特征识别

Feature Detection

Wagtail有着自动侦测面孔及图片中一些特征，并根据这些特征而对图片加以裁剪的能力。

特征识别特性，在图片上传时，使用OpenCV来识别图片中的面孔/特征。识别到的特征，作为Image模型上focal_point_{x, y, width, height}字段中的一个焦点，进行了内部保存（the detected features stored internally as a focal point in the focal_point_{x, y, width, height} fields on the Image model）。这些字段在图片于模板中被渲染时，为fill图片过滤器用来对图片进行裁剪。

设置

特征识别需要OpenCV，而OpenCV在安装时有点麻烦，因为其当前尚不支持pip的安装。

在Debian/Ubuntu上按照OpenCV

Debian与Ubuntu提供了一个名为python-opencv的apt-get软件包：

  1. $ sudo apt-get install python-opencv python-numpy

这将把PyOpenCV安装到站点包中。在使用虚拟环境时，就要确保开启了站点包，否则Wagtail将不能导入PyOpenCV。

在虚拟环境中开启站点包

Enabling site packages in the virtual environment

如未用到虚拟环境，那么可跳过此步骤。

站点包的开启，则会根据是否使用pyvenv（仅 Python 3.3以上版本），还是virtualenv来管理虚拟环境，而有所不同。

  • pyvenv

    前往pyvenv目录并打开pyvenv.cfg文件，然后将include-system-site-packages设置为true。

  • virtualenv

    前往虚拟环境目录并删除一个名为lib/python-x.x/no-global-site-packages.txt的文件。

对OpenCV安装进行测试

此时可通过打开一个Python命令行界面（在虚拟环境激活下），并进行下面的输入，对Wagtail是否能看到OpenCV进行测试：

  1. import cv

译者注 这里尚需本地安装 opencv-python 包，通过 pip install opencv-pyton，并输入import cv2。

此时如没有看到ImportError，那么就算已经安装好了（如看到libdc1394 error: Failed to initialize libdc1394，这是无害的告警，可被忽略）。

在Wagtail中开启特征识别特性

一旦OpenCV安装好了，就需要将WAGTAILIMAGES_FEATURE_DETECTION_ENABLED设置为True:

  1. # settings.py
  3. WAGTAILIMAGES_FEATURE_DETECTION_ENABLED = True

手动运行特征识别

特征识别是在有新的图片上传到Wagtail中时运行的。在站点中已有一些图片且想要在这些图片上运行特征识别时，就必须手动运行了。

  1. from wagtail.images.models import Image
  3. for image in Image.objects.all():
  4.     if not image.has_focal_point():
  5.         image.set_focal_point(image.get_suggested_focal_point())
  6.         image.save()