化表 FD_ZERO(&stFdr); // 全置0 FD_SET(fd_Server, &stFdr); // 将服务器接受请求IO文件加入检测表 检测: fd_set stFdrTmp = stFdr;// 缓存表,存放select每次返回的结果 ret = select(max + 1, &stFdrTmp, NULL, NULL, NULL); 循环条件处理: if (FD_ISSET(i, &stFdrTmp))// 如果表中i位置为1,表示有客户端活跃
-
自定义文件传输标志位,通知对方文件传输开始与结束
STF:文件传输开始标志位 EOF:文件传输结束标志位
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使用消息前缀(int),防止粘包
12put file.txt3STF1024data...
-
创建子进程处理视频
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子进程处理完任务发信号通知父进程回收资源,防止僵尸进程
父进程: // 注册回收信号并绑定回调处理函数 signal(SIGUSR1, signal_handler); 子进程: // 结束后,给父进程发送信号通知回收资源 kill(getppid(), SIGUSR1);
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将上传的视频处理成hls流媒体文件
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用户上传原视频文件
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转换HLS文件
-
-
循环发送API请求(curl库),携带ts文件
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json+opencv库处理API返回结果,生成新的ts流文件
5.0版本
功能
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添加数据库,上传指令先要带上上传文件的信息和一个key值,数据库保存文件上传者信息、key、视频位置文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-731318.html
put username key file.txt
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下载指令需要带上上传者用户和key,服务器验证完,再返回下载文件文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-731318.html
get username key file.txt
到了这里,关于微表情识别API + c++并发服务器系统的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!