百度接口人脸检测，识别率很高，而且操作简单。网上百度还未见到借助百度云接口API和人脸库完成本地合影图片的多人脸识别，本人编写的代码可以实现，但觉得不够简洁，代码数还可以精减，欢迎交流。

1.准备工作

1.1 构建使用环境

Windows x、python3.x

1.2 申请百度人脸识别API服务

注册并登录百度帐号，在产品中找到“”人脸识别”产品，点击“立即使用”，然后创建一个应用。

我已创建

获取三个参数：APPID、API Key、Secret Key

1.3 安装baidu的aip库 pip install baidu-aip

1.4 重要的区块代码

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '你的 App ID'
API_KEY = '你的 Api Key'
SECRET_KEY = '你的 Secret Key'

1.5 建立人脸库

登录百度帐号，点出进入"人脸库管理"。在人脸库列表中，会自动生成一个你先前创建的应用的一个独立的人脸库，我创建了个人脸库名称为“zwy人脸识别”。

在人脸库中点击“zwy人脸识别”，我们可以新建用户组，比如新建用户组”qq”

创建完成后，我们就可以向其中添加人脸图像

点击“qq”，我们可以新建用户，点出"添加图片"，最多可添加10张图片。

2. 工程构建。当前目录中有：

主程序badua_faces_recognition_faces.py
shape_predictor_68_face_landmarks.dat
子目录（如zkk),用于存放合影中各人的人脸图片

3. 运行结果

结果为(zym存的是张艺谋照片，gli存的是巩俐的照片)

4.badua_faces_recognition_faces.py 完整代码

C:\Users\Administrator\Desktop\5566.jpg

"""使用百度云接口和人脸库完成本地合影图片的多人脸识别"""
from aip import AipFace
import base64
import dlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os, math,cv2
from skimage import io"""
人脸特征点检测
"""
def rect_to_bb(rect): # 获得人脸矩形的坐标信息x = rect.left()y = rect.top()w = rect.right() - xh = rect.bottom() - yreturn (x, y, w, h)"""
人脸对齐
"""
def face_alignment(faces):predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") # 用来预测关键点faces_aligned = []for face in faces:rec = dlib.rectangle(0,0,face.shape[0],face.shape[1])shape = predictor(np.uint8(face),rec) # 注意输入的必须是uint8类型     order = [36,45,30,48,54] # left eye, right eye, nose, left mouth, right mouth  注意关键点的顺序，这个在网上可以找for j in order:x = shape.part(j).xy = shape.part(j).yeye_center =((shape.part(36).x + shape.part(45).x) * 1./2, # 计算两眼的中心坐标(shape.part(36).y + shape.part(45).y) * 1./2)dx = (shape.part(45).x - shape.part(36).x) # note: right - rightdy = (shape.part(45).y - shape.part(36).y)angle = math.atan2(dy,dx) * 180. / math.pi # 计算角度RotateMatrix = cv2.getRotationMatrix2D(eye_center, angle, scale=1) # 计算仿射矩阵RotImg = cv2.warpAffine(face, RotateMatrix, (face.shape[0], face.shape[1])) # 进行放射变换，即旋转faces_aligned.append(RotImg)return faces_aligneddef feature(path,foces):im_raw =cv2.imread(foces).astype('uint8')   detector = dlib.get_frontal_face_detector()gray = cv2.cvtColor(im_raw, cv2.COLOR_BGR2GRAY)rects = detector(gray, 1)src_faces = []for (i, rect) in enumerate(rects):(x, y, w, h) = rect_to_bb(rect)detect_face = im_raw[y:y+h,x:x+w]src_faces.append(detect_face)cv2.rectangle(im_raw, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(im_raw, "Face: {}".format(i + 1), (x - 10, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)faces_aligned = face_alignment(src_faces)#cv2.imshow("src", im_raw)    for j in os.listdir(path):                 #清空拟装合影照片中分离人脸目录中的文件os.remove(path+'\\'+j)         i = 0for face in faces_aligned:#cv2.imshow("det_{}".format(i), face)i = i + 1        io.imsave(path+'\\'+'Face{}.jpg'.format(i),face)#cv2.imshow("Output", im_raw)cv2.waitKey(0)def AipFaceRecognition(pathfile):               with open(pathfile,"rb") as f:  # b64encode是编码base64_data = base64.b64encode(f.read())image = str(base64_data,'utf-8')imageType = "BASE64"  #3种"URL"，"FACE_TOKEN"groupIdList = "qq"      #你上传百度人脸库照片,用户组ID名叫"qq"""" 调用人脸搜索 """a=client.search(image, imageType,groupIdList)  #print(a['user_list'][2][ 'user_id'],a['user_list'][3][ 'score'])return a    #['result']['user_list'][0]['user_id']if __name__ == "__main__":focePath=r'C:\Users\Administrator\Desktop\123.jpg'   #合影照片人不能超10人"""合影照片中分离人脸子目录"""path = r'zkk' """ 你的 APPID AK SK """APP_ID = '154***06'API_KEY = 'MUlz7*******cOLo6EGRfbq'SECRET_KEY = 'vt0Ob07*******ceacv0IqAzACxsCy'client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)feature(path,focePath)userlist=[]for i in os.listdir(path):pathfile=path+'\\'+iA=AipFaceRecognition(pathfile)if A.get('result',None) !=None:if A['result']['user_list'][0]['score']>50:    #取相似值大于50%#print('{}照片同{}相似度为{}'.format(i,A['result']['user_list'][0]['user_id'],A['result']['user_list'][0]['score']))print('{}照片同{}相似'.format(i,A['result']['user_list'][0]['user_id']))

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