Development - Metastem/VisageX GitHub Wiki

开发指南

目录

代码结构

项目布局

VisageX/
├── face.py                # 主程序入口
│   ├── class MainWindow   # 主窗口类
│   └── main()            # 程序入口
│
├── CommonFunctions.py     # 通用功能模块
│   ├── class ImageProcess # 图像处理类
│   └── class ModelManager # 模型管理类
│
├── FaceDataBaseDialog.py  # 人脸录入模块
│   ├── class DataBaseUI  # 录入界面类
│   └── class DataManager # 数据管理类
│
└── FaceFindialog.py      # 人脸识别模块
    ├── class RecognitionUI # 识别界面类
    └── class Matcher      # 匹配算法类

依赖关系

graph TD
    A[face.py] --> B[CommonFunctions.py]
    A --> C[FaceDataBaseDialog.py]
    A --> D[FaceFindialog.py]
    C --> B
    D --> B
Loading

核心类说明

MainWindow 类

class MainWindow(QMainWindow):
    """主窗口类，负责整体界面管理和功能调度"""
    
    def __init__(self):
        """初始化主窗口"""
        super().__init__()
        self.setupUi()
        self.initConnections()
    
    def setupUi(self):
        """设置界面布局"""
        pass
    
    def initConnections(self):
        """初始化信号槽连接"""
        pass

ImageProcess 类

class ImageProcess:
    """图像处理类，提供基础的图像处理功能"""
    
    @staticmethod
    def load_image(path):
        """加载图像文件"""
        pass
    
    @staticmethod
    def preprocess(image):
        """图像预处理"""
        pass

ModelManager 类

class ModelManager:
    """模型管理类，负责模型的加载和管理"""
    
    def __init__(self):
        """初始化模型管理器"""
        self.models = {}
    
    def load_model(self, model_name):
        """加载指定模型"""
        pass

接口文档

人脸检测接口

def detect_faces(image, detector='mtcnn'):
    """
    检测图像中的人脸
    
    Args:
        image: numpy.ndarray, 输入图像
        detector: str, 检测器类型
        
    Returns:
        list: 检测到的人脸列表
    """
    pass

人脸识别接口

def recognize_face(face_image, model='facenet'):
    """
    提取人脸特征并进行识别
    
    Args:
        face_image: numpy.ndarray, 人脸图像
        model: str, 识别模型类型
        
    Returns:
        dict: 识别结果
    """
    pass

扩展开发

添加新的检测器

  1. 在 CommonFunctions.py 中创建新的检测器类：
class NewDetector:
    def __init__(self):
        self.model = load_model()
    
    def detect(self, image):
        # 实现检测逻辑
        pass
  1. 在 ModelManager 中注册新检测器：
def register_detector(self, name, detector):
    self.detectors[name] = detector

添加新的识别模型

  1. 创建模型包装类：
class NewRecognizer:
    def __init__(self):
        self.model = load_model()
    
    def extract_features(self, face):
        # 实现特征提取
        pass
  1. 注册新模型：
def register_model(self, name, model):
    self.models[name] = model

调试指南

日志配置

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    filename='debug.log'
)

性能分析

import cProfile

def profile_function(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        profiler = cProfile.Profile()
        result = profiler.runcall(func, *args, **kwargs)
        profiler.print_stats()
        return result
    return wrapper

内存监控

import tracemalloc

tracemalloc.start()
# 执行代码
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')

最佳实践

代码风格

  1. 命名规范

    • 类名：驼峰命名（CamelCase）
    • 函数名：下划线命名（snake_case）
    • 常量：全大写（UPPER_CASE）

  2. 注释规范

    def function_name(arg1, arg2):
    """
    函数功能简述
    
    Args:
        arg1: 参数1说明
        arg2: 参数2说明
        
    Returns:
        返回值说明
        
    Raises:
        可能的异常说明
    """
    pass

性能优化

  1. 图像处理

    • 使用numpy向量化操作
    • 避免频繁的内存拷贝
    • 合理使用缓存

  2. 模型推理

    • 批量处理
    • GPU加速
    • 模型量化

错误处理

try:
    result = process_image(image)
except ImageLoadError as e:
    logging.error(f"图像加载失败: {e}")
    show_error_dialog("图像加载失败")
except ModelError as e:
    logging.error(f"模型错误: {e}")
    show_error_dialog("模型加载失败")

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