Verwenden Sie Python als Schnittstelle zu Tencent Cloud, um Funktionen zur Erkennung und zum Vergleich von Gesichtsschlüsselpunkten zu realisieren

Verwenden Sie Python als Schnittstelle mit Tencent Cloud, um Funktionen zur Erkennung und zum Vergleich von Gesichtsschlüsselpunkten zu realisieren.

Gesichtstechnologie ist in der heutigen Gesellschaft weit verbreitet, z. B. Gesichtserkennung, Gesichtsvergleich usw. Als führender Cloud-Computing-Dienstleister in China bietet Tencent Cloud einen umfangreichen Satz an Gesichtserkennungs- und Analyse-APIs sowie ein Python-SDK, das problemlos mit Python verbunden werden kann. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von Python eine Verbindung zur Tencent Cloud-Schnittstelle herstellen und Funktionen zur Erkennung und zum Vergleich von Gesichtsschlüsselpunkten realisieren können.

Zuerst müssen wir ein Projekt in der Konsole der Tencent Cloud Face Recognition and Analysis API erstellen und den API-Schlüssel erhalten. In diesem Projekt können wir die Schnittstelle für die Gesichtserkennung und Schlüsselpunktanalyse konfigurieren.

Als nächstes müssen wir das Python SDK installieren, das mit pip in der Befehlszeile installiert werden kann:

pip install -U tencentcloud-sdk-python

Nach Abschluss der Installation können wir das Tencent Cloud SDK in den Python-Code einführen und einen Client erstellen:

from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.fmu.v20191213 import fmu_client, models

# 配置客户端
httpProfile = HttpProfile()
httpProfile.endpoint = "fmu.tencentcloudapi.com"

# 密钥信息
cred = credential.Credential("your-secret-id", "your-secret-key")
clientProfile = ClientProfile()
clientProfile.httpProfile = httpProfile
client = fmu_client.FmuClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile)

Im Code richten wir den Schlüssel, die Client-Region, Client-Konfigurationsinformationen usw. ein.

Als nächstes können wir Code schreiben, um die Funktion zum Erkennen und Vergleichen von Gesichtsschlüsselpunkten zu implementieren. Nehmen Sie als Beispiel die Erkennung von Gesichtsschlüsselpunkten:

def detect_face(image_path):
    try:
        # 读取图片
        with open(image_path, "rb") as f:
            image_data = f.read()
            f.close()

        # 构建请求
        req = models.DetectFaceRequest()
        params = {
            "Image": {
                "ImageBase64": base64.b64encode(image_data).decode("utf-8")
            },
            "Url": ""
        }
        req.from_json_string(json.dumps(params))

        # 发送请求并解析结果
        resp = client.DetectFace(req)
        face_infos = json.loads(resp.to_json_string())["FaceInfos"]
        for face_info in face_infos:
            # 获取关键点坐标
            landmarks = face_info["Landmarks"]
            for landmark in landmarks:
                x = landmark["X"]
                y = landmark["Y"]
                print("关键点坐标：({},{})".format(x, y))

    except TencentCloudSDKException as err:
        print(err)

Im Code lesen wir zuerst das Bild und konvertieren die Bilddaten in die Base64-Codierung, erstellen dann das Anforderungsobjekt, fügen die Bilddaten in die Anforderung ein und initiieren schließlich die Anforderung und Analysieren Sie das Ergebnis. Anhand der Ergebnisse können wir die Koordinaten wichtiger Punkte im Gesicht ermitteln.

Die Verwendung der Gesichtsvergleichsschnittstelle von Tencent Cloud ähnelt der Gesichtserkennung. Sie müssen lediglich die Anforderungsparameter ändern. Das Folgende ist ein Codebeispiel für den Gesichtsvergleich:

def face_match(image_path1, image_path2):
    try:
        # 读取图片1
        with open(image_path1, "rb") as f1:
            image_data1 = f1.read()
            f1.close()

        # 读取图片2
        with open(image_path2, "rb") as f2:
            image_data2 = f2.read()
            f2.close()

        # 构建请求
        req = models.CompareFaceRequest()
        params = {
            "ImageA": base64.b64encode(image_data1).decode("utf-8"),
            "ImageB": base64.b64encode(image_data2).decode("utf-8")
        }
        req.from_json_string(json.dumps(params))

        # 发送请求并解析结果
        resp = client.CompareFace(req)
        similarity = json.loads(resp.to_json_string())["Score"]
        print("人脸相似度为：{}%".format(similarity))

    except TencentCloudSDKException as err:
        print(err)

Im Code lesen wir zuerst die Daten der beiden Bilder und konvertieren die Daten in Base64-Codierung, erstellen dann das Anforderungsobjekt, fügen die Bilddaten in die Anforderung ein und schließlich Stellen Sie eine Anfrage und analysieren Sie die Ergebnisse. Durch die Ergebnisse können wir die Ähnlichkeit zwischen den beiden Gesichtern ermitteln.

Durch die obigen Codebeispiele können wir Python problemlos verwenden, um eine Verbindung mit der Tencent Cloud-Schnittstelle herzustellen und die Erkennung und den Vergleich von Gesichtsschlüsselpunkten zu realisieren. Dies erleichtert uns die Entwicklung gesichtsbezogener Anwendungen. Natürlich ist der obige Code nur ein einfaches Beispiel und der Leser kann ihn entsprechend seinen eigenen Bedürfnissen erweitern und optimieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwenden Sie Python als Schnittstelle zu Tencent Cloud, um Funktionen zur Erkennung und zum Vergleich von Gesichtsschlüsselpunkten zu realisieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!