基于face++和Onenet平台的人脸门禁系统

前言

第一次见识人脸解锁是在iPhoneX，前两天安卓8.0的小米6把我的手机也可以做到人脸结果。各大公司都推出了自己的人脸识别Api，因为个人兴趣，了解了face++的人脸识别Api，主要打算用于智能家居的门禁系统。本文使用python的requests库，实现face++的API接口的调用，使用Opencv调用摄像头拍照，进行人脸识别。

1.face++的初接触

1.1注册及基本概念

注册账号后，即可在应用管理中的API KEY中，查看自己的API KEY 和 API Secret，这是免费试用的API，有两点缺陷：

1、有一些API接口服务，无法使用；

2、并发数有上限，在调试时，可能会经常并发数出错，错误代码: CONCURRENCY_LIMIT_EXCEEDED

一些face++中人脸识别的核心概念：https://console.faceplusplus.com.cn/documents/5671791，其中涉及到人脸标识(face_token)，人脸集合标识(faceset_token)。

1.2 人脸检测API的调用

人脸识别的第一个API -- Detect API，上传图片进行人脸检测，对检测到的人脸将给出face_token作为唯一标识。注意，同一个人脸的face_token是不一样的。

调用的URL：https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect ，调用方法POST。

其请求(必选)参数为，具体参数和返回值可见文档 https://console.faceplusplus.com.cn/documents/4888373

实现上传的python代码为:

1. # -*- coding:utf8 -*-
2. import requests
3. import json
4. #上传一张人脸
5. def send_oneface(pic_name):
6. basic_dir = r'dir path'
7. url = 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect'
8. payload = {
9. 'api_key': '*******',
10. 'api_secret': '*******',
11. }
12. files = {'image_file': open(basic_dir+'/'+pic_name, 'rb')} #这里以二进制上传数据
13. r = requests.post(url, files=files, data=payload)
14. face = (r.json().get('faces'))
15. if face is None:
16. print('there is no face found in %s' %pic_name)
17. else:
18. a = face[0]['face_token']
19. print('faceId1:%s' %a)
20. return a

其中注意的是files中，按API文档，采用二进制图片上传；其次使用requests.post上传请求，返回的r为json字符串，需r.json()变为字典格式。

返回结果为，具体可见face++官方文档分析：

2. 人脸集合及人脸识别

2.1 建立人脸集合

描述：创建一个人脸的集合 FaceSet，用于存储人脸标识 face_token。

调用的URL：https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/faceset/create

实现的python代码：（这里就直接参考这位大佬的:http://blog.csdn.net/obuzuopiqi/article/details/54428433）

1. #coding=utf8
2. import requests
3. url = 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/faceset/create'
4. payload = {'api_key': '*******',
5. 'api_secret': '*******',
6. 'display_name':'Dorm_1014',
7. 'outer_id':'dorm',
8. 'face_tokens':'c116a106c02f6ffd8606408fe2fb5def'
9. }
10. r = requests.post(url,data=payload)
11. print r.text

这里会返回人脸集合的唯一标识faceset_token，其作用于outer_id差不多，都是作为人脸集合的标识。

2.2 人脸识别(搜索)

描述：在Faceset中找出与目标人脸最相似的一张或多张人脸。
        调用URL：https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/search

实现的代码：

1. #coding=utf8
2. import requests
3. import json
4. payload = {
5. 'api_key': 'db9imPdwPuABdAUsaXzqLF8jnzKxuw7k',
6. 'api_secret': '8Zpr10gYFbIXeU5QWz-CJtEKlJejvpPd',
7. }
8. #search 查找功能
9. def find_face(pic_name):
10. url = 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/search'
11. payload['outer_id'] = 'test'
12. files = {'image_file': open(pic_name, 'rb')}
13. r = requests.post(url,files=files,data=payload)
14. print(r.json())
15. return r.json()

3.结合Onenet云平台的门禁系统

由于在接触Onenet物联云平台，就简单做了一个门禁系统。代码中是方便调试的，按空格拍照，并且上传到face++，将人脸识别结果和图像再上传到onenet平台，可以实现远程的监控。当触发条件为陌生人，Onenet平台会发邮件提醒自己，陌生人来访。

先放结果图吧：

这里可以结合其他传感器、继电器等硬件，实现更多的功能。

代码如下：

1. #!/usr/bin/python
2. # -*- coding:utf8 -*-
3. import cv2
4. import requests
5. import json
6. import time
7. payload = {
8. 'api_key': '********',
9. 'api_secret': '********',
10. }
11. #search 查找功能
12. def find_face(pic_name):
13. url = 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/search'
14. payload['outer_id'] = 'test'
15. files = {'image_file': open(pic_name, 'rb')}
16. r = requests.post(url,files=files,data=payload)
17. print(r.json())
18. return r.json()
19. #向onenet平台提交图片
20. def onenet_put_pic(device,image_name):
21. url='http://api.heclouds.com/bindata'
22. headers={"api-key":'*********', #改成你的APIKEY
23. "Content-Type":"image/jpg",
24. }
25. querystring = {"device_id": str(device), "datastream_id": "picture"}
26. with open(image_name, 'rb') as f:
27. r=requests.post(url, params=querystring, headers=headers, data=f)
28. # print(r.json())
29. return r
30. #向onenet平台提交数据
31. def onenet_put_data(device,id,data):
32. url='http://api.heclouds.com/devices/'+str(device)+'/datapoints'
33. apiheaders={"api-key":'**********'}
34. values={ 'datastreams':[{"id":id,"datapoints":[{"value":data}]}] }
35. jdata = json.dumps(values) # 对数据进行JSON格式化编码
36. #print(jdata) #打印json内容
37. r=requests.post(url,headers=apiheaders,data=jdata)
38. # print(r.json())
39. return r
40. cap=cv2.VideoCapture(0)
41. device = *****
42. while True:
43. #读取帧摄像头
44. s, img = cap.read()
45. if s==True:
46. cv2.imshow('test',img)
47. key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
48. #退出
49. if key == 27:
50. break
51. if key == ord(' '):
52. time_now = time.strftime('%m-%d %H-%M-%S',time.localtime(time.time()))
53. pic_name1 = "./pic_r/"+time_now+".jpg"
54. cv2.imwrite(pic_name1,img)
55. print('保存图片成功')
56. onenet_put_pic(device,pic_name1) #提交给onenet
57. data = find_face(pic_name1) #对比人脸库
58. if "error_message" in data:
59. print("高并发报错")
60. elif len(data["faces"]) == 0:
61. print('\n未检测到人脸')
62. onenet_put_data(device,"people","没有人脸")
63. else:
64. if data["results"][0]["face_token"] == "37752bc1efbc7af3a9b765eec9928ab9" and data["results"][0]["confidence"]>=data["thresholds"]["1e-5"]:
65. print('\n这是CJC')
66. onenet_put_data(device,"people","CJC")
67. elif data["results"][0]["face_token"] == "5b15f6da55737907bf470db44f38f9d1" and data["results"][0]["confidence"]>=data["thresholds"]["1e-5"]:
68. print('\n这货是MLH')
69. onenet_put_data(device,"people","MLH")
70. else:
71. print('\n陌生人')
72. onenet_put_data(device,"people","陌生人")