人臉識別軟件

人臉識別軟件是一款使用百度人臉識別接口做的有個簡單的人臉識別工具（接口識別不準，僅限于娛樂），學習PyQt5做的一個人臉識別的小工具，使用百度的免費人臉識別接口，識別不是很準確，僅限學習娛樂。

調(diào)用說明

在百度AI開放平臺使用百度的人臉識別能力，只需要三個核心步驟即可操作完成：

獲取接口權(quán)限

準備接口調(diào)用工具

進行接口調(diào)用，全部流程走通只需要十分鐘時間。

百度在線人臉識別API簡單實現(xiàn)教程

1.申請百度人臉識別應用

首先需要在百度智能云平臺登錄

https://console.bce.baidu.com/ai/?_=1558444274128&fromai=1#/ai/face/overview/index

登陸后創(chuàng)建應用，創(chuàng)建的應用是人臉識別的，默認已幫你勾選上了相關功能。

創(chuàng)建應用后，點擊管理應用，你就可以獲取API Key和Secret Key

2.獲取token

現(xiàn)在就可以編寫代碼調(diào)用在線的人臉檢測API了

首先是獲取token，用于校驗，代碼如下，注意換成自己申請的API Key和Secret Key

def getToken():

global token

# client_id 為官網(wǎng)獲取的AK， client_secret 為官網(wǎng)獲取的SK

host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=你的API Key&client_secret=你的Secret Key'

request = urllib2.Request(host)

request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')

response = urllib2.urlopen(request)

content = response.read()

if (content):

token=json.loads(content)['access_token']

3.圖片的base64編碼

上傳的用于檢測的圖片需經(jīng)過Base64編碼。需要注意的是，圖片的base64編碼是不包含圖片頭的，代碼如下：

def imgToBase64(imgPath):

with open(imgPath, "rb") as f:  # 轉(zhuǎn)為二進制格式

base64_data = base64.b64encode(f.read())  # 使用base64進行加密

return base64_data

4.人臉識別

最后就是調(diào)用接口進行人臉識別了

def faceDetect(imgBase64):

'''

人臉檢測與屬性分析

'''

request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect"

request_url = request_url + "?access_token=" + token

request = urllib2.Request(request_url)

request.add_header('Content-Type', 'application/json')

data = {"image": imgBase64, "image_type": "BASE64","face_field":"age,beauty,expression,face_shape,gender"}

response = urllib2.urlopen(request, urllib.urlencode(data))

content = response.read()

if content:

return content

這個函數(shù)中輸入的是圖片的base64編碼，請求的參數(shù)中比較重要的是那個face_field，默認只返回人臉框的位置、概率和旋轉(zhuǎn)角度，age（年齡預測）,beauty（顏值打分）,expression（表情）等更多屬性，需要在這個參數(shù)中添加，具體的請參考官方說明文檔：http://ai.baidu.com/docs#/Face-Detect-V3/top

5.結(jié)果繪制與可視化

人臉識別最后返回的是json數(shù)據(jù)，但我們往往需要畫個框框，把人臉框出來，同時把一些預測的屬性也標注上，這個代碼我已經(jīng)附在最后面了。

最終實現(xiàn)的效果如下：

6.實現(xiàn)的完整源代碼

下面我附上實現(xiàn)這些功能的完整代碼：

#coding:utf-8

import urllib,urllib2, sys

import ssl

import json

import base64

import cv2

global token

def getToken():

global token

# client_id 為官網(wǎng)獲取的AK， client_secret 為官網(wǎng)獲取的SK

host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=你的API Key&client_secret=你的Secret Key'

request = urllib2.Request(host)

request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')

response = urllib2.urlopen(request)

content = response.read()

if (content):

token=json.loads(content)['access_token']

def faceDetect(imgBase64):

'''

人臉檢測與屬性分析

'''

request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect"

request_url = request_url + "?access_token=" + token

request = urllib2.Request(request_url)

request.add_header('Content-Type', 'application/json')

data = {"image": imgBase64, "image_type": "BASE64","face_field":"age,beauty,expression,face_shape,gender"}

response = urllib2.urlopen(request, urllib.urlencode(data))

content = response.read()

if content:

return content

def imgToBase64(imgPath):

with open(imgPath, "rb") as f:  # 轉(zhuǎn)為二進制格式

base64_data = base64.b64encode(f.read())  # 使用base64進行加密

return base64_data

if __name__=="__main__":

getToken()

imgPath=r"C:\Users\lee\Pictures\lena.jpg"

result=json.loads(faceDetect(imgToBase64(imgPath)))['result']

face_list=result['face_list'][0]

location=face_list['location']

age=face_list['age']

beauty=face_list['beauty']

expression=face_list['expression']['type']

gender=face_list['gender']['type']

img = cv2.imread(imgPath, cv2.IMREAD_COLOR)

leftTopX=int(location['left'])

leftTopY=int(location['top'])

rightBottomX=int(leftTopX+int(location['width']))

rightBottomY = int(leftTopY + int(location['height']))

cv2.rectangle(img, (leftTopX, leftTopY), (rightBottomX, rightBottomY), (0, 255, 0), 2)

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

# 第一個坐標表示起始位置

cv2.putText(img,"age:"+str(age),(0, 20),font, 0.5, (200, 255, 255), 1)

cv2.putText(img, "gender:" + gender.encode("utf-8"), (0, 40), font, 0.5, (200, 255, 255), 1)

cv2.putText(img, "beauty:" + str(beauty), (0, 60), font, 0.5, (200, 255, 255), 1)

cv2.putText(img, "expression:" + str(expression), (0, 80), font, 0.5, (200, 255, 255), 1)

cv2.imshow('image', img)

cv2.waitKey(0)

print("end")