遠(yuǎn)程調(diào)用百度AI開放平臺的web服務(wù)，快速完成人臉識別
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這里分類和匯總了欣宸的全部原創(chuàng)(含配套源碼)：https://github.com/zq2599/blog_demos文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-517393.html
本篇概覽
- 在檢測人臉數(shù)量、位置、性別、口罩等場景時(shí)，可以考慮使用百度開放平臺提供的web接口，一個(gè)web請求就能完成檢測得到結(jié)果，本篇記錄了從申請到真實(shí)調(diào)用的完整過程，由以下步驟組成：
注冊百度賬號
- 按照您的實(shí)際情況，注冊個(gè)人或者企業(yè)賬號，這個(gè)不多說了
登錄百度智能云
- 使用剛才注冊號的賬號登錄，地址是：https://login.bce.baidu.com/
實(shí)名認(rèn)證
- 打開百度智能云的控制臺：https://console.bce.baidu.com/
- 如下圖，點(diǎn)擊下圖紅框中的兩個(gè)按鈕，完成激活和實(shí)名認(rèn)證：
創(chuàng)建應(yīng)用
- 為了能夠使用百度服務(wù)，需要創(chuàng)建一個(gè)應(yīng)用
- 先選擇類別，在控制臺頁面，操作如下圖，點(diǎn)擊紅框四：
- 此刻已跳轉(zhuǎn)到管理引用的頁面，點(diǎn)擊下圖紅框中的創(chuàng)建應(yīng)用
- 為了免費(fèi)使用百度的服務(wù)，先點(diǎn)擊下圖紅框中的去領(lǐng)取：
- 在領(lǐng)取頁面勾選人臉檢測：
- 領(lǐng)取完成后，回到創(chuàng)建應(yīng)用的頁面，發(fā)現(xiàn)這些服務(wù)已經(jīng)被勾選，如下圖：
- 應(yīng)用相關(guān)的信息填寫完成后，提交表單即可完成創(chuàng)建應(yīng)用
拿到API Key和Secret Key
- 在應(yīng)用列表頁面拿到API Key和Secret Key，這些都是調(diào)用百度服務(wù)的關(guān)鍵授權(quán)信息，如下圖紅框所示：
得到access_token
- 在使用百度提供的各種服務(wù)（如人臉檢測）的時(shí)候，需要帶上授權(quán)信息證明你有使用該服務(wù)的權(quán)限，這個(gè)授權(quán)信息就是access_token
- 最簡單的方式就是curl命令獲取
curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【百度云應(yīng)用的API Key】&client_secret=【百度云應(yīng)用的Secret Key】'
- 這里用postman嘗試上述請求，如下圖，紅框中就是這次請求咱們要得到的access_token信息：
- 拿到access_token，就可以開始的調(diào)用百度的服務(wù)了，如下圖，官方文檔說了這個(gè)access_token的有效期是30天：
- 關(guān)于百度云授權(quán)信息的更多信息請?jiān)诖瞬榭矗篽ttps://cloud.baidu.com/doc/FACE/s/Tkqahnjtk
編碼
- 百度關(guān)于人臉檢測的文檔：https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/yk37c1u4t
- 人臉檢測服務(wù)是個(gè)web接口，也能通過操作curl或者postman來完成，但是為了在代碼中使用百度的服務(wù)，這里寫一段代碼來完成人臉檢測
- 今天的項(xiàng)目是個(gè)普通的maven工程，沒有使用spring或者spingboot框架，只有一些簡單的java類和main方法
- 首先要在項(xiàng)目中引入下面三個(gè)庫：
<!-- 快捷代碼輔助庫 -->
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.18</version>
</dependency>
<!-- 網(wǎng)絡(luò)請求庫 -->
<dependency>
<groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
<artifactId>okhttp</artifactId>
<version>3.10.0</version>
</dependency>
<!-- JSON處理 -->
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.11.0</version>
</dependency>
- 先新建一個(gè)對象FaceDetectRequest.java，用于保存請求參數(shù)：
package com.bolingcavalry.grabpush.bean.request;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
import lombok.Data;
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 請求對象
* @date 2022/1/1 16:21
*/
@Data
public class FaceDetectRequest {
// 圖片信息(總數(shù)據(jù)大小應(yīng)小于10M)，圖片上傳方式根據(jù)image_type來判斷
String image;
// 圖片類型
// BASE64:圖片的base64值，base64編碼后的圖片數(shù)據(jù)，編碼后的圖片大小不超過2M；
// URL:圖片的 URL地址( 可能由于網(wǎng)絡(luò)等原因?qū)е孪螺d圖片時(shí)間過長)；
// FACE_TOKEN: 人臉圖片的唯一標(biāo)識，調(diào)用人臉檢測接口時(shí)，會為每個(gè)人臉圖片賦予一個(gè)唯一的FACE_TOKEN，同一張圖片多次檢測得到的FACE_TOKEN是同一個(gè)。
@JsonProperty("image_type")
String imageType;
// 包括age,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,landmark150,quality,eye_status,emotion,face_type,mask,spoofing信息
//逗號分隔. 默認(rèn)只返回face_token、人臉框、概率和旋轉(zhuǎn)角度
