xslandClaude Opus 4.8
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worker 侧从 Mock 替换为真实算法： - face_analysis 包：detector(MediaPipe 478点) / pose(solvePnP 姿态) / calibration(虹膜直径法) / hair_segmenter+bisenet_model(方案B 头发分割) / measure(方案A兜底+B/A决策+七眼+换算) / annotation(numpy渐变线+中文标注) - app.py：/api/v1/face/measure 接真实实现，返回 annotated_image_base64 （不落盘不拼URL，落盘由网关做）；加 X-Internal-Token 鉴权、/health 就绪态、 可配置分辨率门槛、异常兜底 - 部署：start.sh/run_worker.sh/hair-worker.service 监听 8187；worker_config 示例 - 测试 tests/：Tier1合成真值<1e-6 + Tier2缩放不变 + Tier3叠加 + 错误码集成 + 数值回归，pytest 24 项全绿 - 文档补实测基线表 + RTX5090/torch 说明 注：worker 为 RTX 5090(sm_120)，pinned torch 2.2.2(cu121) 只到 sm_90， BiSeNet 已自动回退 CPU（方案B 正常）；要用 GPU 需换 torch cu128(≥2.7)。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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1.9 KiB
Python
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"""MediaPipe Face Mesh 关键点检测封装（单例）。
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封装经典 Solutions API（mp.solutions.face_mesh），模型权重内置于 pip 包，
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无需额外下载。开启 refine_landmarks=True 以获得虹膜点（尺度校准用），
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static_image_mode=True 适配单张图片推理，max_num_faces=1 只取最大/首个人脸。
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详见技术方案 §8.2。
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"""
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import cv2
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import numpy as np
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import mediapipe as mp
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mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
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class FaceMeshDetector:
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"""MediaPipe Face Mesh 封装，单例模式（模块底部 detector）。"""
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def __init__(self):
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self.face_mesh = mp_face_mesh.FaceMesh(
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static_image_mode=True,
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max_num_faces=1, # 仅检测单人（取最大脸）
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refine_landmarks=True, # 启用虹膜 + 唇部精细关键点
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min_detection_confidence=0.5,
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)
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def detect(self, image: np.ndarray):
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"""检测人脸关键点。
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Args:
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image: BGR numpy array（OpenCV 格式）。
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Returns:
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landmarks: NormalizedLandmarkList（.landmark 列表），或检测失败时 None。
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"""
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rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
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results = self.face_mesh.process(rgb)
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if results.multi_face_landmarks:
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return results.multi_face_landmarks[0]
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return None
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def close(self):
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self.face_mesh.close()
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# 全局单例：模块加载时初始化一次，避免每请求重建（重建很慢）。
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detector = FaceMeshDetector()
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if __name__ == "__main__":
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import sys
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path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "tests/fixtures/frontal.jpg"
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img = cv2.imread(path)
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if img is None:
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print(f"无法读取图片: {path}")
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sys.exit(1)
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lms = detector.detect(img)
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if lms is None:
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print("detected landmarks: None（未检出人脸）")
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sys.exit(1)
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print(f"detected landmarks: {len(lms.landmark)}")
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