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基于python3 百度AI实现人脸检测人脸识别

时间：2019-02-26 00:04:19

我感觉百度是BAT三家里面AI能力最强的了，在图像和语音的处理上面是很强的，很全面。百度AI里面功能齐全，提供的语言也是很多。唯一不太好的是目前对python3不是很支持，还是支持python2。但也不表示python3做不了。

一下是代码

import urllib3,base64from urllib.parse import urlencodeimport jsonimport cv2import timet1=time.time()access_token='yous access_token'http=urllib3.PoolManager()url='/rest/2.0/face/v2/detect?access_token='+access_token#2张图片filepath='yiqi.jpg'f1 = open(filepath,'rb')frame=cv2.imread(filepath)#参数images：图像base64编码分别base64编码后的2张图片数据，需urlencode，半角逗号分隔，单次请求最大不超过20Mimg1 = base64.b64encode(f1.read())#这一步和官方示例代码不一样。具体为什么就不知道了。里面有json bytes str 类型关系#这里直接拼接提示byte相关。然后就直接转str拼接了params = {"images":str(img1,'utf-8'),"max_face_num":10}#对base64数据进行urlencode处理params=urlencode(params)request=http.request('POST',url,body=params,headers={'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded'})#对返回的byte字节进行处理。Python3输出位串，而不是可读的字符串，需要进行转换print(json.loads(request.data)) # request.data 返回有关的信息但是是json类型然后使用json.loads 进行转换转成python支持的dictresult = json.loads(request.data)['result'] #分析返回的数据找到有用的信息拿出来我们这里是要拿出来人脸坐标print(result)face_num=json.loads(request.data)['result_num'] #获取到图片中人脸的个数for i in range(face_num): #使用遍历把所有的人脸都标出框location=result[i]['location'] #获取到人脸的坐标print(location) #输出人脸坐标 left location是左上角坐标 width 宽度height高度cv2.rectangle(frame, (location['left'], location['top']), (location['width']+location['left'], location['height']+location['top']), (0, 0, 255), 2) #opencv的标框函数cv2.imshow('tuxiang',frame)cv2.waitKey(1) #刷新界面不然只会呈现灰色print('运行时间是{}'.format(time.time()-t1))time.sleep(5) #暂停五秒展示图片

运行结果

运行时间1.7899997234344482 （受网速影响）

里面的access_token我没有每次都申请，嫌麻烦，如果有需要可以再加上那个函数。我觉得是不怎么需要。官方给的api文档和实例代码一直运行出错，json和str 以及bytes三种格式报错。

跟python版本有关系，百度ai目前还不支持python3，给的实例代码也是python2的，但是python3是大势所趋很多人都在用，所以还是使用python3来跑。

主要是发送链接主体那格式图片的格式需要转换下，其他地方看官方api文档就行。

把人脸检测跑通，人脸识别就不远了，改下url，看api文档上传两张照片再分析返回的数据就可以了。