@JsonProperty("face_field")
String faceField;
// 最多處理人臉的數(shù)目，默認(rèn)值為1，根據(jù)人臉檢測排序類型檢測圖片中排序第一的人臉（默認(rèn)為人臉面積最大的人臉），最大值120
@JsonProperty("max_face_num")
int maxFaceNum;
// 人臉的類型
// LIVE表示生活照：通常為手機(jī)、相機(jī)拍攝的人像圖片、或從網(wǎng)絡(luò)獲取的人像圖片等
// IDCARD表示身份證芯片照：二代身份證內(nèi)置芯片中的人像照片
// WATERMARK表示帶水印證件照：一般為帶水印的小圖，如公安網(wǎng)小圖
// CERT表示證件照片：如拍攝的身份證、工卡、護(hù)照、學(xué)生證等證件圖片
// 默認(rèn)LIVE
@JsonProperty("face_type")
String faceType;
// 活體控制 檢測結(jié)果中不符合要求的人臉會被過濾
// NONE: 不進(jìn)行控制
// LOW:較低的活體要求(高通過率 低攻擊拒絕率)
// NORMAL: 一般的活體要求(平衡的攻擊拒絕率, 通過率)
// HIGH: 較高的活體要求(高攻擊拒絕率 低通過率)
// 默認(rèn)NONE
@JsonProperty("liveness_control")
String livenessControl;
// 人臉檢測排序類型
// 0:代表檢測出的人臉按照人臉面積從大到小排列
// 1:代表檢測出的人臉按照距離圖片中心從近到遠(yuǎn)排列
// 默認(rèn)為0
@JsonProperty("face_sort_type")
int faceSortType;
}
- 其次是響應(yīng)對象FaceDetectResponse.java：
package com.bolingcavalry.grabpush.bean.response;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
import lombok.Data;
import lombok.ToString;
import java.io.Serializable;
import java.util.List;
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description TODO
* @date 2022/1/1 13:30
*/
@Data
@ToString
public class FaceDetectResponse implements Serializable {
// 返回碼
@JsonProperty("error_code")
String errorCode;
// 描述信息
@JsonProperty("error_msg")
String errorMsg;
// 返回的具體內(nèi)容
Result result;
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 返回的具體內(nèi)容
* @date 2022/1/1 16:01
*/
@Data
public static class Result {
// 人臉數(shù)量
@JsonProperty("face_num")
private int faceNum;
// 每個(gè)人臉的信息
@JsonProperty("face_list")
List<Face> faceList;
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 檢測出來的人臉對象
* @date 2022/1/1 16:03
*/
@Data
public static class Face {
// 位置
Location location;
// 是人臉的置信度
@JsonProperty("face_probability")
double face_probability;
// 口罩
Mask mask;
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 人臉在圖片中的位置
* @date 2022/1/1 16:04
*/
@Data
public static class Location {
double left;
double top;
double width;
double height;
double rotation;
}
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 口罩對象
* @date 2022/1/1 16:11
*/
@Data
public static class Mask {
int type;
double probability;
}
}
}
}
- 這里有一處要注意：FaceDetectResponse對象中的字段是少于真實(shí)響應(yīng)返回的字段的，這是因?yàn)檫@個(gè)demo不需要完整的返回內(nèi)容，因此只要選擇應(yīng)用需要的字段定義在FaceDetectResponse.java中即可
- 最后是完整的服務(wù)類BaiduCloudService.java，如下所示，即讀取圖片 -> 轉(zhuǎn)base64 -> 構(gòu)造請求對象 -> 提交請求 -> 收到響應(yīng) -> 解析響應(yīng)：
package com.bolingcavalry.grabpush.extend;
import com.bolingcavalry.grabpush.bean.request.FaceDetectRequest;
import com.bolingcavalry.grabpush.bean.response.FaceDetectResponse;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import okhttp3.*;
import sun.misc.BASE64Encoder;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 百度云服務(wù)的調(diào)用
* @date 2022/1/1 11:06
*/
public class BaiduCloudService {
// 轉(zhuǎn)換
BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
static final MediaType JSON = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");
