前言
随着人工智能技术的发展，现在使用计算机视觉技术已经成为了解决许多现实问题的重要工具。于是，计算机视觉处理技术的应用也越来越广泛。面部识别（Facial Recognition）是计算机视觉领域的一个重要研究领域。在 JavaScript 前端开发中，使用 mashape-animetrics-face-api 包能够以较好的效果识别彩色照片中的面部特征。
安装
安装 mashape-animetrics-face-api，可以在你的应用程序文件夹中运行以下命令：
npm install mashape-animetrics-face-api --save
使用
你可以非常简单地使用这个库：
const facialRecognition = require('mashape-animetrics-face-api');
let results = await facialRecognition.getFacialData({
image_url: 'https://cdn.pixabay.com/photo/2017/09/01/22/47/face-2701805_1280.jpg'
});
console.log(results);结果将会输出某个对象。在处理过程中发生错误时，出现异常。
方法
这个包提供了以下几个方法：
getFacialData
该方法将在图像中检测人脸，并返回所有检测到的人脸的对象数组。
facialRecognition.getFacialData({
image_url: [string],
use_cache: [boolean]
});该方法的参数如下：
- image_url：图片的 URL
- use_cache：是否使用缓存（默认：false）
getGenderData
该方法将获取图像中所有人脸的性别预测。
facialRecognition.getGenderData({
image_url: [string],
use_cache: [boolean]
});该方法的参数如下：
- image_url：图片的 URL
- use_cache：是否使用缓存（默认：false）
getAgeData
该方法将获取图像中所有人脸的年龄预测。
facialRecognition.getAgeData({
image_url: [string],
use_cache: [boolean]
});该方法的参数如下：
- image_url：图片的 URL
- use_cache：是否使用缓存（默认：false）
getEmotionData
该方法将获取图像中所有人脸的情感预测。
facialRecognition.getEmotionData({
image_url: [string],
use_cache: [boolean]
});该方法的参数如下：
- image_url：图片的 URL
- use_cache：是否使用缓存（默认：false）
代码示例
通过下面的代码可以体验这个包的简单应用：
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-----以上就是我为大家介绍 mashape-animetrics-face-api 包的详细使用方法，希望能对大家学习人脸识别算法和 JavaScript 前端开发有所帮助。
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