百度人脸识别分为离线SDK和在线API调用两种方式，那么百度人脸识别在线API调用如何实现呢？下面以(Python)API接口调用的方式给大家进行演示，我们一起来看下！
在开始之前呢，我们要先做一些准备工作，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。
接下来就是获取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']
————————————————
然后把需要上传检测的图片进行base64编码，需要注意的是，图片的base64编码是不包含图片头的，具体代码如下：
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
接下来就是调用接口进行人脸识别，具体代码如下：
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="+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
————————————————
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：
人脸识别结束后返回的是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。
源代码梳理
#coding:utf-8
import urllib,urllib2,sys
import ssl
import json
import base64
import cv2
global token
def getToken():
global token
#client_id为官网获取的AK，client_secret为官网获取的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="+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:#转为二进制格式
base64_data=base64.b64encode(f.read())#使用base64进行加密
return base64_data
if __name__=="__main__":
getToken()
imgPath=r"C:UsersleePictureslena.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")
本文参考https://blog.csdn.net/qq_44158936/article/details/104674608整理而来，版权归CSDN博主「Dariuslwk」所有
产品详情页