static final String URL_TEMPLATE = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=%s";
String token;
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
public BaiduCloudService(String token) {
this.token = token;
// 重要：反序列化的時(shí)候，字符的字段如果比類的字段多，下面這個(gè)設(shè)置可以確保反序列化成功
mapper.disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES);
}
/**
* 將指定位置的圖片轉(zhuǎn)為base64字符串
* @param imagePath
* @return
*/
private String img2Base64(String imagePath) {
InputStream inputStream = null;
byte[] data = null;
try {
inputStream = new FileInputStream(imagePath);
data = new byte[inputStream.available()];
inputStream.read(data);
inputStream.close();
} catch (IOException ioException) {
ioException.printStackTrace();
}
return null==data ? null :encoder.encode(data);
}
/**
* 檢測指定的圖片
* @param imageBase64
* @return
*/
public FaceDetectResponse detect(String imageBase64) {
// 請求對象
FaceDetectRequest faceDetectRequest = new FaceDetectRequest();
faceDetectRequest.setImageType("BASE64");
faceDetectRequest.setFaceField("mask");
faceDetectRequest.setMaxFaceNum(6);
faceDetectRequest.setFaceType("LIVE");
faceDetectRequest.setLivenessControl("NONE");
faceDetectRequest.setFaceSortType(0);
faceDetectRequest.setImage(imageBase64);
FaceDetectResponse faceDetectResponse = null;
try {
// 用Jackson將請求對象序列化成字符串
String jsonContent = mapper.writeValueAsString(faceDetectRequest);
//
RequestBody requestBody = RequestBody.create(JSON, jsonContent);
Request request = new Request
.Builder()
.url(String.format(URL_TEMPLATE, token))
.post(requestBody)
.build();
Response response = client.newCall(request).execute();
String rawRlt = response.body().string();
faceDetectResponse = mapper.readValue(rawRlt, FaceDetectResponse.class);
} catch (IOException ioException) {
ioException.printStackTrace();
}
return faceDetectResponse;
}
public static void main(String[] args) {
// 圖片在本地的位置
String imagePath = "E:\\temp\\202201\\01\\pic\\1.jpeg";
// 百度云的token，是通過此接口得到的：https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token
String token = "24.95xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxx.xxxxxxxxxx.xxxxxx-xxxxxxxx";
// 實(shí)例化服務(wù)對象
BaiduCloudService service = new BaiduCloudService(token);
// 將圖片轉(zhuǎn)為base64字符串
String imageBase64 = service.img2Base64(imagePath);
// 向百度服務(wù)發(fā)請求，檢測人臉
FaceDetectResponse faceDetectResponse = service.detect(imageBase64);
// 輸出檢測結(jié)果
System.out.println(faceDetectResponse);
}
}
- 確保用于檢測的照片與上述代碼中的路徑一致（E:\temp\202201\01\pic\1.jpeg），我這里選用了一張戴口罩的單人照，如下圖：
- 執(zhí)行BaiduCloudService的main方法，控制臺將百度返回的檢測結(jié)果打印出來，注意下面的內(nèi)容并非JSON，而是lombok的@ToString注解拼接出的效果：
- 至此，通過百度的web接口調(diào)用人臉檢測的實(shí)戰(zhàn)已完成，可見有了云平臺的支持，對于使用方來說開發(fā)過程變得非常簡單
使用限制
- 既然是免費(fèi)的，就很難十全十美，這樣的web服務(wù)存在QPS限制，如下圖，一秒鐘不能超過兩個(gè)，如果完成了企業(yè)認(rèn)證，可以增加到十個(gè)，如果依舊不能滿足需要，就只能付費(fèi)了：
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到了這里，關(guān)于最簡單的人臉檢測（免費(fèi)調(diào)用百度AI開放平臺接口）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
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