百度智能云的使用——以人脸识别为例

先进入这个界面：https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/face/overview/index

创建好应用后点击图片右下角的免费获取资源（把能获取的都获取来）

点击管理应用然后查看左边的技术文档

在API文档中找到想要的技术

根据提示获得需要的access_token 这里的AK和SK在上面的第二张图中从resopnse.json()中选择["access_token"]并返回

def getAccess(AK="CZ1HCPYGjXvlRVEGKR5XCIWT",SK="xT1CfbqzUa9xFAittlnS8ibc4tL4nTFn"):# 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={}&client_secret={}'.format(AK,SK)response = requests.get(host)if response:print(response.json()["access_token"])return (response.json()["access_token"])

将access_token替换并根据所需要的内容替换params中的参数

代码：AIFaceDetect.py

    '''人脸检测与属性分析'''
def AI_facedetect(Path="./face_img/face1.jpg"):# Path="./face1.jpg"request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect"f = open(Path, 'rb')#base64编码后的图片img = base64.b64encode(f.read())params = {"image":img,"image_type":"BASE64","face_field":"faceshape,age,beauty,emotion,gender"}access_token = getAccess("CZ1HCPYGjXvlRVEGKR5XCIWT","xT1CfbqzUa9xFAittlnS8ibc4tL4nTFn")request_url = request_url + "?access_token=" + access_tokenheaders = {'content-type': 'application/json'}response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)if response:print(response.json()['result'],end="\n")print((response.json()['result']['face_list'][0]['location']),\(response.json()['result']['face_list'][0]['face_shape']['type']),\(response.json()['result']['face_list'][0]['beauty']), \(response.json()['result']['face_list'][0]['emotion']['type']), \(response.json()['result']['face_list'][0]['gender']['type']), \(response.json()['result']['face_list'][0]['age']), \(response.json()['result']['face_num']))return(response.json()['result']['face_list'][0]['location']),\(response.json()['result']['face_list'][0]['face_shape']['type']),\(response.json()['result']['face_list'][0]['beauty']), \(response.json()['result']['face_list'][0]['emotion']['type']), \(response.json()['result']['face_list'][0]['gender']['type']), \(response.json()['result']['face_list'][0]['age']), \(response.json()['result']['face_num'])AI_facedetect()

输出的结果：

{'face_num': 1, 'face_list': [{'face_token': 'b4051e5145fa8e0b86c608805a64d80b', 'location': {'left': 423.64, 'top': 669.23, 'width': 245, 'height': 239, 'rotation': -5}, 'face_probability': 1, 'angle': {'yaw': -15.34, 'pitch': 18.32, 'roll': -1.93}, 'face_shape': {'type': 'heart', 'probability': 0.73}, 'age': 23, 'beauty': 66.05, 'emotion': {'type': 'neutral', 'probability': 1}, 'gender': {'type': 'female', 'probability': 1}}]}
{'left': 423.64, 'top': 669.23, 'width': 245, 'height': 239, 'rotation': -5} heart 66.05 neutral female 23 1

将其封装成函数后便可以在界面中进行调用响应按钮

槽函数：face_detect.py

    def facedet(self): #人脸检测result_face_path="./face_img/result_face1.jpg"self.location,self.face_shape,self.beauty,self.emotion,self.gender,self.age,self.facenum=AI_facedetect(self.imgPath)img2 = cv2.imread(self.imgPath)#绘制矩形# 矩形需要得到左上角和右下角的坐标 即第二和第三个参数print("location:",self.location)print((int(self.location['left']),int(self.location['top'])), (int(self.location['left']+self.location['width']), int(self.location["top"]+self.location["height"])))cv2.rectangle(img2, (int(self.location['left']),int(self.location['top'])),(int(self.location['left']+self.location['width']), int(self.location["top"]+self.location["height"])), color=(0, 0, 255),thickness=6)  # 给对角线上的点pointlist[左上，右上，右下，坐下]# cv2.imshow("res",img2)# cv2.waitKey()cv2.imwrite(result_face_path, img2)self.graylabPic.setPixmap(QPixmap(result_face_path).scaled(self.graylabPic.size()))self.lineEditL.setText("人脸："+str(self.facenum))self.lineEditM.setText("性别："+str(self.gender))self.lineEditR.setText("年龄："+str(self.age))self.lineEditDL.setText("脸型："+str(self.face_shape)) #注意这里要先强制类型转化成stringself.lineEditDM.setText("表情："+str(self.emotion))self.lineEditDR.setText("魅力值："+str(self.beauty))

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