基于Python的百度AI人脸识别API接口（可用于OpenCV-Python人脸识别）

资源：
download.csdn.net/download/weixin_53403301/43644312

之前的项目：
【最新】基于OpenCV的Python人脸识别、检测、框选（遍历目录下所有照片依次识别视频随时标注）
blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/119422635

基于OpenCV-Python的树莓派人脸识别及89C52单片机控制系统设计（指定照片进行识别、遍历目录下所有照片依次识别）
blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/118575731

直接上代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon May 31 23:40:16 2021@author: ZHOU
"""#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests # 调用 requests的HTTP协议库
import os # 调用os多操作系统接口库
import base64 # 调用base64编码库
import json # 调用JavaScript Object Notation数据交换格式ACCESS_TOKEN = ''
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) #去掉文件名,返回目录 # ID,KEY的配置信息
INFO_CONFIG = { 'ID': '15050553','API_KEY': 'rlRrtRL5oRdXGh71jgg1OmyN','SECRET_KEY': 'dK5TpuTAZn2nw5eVpspZLmF5Qs1Uu8A1'
}"""
若API出错 则改为：INFO_CONFIG = { 'ID': '15050553','API_KEY': 'rlRrtRL5oRdXGh71jgg1OmyN','SECRET_KEY': 'dK5TpuTAZn2nw5eVpspZLmF5Qs1Uu8A1'
}或：INFO_CONFIG = { 'ID': '15788358','API_KEY': 'ohtGa5yYoQEZ8Try8lnL99UK','SECRET_KEY': 'qaDjyuXkf5MZ28g5C8pwFngDZenhswC3'
}"""# URL配置
URL_LIST_URL = {# ACCESS_TOKEN_URL用于获取ACCESS_TOKEN, POST请求,#  grant_type必须参数,固定为client_credentials,client_id必须参数,应用的API Key,client_secre 必须参数,应用的Secret Key.'ACCESS_TOKEN_URL': 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?' + 'grant_type=client_credentials&client_id={API_KEYS}&client_secret={SECRET_KEYS}&'.format(API_KEYS=INFO_CONFIG['API_KEY'], SECRET_KEYS=INFO_CONFIG['SECRET_KEY']),# 登入人脸识别机器学习库'FACE_PLATE': 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/match',}class AccessTokenSuper(object):passclass AccessToken(AccessTokenSuper): # 定义登陆API大类def getToken(self):accessToken = requests.post(url=URL_LIST_URL['ACCESS_TOKEN_URL']) #登入网址accessTokenJson = accessToken.json()if dict(accessTokenJson).get('error') == 'invalid_client':return '获取accesstoken错误，请检查API_KEY，SECRET_KEY是否正确！'return accessTokenJsonACCESS_TOKEN = AccessToken().getToken()['access_token']LICENSE_PLATE_URL = URL_LIST_URL['FACE_PLATE'] + '?access_token={}'.format(ACCESS_TOKEN)class faceSuper(object):passclass face(faceSuper): # 定义图像输入大类def __init__(self, image=None, image2=None): # 定义初始化函数self.HEADER = {'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8',}if image is not None:     # 没有图像1imagepath = os.path.exists(image)if imagepath == True:images = imagewith open(images, 'rb') as images:img1 = base64.b64encode(images.read())else:print("图像1不存在")returnif image2 is not None:    # 没有图像2imagepath2 = os.path.exists(image2)if imagepath2 == True:images2 = image2with open(images2, 'rb') as images2:img2 = base64.b64encode(images2.read())else:print("图像2不存在")returnself.img = img1self.imgs = img2self.IMAGE_CONFIG1 = {"image": str(img1, 'utf-8'), "image_type": "BASE64"}self.IMAGE_CONFIG2 = {"image": str(img2, 'utf-8'), "image_type": "BASE64"}self.IMAGE_CONFIG = json.dumps([self.IMAGE_CONFIG1, self.IMAGE_CONFIG2])def postface(self):  # 定义从服务器进行数据获取函数if (self.img==None and self.imgs==None):return '图像不存在'face = requests.post(url=LICENSE_PLATE_URL, headers=self.HEADER, data=self.IMAGE_CONFIG)# 登陆服务器获取数据return face.json()    # 输出结果def facef(FA1, FA2): # 人脸识别逻辑函数testAccessToken = AccessToken() # 获取API配置testface = face(image=FA1, image2=FA2) # 赋值给图像输入大类result_json = testface.postface()  # 从服务器获取数据result = result_json['result']['score'] #输出结果print('人脸相似度：', result)if result > 80: # 识别结果大于80则成功print("人脸匹配成功！")
#    if result < 20:
#        print("未检测到人脸！")else:print("人脸匹配失败！")return '人脸相似度：' + str(result), result # 输出字符串结果

