更新界面显示

chenyc

2023-05-18 a5673d5a3fb9291054a98e56ab359431433ee5fa

 src/views/login/index.vue

New file
@@ -0,0 +1,139 @@
<template>
  <div class="wrapp">
    <div class="inpu">
      <el-input v-model="inputCode" ref="inputRef" id="inputCode" class="inputCode" @change="inputChabge"
        placeholder="请输入患者卡号或扫描条码" />
    </div>
    <div
        class="status"
        :style="{ color: msg === '检测到人脸' ? 'green' : 'red' }">
      {{ msg }}
    </div>
    <div class="rWrapp">
      <video id="myVideo" preload="preload" autoplay loop muted />
      <canvas ref="myCanvas" id="myCanvas" class="myCanvas" width="200" height="200" ></canvas>
    </div>
    <div v-if="imgSrc" class="img_bg_camera">
      <p>效果预览</p>
      <img :src="imgSrc"  class="tx_img" />
    </div>
  </div>
</template>
<script setup lang="ts">
import { onMounted, ref } from "vue";
import {faceShibie,base64toFile} from '@/samples/faceApi'
import { sendPationCodeApi } from '../../samples/httpApi'
import { confingInfoStore } from "@/stores/StoresConfing";

const msg = ref<string>("没识别到人脸...");

let trackerTask: any = null;
const inputCode=ref('')
const inputRef = ref()

// 标识用的画布
const myCanvas = ref<HTMLCanvasElement | null>(null);
let imgSrc:'';
// 实例人脸检查器
const myTracker: any = new tracking.ObjectTracker("face");
myTracker.setInitialScale(4);
myTracker.setStepSize(2);
myTracker.setEdgesDensity(0.1);

// 监听人脸检查器
myTracker.on("track", (event: tracking.TrackEvent) => {
  const context = myCanvas.value?.getContext("2d") as CanvasRenderingContext2D;
  if (myCanvas.value) {
    context.clearRect(0, 0, myCanvas.value.width, myCanvas.value.height);
  }
  if (event.data.length === 0) {
    msg.value = "没识别到人脸...";
  } else if(event.data.length === 1) {
    trackerTask.stop();
    msg.value = "检测到人脸";
    const myCanvas = document.getElementById("myCanvas");// 
    const thisContext = myCanvas?.getContext("2d");
    const myVideo = document.querySelector("#myVideo") as HTMLVideoElement;
    thisContext.drawImage(myVideo, 0,0, 250, 200);
    imgSrc = myCanvas?.toDataURL('image/png');
    // 转文件
    base64toFile(imgSrc)
    setTimeout(() => {
      console.log('监测到人脸后1s')
      trackerTask.run();
    }, 3000);
    // @ts-ignore
    if (typeof window.stream === "object") {
      myVideo.srcObject = null;
      // @ts-ignore
      window.stream.getTracks().forEach((track) => track.stop());
    }
  }
});
const inputChabge = () => {
  sendPationCodeApi(inputCode.value)
  setTimeout(function () {
    inputCode.value = ''
  }, 1000)
}
onMounted(() => {
  // 触发人脸检查器
  console.log('人脸识别初始化')
  const  isUseFaceRecogService = confingInfoStore().confingInfo.isUseFaceRecogService
  console.log('人脸识别',isUseFaceRecogService)
  setInterval(function () {
    inputRef.value.focus();
  }, 1000)
  if (isUseFaceRecogService) {
    console.log('开启人脸识别初始化')
    setTimeout(()=>{
      trackerTask = tracking.track("#myVideo", myTracker, { camera: true });
    },2000)
   
  }else{
    console.log('关闭人脸识别')
    
  }
 
 
});
</script>
<style lang="less" scoped>
.wrapp {
  height: 100%;
  background-size: 100% 100%;
  padding-top: 10px;
  .rWrapp {
    width: 500px;
    height: 500px;
    margin: auto;
    // margin-top: 30px;
    position: relative;
    .myCanvas {
      position: absolute;
      top: 0;
      left: 0;
      border-radius: 50%;
      width: 100%;
      height: 100%;
    }
    #myVideo {
      width: 100%;
      height: 100%;
      border-radius: 50%;
      object-fit: cover;
    }
  }
  .status {
    //margin-top: 100px;
    text-align: center;
  }
  .img_bg_camera{
    position: absolute;
    top: -500px;
    
    z-index: -999;
  }
}
</style>