Utiliser Python pour s'interfacer avec Tencent Cloud afin de réaliser des fonctions de détection et de comparaison des points clés du visage

Utilisez Python pour vous connecter à Tencent Cloud afin de réaliser des fonctions de détection et de comparaison de points clés du visage

La technologie du visage a été largement utilisée dans la société actuelle, comme la reconnaissance faciale, la comparaison des visages, etc. En tant que principal fournisseur de services de cloud computing en Chine, Tencent Cloud propose un riche ensemble d'API de reconnaissance faciale et d'analyse, ainsi qu'un SDK Python, qui peut être facilement connecté à Python. Cet article expliquera comment utiliser Python pour s'interfacer avec Tencent Cloud afin d'implémenter des fonctions de détection et de comparaison des points clés du visage.

Tout d'abord, nous devons créer un projet dans la console de l'API Tencent Cloud Face Recognition and Analysis et obtenir la clé API. Dans ce projet, nous pouvons configurer l'interface pour la détection des visages et l'analyse des points clés.

Ensuite, nous devons installer le SDK Python, qui peut être installé en utilisant pip dans la ligne de commande :

pip install -U tencentcloud-sdk-python

Une fois l'installation terminée, nous pouvons introduire le SDK Tencent Cloud dans le code Python et créer un client :

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)

Dans le code, nous définissons la clé, la région client, les informations de configuration client, etc.

Ensuite, nous pouvons écrire du code pour implémenter la fonction de détection et de comparaison des points clés du visage. Prenons l'exemple de la détection des points clés du visage :

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)

Dans le code, nous lisons d'abord l'image et convertissons les données de l'image en codage Base64, puis construisons l'objet de requête, mettons les données d'image dans la requête, et enfin lançons la requête et analyser le résultat. Grâce aux résultats, nous pouvons obtenir les coordonnées des points clés du visage.

L'utilisation de l'API Tencent Cloud Face Comparison est similaire à la détection des points clés du visage. Il vous suffit de modifier les paramètres de la requête. Voici un exemple de code pour la comparaison de visages :

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)

Dans le code, nous lisons d'abord les données des deux images et convertissons les données en codage Base64, puis construisons l'objet de requête, mettons les données d'image dans la requête, et enfin Faites une demande et analysez les résultats. Grâce aux résultats, nous pouvons obtenir la similitude entre les deux visages.

Grâce aux exemples de code ci-dessus, nous pouvons facilement utiliser Python pour nous connecter à l'interface Tencent Cloud afin de réaliser la détection et la comparaison des points clés du visage. Cela nous permet de développer facilement des applications liées au visage. Bien entendu, le code ci-dessus n'est qu'un exemple simple, et les lecteurs peuvent le développer et l'optimiser en fonction de leurs propres besoins.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!