百度在线人脸识别API简单实现

基于 Python2.7 ，百度人脸识别在线API的调用

1、申请百度人脸识别应用

首先需要在百度智能云平台登录，登陆后创建应用，创建的应用是人脸识别的，默认已帮你勾选上了相关功能。

创建应用后，点击管理应用，你就可以获取 API Key 和 Secret Key 。

2、获取token

现在就可以编写代码调用在线的 人脸检测API 了

首先是获取 token ，用于校验，代码如下，注意换成自己申请的 API Key 和 Secret Key 。

def getToken():global token# client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SKhost = '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、图片的base64编码

上传的用于检测的图片需经过 Base64编码。需要注意的是，图片的base64编码是不包含图片头的，代码如下：

def imgToBase64(imgPath):with open(imgPath, "rb") as f:  # 转为二进制格式base64_data = base64.b64encode(f.read())  # 使用base64进行加密return base64_data

4、人脸识别

调用接口进行人脸识别，代码如下：

def faceDetect(imgBase64):'''人脸检测与属性分析'''request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect"request_url = request_url + "?access_token=" + tokenrequest = 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

这个函数中输入的是图片的base64编码，请求的参数中比较重要的是那个face_field，默认只返回人脸框的位置、概率和旋转角度，age（年龄预测）,beauty（颜值打分）,expression（表情）等更多属性，需要在这个参数中添加，具体的请参考官方说明文档：

5、结果绘制与可视化

人脸识别最后返回的是json数据，但我们往往需要画个框框，把人脸框出来，同时把一些预测的属性也标注上。

6、源代码

#coding:utf-8
import urllib,urllib2, sys
import ssl
import json
import base64
import cv2
global tokendef getToken():global token# client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SKhost = '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):'''人脸检测与属性分析'''request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect"request_url = request_url + "?access_token=" + tokenrequest = 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 contentdef imgToBase64(imgPath):with open(imgPath, "rb") as f:  # 转为二进制格式base64_data = base64.b64encode(f.read())  # 使用base64进行加密return base64_dataif __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# 第一个坐标表示起始位置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")

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