快速版：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon May 31 23:40:16 2021@author: ZHOU
"""#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests # 调用 requests的HTTP协议库
import os # 调用os多操作系统接口库
import base64 # 调用base64编码库
import json # 调用JavaScript Object Notation数据交换格式ACCESS_TOKEN = ''
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) #去掉文件名,返回目录 # ID,KEY的配置信息
INFO_CONFIG = { 'ID': '15050553','API_KEY': 'rlRrtRL5oRdXGh71jgg1OmyN','SECRET_KEY': 'dK5TpuTAZn2nw5eVpspZLmF5Qs1Uu8A1'
}"""
若API出错 则改为：INFO_CONFIG = { 'ID': '15050553','API_KEY': 'rlRrtRL5oRdXGh71jgg1OmyN','SECRET_KEY': 'dK5TpuTAZn2nw5eVpspZLmF5Qs1Uu8A1'
}或：INFO_CONFIG = { 'ID': '15788358','API_KEY': 'ohtGa5yYoQEZ8Try8lnL99UK','SECRET_KEY': 'qaDjyuXkf5MZ28g5C8pwFngDZenhswC3'
}"""# URL配置
URL_LIST_URL = {# ACCESS_TOKEN_URL用于获取ACCESS_TOKEN, POST请求,#  grant_type必须参数,固定为client_credentials,client_id必须参数,应用的API Key,client_secre 必须参数,应用的Secret Key.'ACCESS_TOKEN_URL': 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?' + 'grant_type=client_credentials&client_id={API_KEYS}&client_secret={SECRET_KEYS}&'.format(API_KEYS=INFO_CONFIG['API_KEY'], SECRET_KEYS=INFO_CONFIG['SECRET_KEY']),# 登入人脸识别机器学习库'FACE_PLATE': 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/match',}class AccessTokenSuper(object):passclass AccessToken(AccessTokenSuper): # 定义登陆API大类def getToken(self):accessToken = requests.post(url=URL_LIST_URL['ACCESS_TOKEN_URL']) #登入网址accessTokenJson = accessToken.json()if dict(accessTokenJson).get('error') == 'invalid_client':return '获取accesstoken错误，请检查API_KEY，SECRET_KEY是否正确！'return accessTokenJsonACCESS_TOKEN = AccessToken().getToken()['access_token']LICENSE_PLATE_URL = URL_LIST_URL['FACE_PLATE'] + '?access_token={}'.format(ACCESS_TOKEN)class faceSuper(object):passclass face(faceSuper): # 定义图像输入大类def __init__(self, image=None, image2=None): # 定义初始化函数self.HEADER = {'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8',}if image is not None:     # 没有图像1imagepath = os.path.exists(image)if imagepath == True:images = imagewith open(images, 'rb') as images:img1 = base64.b64encode(images.read())else:print("图像1不存在")returnif image2 is not None:    # 没有图像2imagepath2 = os.path.exists(image2)if imagepath2 == True:images2 = image2with open(images2, 'rb') as images2:img2 = base64.b64encode(images2.read())else:print("图像2不存在")returnself.img = img1self.imgs = img2self.IMAGE_CONFIG1 = {"image": str(img1, 'utf-8'), "image_type": "BASE64"}self.IMAGE_CONFIG2 = {"image": str(img2, 'utf-8'), "image_type": "BASE64"}self.IMAGE_CONFIG = json.dumps([self.IMAGE_CONFIG1, self.IMAGE_CONFIG2])def postface(self):  # 定义从服务器进行数据获取函数if (self.img==None and self.imgs==None):return '图像不存在'face = requests.post(url=LICENSE_PLATE_URL, headers=self.HEADER, data=self.IMAGE_CONFIG)# 登陆服务器获取数据return face.json()    # 输出结果def facef(FA1, FA2): # 人脸识别逻辑函数testAccessToken = AccessToken() # 获取API配置testface = face(image=FA1, image2=FA2) # 赋值给图像输入大类result_json = testface.postface()  # 从服务器获取数据result = result_json['result']['score'] #输出结果print('人脸相似度：', result)
#    if result > 80: # 识别结果大于80则成功
#        print("人脸匹配成功！")
#    if result < 20:
#        print("未检测到人脸！")
#    else:
#        print("人脸匹配失败！")return '人脸相似度：' + str(result), result # 输出字符串结果

