调用百度人脸识别API实现简单的颜值检测

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调用百度人脸识别API实现简单的颜值检测

2024-07-14 03:35| 来源: 网络整理| 查看: 265

目录 1.作者介绍2.注册百度智能云账号3.代码实现4.运行结果参考链接：常见问题汇总及解决方案：

1.作者介绍

乔冠华，女，西安工程大学电子信息学院，2020级硕士研究生，张宏伟人工智能课题组。研究方向：机器视觉与人工智能。电子邮件：[email protected]

2.注册百度智能云账号

进入：百度智能云并创建应用获取AppID,API Key,Secret Key

免费注册登录百度云账号进入下图界面，选择“产品服务”中“人脸识别”模块在这里插入图片描述点击“创建应用”，免费创建名为“人脸颜值检测”的个人应用模块，创建成功的应用模块如下，并从中获取个人应用模块的API Key和Secret Key。：

3.代码实现

在Pycharm中输入代码，并更改对应位置个人账号信息（API Key、Secret Key），运行程序后，输入待测试人脸图像路径，实现人脸颜值检测。

import base64 import json import requests class BaiduPicIndentify: def __init__(self,img): self.AK = "换成个人的API Key" self.SK = "换成个人的Secret Key" self.img_src = img self.headers = { "Content-Type": "application/json; charset=UTF-8" } def get_accessToken(self): host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + self.AK + '&client_secret=' + self.SK response = requests.get(host, headers=self.headers) json_result = json.loads(response.text) return json_result['access_token'] def img_to_BASE64(slef,path): with open(path,'rb') as f: base64_data = base64.b64encode(f.read()) return base64_data def detect_face(self): # 人脸检测与属性分析 img_BASE64 = self.img_to_BASE64(self.img_src) request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect" post_data = { "image": img_BASE64, "image_type": "BASE64", "face_field": "gender,age,beauty,gender,race,expression", "face_type": "LIVE" } access_token = self.get_accessToken() request_url = request_url + "?access_token=" + access_token response = requests.post(url=request_url, data=post_data, headers=self.headers) json_result = json.loads(response.text) if json_result['error_msg']!='pic not has face': print("图片中包含人脸数：", json_result['result']['face_num']) print("图片中包含人物年龄：", json_result['result']['face_list'][0]['age']) print("图片中包含人物颜值评分：", json_result['result']['face_list'][0]['beauty']) print("图片中包含人物性别：", json_result['result']['face_list'][0]['gender']['type']) print("图片中包含人物种族：", json_result['result']['face_list'][0]['race']['type']) print("图片中包含人物表情：", json_result['result']['face_list'][0]['expression']['type']) if __name__=='__main__': img_src=input('请输入需要检测的本地图片路径:') baiduDetect = BaiduPicIndentify(img_src) baiduDetect.detect_face() 4.运行结果

在这里插入图片描述

参考链接：

https://www.jb51.net/article/207785.htm https://blog.csdn.net/cskywit/article/details/81540500

常见问题汇总及解决方案：

问题1：没有安装需要的库在这里插入图片描述

【解决方法】：环境配置好以后，在终端输入：pip install 模块名。（安装库的时候需要电脑联网下载）在这里插入图片描述

问题2：无法获得请求结果。这个问题一般是两种原因：电脑没有联网、申请的API和SK key不能使用。在这里插入图片描述

【解决方法】：运行程序时确保网络连接正常；申请免费API使用权限时需要等待审核大约30分钟左右，待“调用量限制”显示“总量无限次赠送”时才可使用。在这里插入图片描述

问题3：输入图片路径错误1：在这里插入图片描述

【解决方法】：图片路径在程序运行后根据提示输入，不用在代码中修改（注：图片命名为.jpg或.png后缀均可，输入的图片路径不需要加引号）在这里插入图片描述

问题4：输入图片路径错误2：在这里插入图片描述

方法：部分Windows系统复制路径时会自动添加隐藏的’\u202a’参数，只需将该参数手动或自动删除即可。具体操作参考连接：https://blog.csdn.net/qq_37126941/article/details/116804579和https://cloud.tencent.com/developer/article/1702613

问题5：路径正确但仍然报错。在这里插入图片描述

【解决方法】：确认文件必须建在pythonProject下，按照以下步骤重新建立python文件。在这里插入图片描述

问题5：打开终端显示在最左端显示ps。原因是因为当前系统存在多个python版本解释器，未能成功激活要使用的虚拟环境。在这里插入图片描述

【解决方法】：需要卸载python解释器，只需留一个就行了，一般需要将3.9版本的解释器卸载，且虚拟环境无法正常激活时，建议将anaconda卸载，只在pycharm的环境中安装python3.7解释器，之后新建的项目工程都使用该环境。

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