详细流程及源代码帮您快速接入百度大脑手势识别

作者：wangwei8638

手势识别应用于智能家电、家用机器人、可穿戴、儿童教具等硬件设备，通过用户的手势控制对应的功能，人机交互方式更加智能化、自然化。本文主要介绍手势识别API的调用使用攻略。

一．平台接入

此步骤比较简单，不多阐述。可参照之前文档：

https://ai.baidu.com/forum/topic/show/943028

二.分析接口文档

接口API

https://ai.baidu.com/docs#/Body-API/02f6ce24

(1)接口描述

识别图片中的手势类型，返回手势名称、手势矩形框、概率分数，可识别24种常见手势，适用于手势特效、智能家居手势交互等场景。

支持的24类手势列表：拳头、OK、祈祷、作揖、作别、单手比心、点赞、Diss、我爱你、掌心向上、双手比心（3种）、数字（9种）、Rock、竖中指。

除识别手势外，若图像中检测到人脸，会同时返回人脸框位置。

(2)请求说明

需要用到的信息有：

请求URL：

https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/gesture

Header格式：Content-Type：application/x-www-form-urlencoded

（3）返回示例

 {"log_id": 4466502370458351471,"result_num": 2,"result": [{"probability": 0.9844077229499817,"top": 20,"height": 156,"classname": "Face","width": 116,"left": 173},{"probability": 0.4679304957389832,"top": 157,"height": 106,"classname": "Heart_2","width": 177,"left": 183}]}

2.获取access_token

#client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
client_id =【百度云应用的AK】
client_secret =【百度云应用的SK】#获取token
def get_token():
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret
request = urllib.request.Request(host)
request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
response = urllib.request.urlopen(request)
token_content = response.read()
if token_content:
token_info = json.loads(token_content.decode("utf-8"))
token_key = token_info['access_token']
return token_key

三.识别结果

返回结果：

{'log_id': 288214665005727209,'result': [{'classname': 'Five','height': 253,'left': 537,'probability': 0.8713970184326172,'top': 344,'width': 238},{'classname': 'Face','height': 237,'left': 808,'probability': 0.7121545076370239,'top': 164,'width': 208}],'result_num': 2}

处理结果方面：可以看出，检测出手势为Five，以及识别人脸并标出位置。

处理速度方面：处理时间4.80s，时间较长。
四.源码共享

# -*- coding: utf-8 -*-#!/usr/bin/env pythonimport osimport requestsimport base64import jsonfrom pprint import pprintimport time#client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SKapi_key = '**************************'secret_key = '******************************'class LandmarkRecognizer(object):def __init__(self, api_key, secret_key):self.access_token = self._get_access_token(api_key=api_key, secret_key=secret_key)self.API_URL = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/gesture' + '?access_token=' \+ self.access_token#获取token@staticmethoddef _get_access_token(api_key, secret_key):api = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials' \'&client_id={}&client_secret={}'.format(api_key, secret_key)rp = requests.post(api)if rp.ok:rp_json = rp.json()#            print(rp_json['access_token'])return rp_json['access_token']else:print('=> Error in get access token!')def get_result(self, params):rp = requests.post(self.API_URL, data=params)if rp.ok:#            print('=> Success! got result: ')rp_json = rp.json()pprint(rp_json)return rp_jsonelse:print('=> Error! token invalid or network error!')print(rp.content)return None#手势识别def detect(self, img_path):f = open(img_path, 'rb')strover = '识别结果：'img_str = base64.b64encode(f.read())params = {'image': img_str}tic = time.clock()rp_json = self.get_result(params)toc = time.clock()print(strover)print('花费时长: '+'%.2f'  %(toc - tic) +' s')if __name__ == '__main__':recognizer = LandmarkRecognizer(api_key, secret_key)img = 'F:\paddle\ss5.png'recognizer.detect(img)

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