py打包

Pyinstaller打包exe（包括打包资源文件绝不出错版）

依赖包及其对应的版本号

PyQt5 5.10.1
PyQt5-Qt5 5.15.2
PyQt5-sip 12.9.0

pyinstaller 4.5.1
pyinstaller-hooks-contrib 2021.3

Pyinstaller -F setup.py 打包exe

Pyinstaller -F -w setup.py 不带控制台的打包

Pyinstaller -F -i xx.ico setup.py 打包指定exe图标打包

打包exe参数说明：

-F：打包后只生成单个exe格式文件；

-D：默认选项，创建一个目录，包含exe文件以及大量依赖文件；

-c：默认选项，使用控制台(就是类似cmd的黑框)；

-w：不使用控制台；

-p：添加搜索路径，让其找到对应的库；

-i：改变生成程序的icon图标。

如果要打包资源文件
则需要对代码中的路径进行转换处理
另外要注意的是如果要打包资源文件则py程序里面的路径要从./xxx/yy换成xxx/yy 并且进行路径转换
但如果不打包资源文件的话最好路径还是用作./xxx/yy 并且不进行路径转换

def get_resource_path(relative_path):if hasattr(sys, '_MEIPASS'):return os.path.join(sys._MEIPASS, relative_path)return os.path.join(os.path.abspath("."), relative_path)

而后再spec文件中的datas部分加入目录
如：

a = Analysis(['cxk.py'],pathex=['D:\\Python Test\\cxk'],binaries=[],datas=[('root','root')],hiddenimports=[],hookspath=[],hooksconfig={},runtime_hooks=[],excludes=[],win_no_prefer_redirects=False,win_private_assemblies=False,cipher=block_cipher,noarchive=False)

而后直接Pyinstaller -F setup.spec即可

如果打包的文件过大则更改spec文件中的excludes 把不需要的库写进去（但是已经在环境中安装了的）就行

这些不要了的库在上一次编译时的shell里面输出
比如：

然后用pyinstaller --clean -F 某某.spec

基于Python的百度AI人脸识别API接口（可用于OpenCV-Python人脸识别）相关推荐

宠物识别api接口全开放：狗脸识别、猫脸识别、鼻纹识别、品种识别、相似度比对、图片质量检测
依据宠物识别的各类应用场景,悦保科技全面升级宠物AI识别的API接口服务,为用户提供更全面.更具针对性的接口选择,满足宠物身份建档.品种信息鉴别.个体身份比对等需求,推动宠物产业链的智能化升级. 宠物 ...
【百度智能云】教程：连接百度ai开放平台api接口并完成语音识别的任务
前言与介绍本文章介绍了如何在Pycharm上用python语言简单的对连接百度ai开放平台的语音识别功能api端口的调用,并在代码里实现了现录音识别内容. 平台与相关工具 windows10.Pyc ...
Python利用百度AI平台实现人脸识别
前言百度AI平台提供的接口十分丰富,对于做项目来说,百度是一个很好的开放平台.本文利用百度提供的接口来实现人脸识别,而且可以无限制调用.博客参考人脸识别-Python-SDK 安装 pip inst ...
Python调用百度人脸识别API接口检测颜值
我们今天使用Python发送网络请求到百度人脸识别API接口. 我们需要requests模块,它需要安装,代码是 pip3 install requests 注意:不好意思各位,我的配额没了!如需使用 ...
python实现文本审核_百度AI文本审核API使用说明
虽然,虽然,虽然,今天: 百度发布了2019年第一季度未经审计的财务报告.本季度百度营收241亿元人民币(约合35.9亿美元),同比增长15%,移除业务拆分收入影响,同比增长21%.低于市场预期242 ...
小福利，通过python利用百度ai实现图片识别
大家好,我是天空之城,今天给大家带来小福利,通过python利用百度ai实现图片识别.有兴趣加qq群,纯学习,1098016198. 至于api接口的APP_ID ,API_KEY ,SECRECT_ ...
Python——调用百度AI实现图片上文字识别
Python--调用百度AI实现图片上文字识别简介步骤安装百度AI库注册百度AI开放平台调用glob库调用AipOcr库识别文字可能会遇到的问题批量操作简介 Python免费调用百度 ...
Python用百度AI识别车牌号教程（超详细）
Python用百度AI识别车牌号教程创建API接口用浏览器打开http://ai.baidu.com/ 点击右上角的"控制台" 登录账号(没有就注册一个) 点击产品服务> ...
python 人脸比对,python 使用百度AI接口进行人脸对比的步骤
1. 注册百度云账号注册百度智能云,提交申请. 创建应用获取AppID,API Key,Secret Key. 2. 安装baidu python api 人脸对比 API 文档 pip insta ...

基于Python的百度AI人脸识别API接口（可用于OpenCV-Python人脸识别）

py打包

基于Python的百度AI人脸识别API接口（可用于OpenCV-Python人脸识别）相关推荐

最新文章

热门文章