Python は Alibaba Cloud インターフェースに接続し、リアルタイムの顔認識と統計を実現します。

Python は Alibaba Cloud インターフェースに接続し、リアルタイムの顔認識と統計を実現します

顔認識テクノロジーは現代社会で広く使用されており、テクノロジーの発展に伴い、ますます多くの業界がこのような試みを始めています。実際のシナリオに適用して使用してください。 Alibaba Cloud は、顔認識と統計を容易にする一連の顔認識インターフェイスを提供しており、提供するサービスは安定性と信頼性が高く、高精度で非常に速い応答速度を備えています。この記事では、Python を使用して Alibaba Cloud インターフェイスに接続し、リアルタイムの顔認識と統計を実現し、実際のコード例を使用して具体的な実装プロセスを説明します。

まず、Alibaba Cloud 公式 Web サイトで顔認証サービスの Access Key ID と Access Key Secret を申請し、対応する顔認証 API サービスのアドレスを取得する必要があります。

次に、Python の requests ライブラリを使用して、HTTP リクエストを送信し、応答を受信します。このライブラリがインストールされていることを確認してください。このライブラリは、pip installrequests コマンドを通じてインストールできます。

まず、必要なライブラリをインポートする必要があります:

import requests
import base64
import json

次に、アクセス キー ID、アクセス キー シークレット、顔認識の API アドレスなど、いくつかの必要なパラメーターを定義する必要があります。サービス。実際の状況に応じて、申請した値に置き換えてください。

access_key_id = "your-access-key-id"
access_key_secret = "your-access-key-secret"
api_url = "https://api-url"

次に、HTTP リクエストを送信し、レスポンスを解析する関数を定義する必要があります。この関数は画像ファイルのパスをパラメータとして受け取り、顔の検出と認識の結果を返します。

def face_recognition(image_file):
    # 将图片文件转换为Base64编码的字符串
    with open(image_file, "rb") as f:
        image_data = base64.b64encode(f.read()).decode("ascii")
    
    # 构造请求头部
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "APPCODE " + access_key_id + ":" + access_key_secret
    }
    
    # 构造请求体
    body = {
        "image": image_data
    }
    
    # 发送请求
    response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(body))
    
    # 解析响应
    result = response.json()
    
    # 返回人脸检测和识别的结果
    return result

最後に、この関数を呼び出して、リアルタイムの顔認識と統計を実現します。 images フォルダーに顔写真のセットが保存されていると仮定すると、このフォルダーをたどって各写真に対して顔認識を実行し、結果をカウントできます。

import os

images_dir = "images"
result = {}

# 遍历images文件夹中的所有图片
for filename in os.listdir(images_dir):
    if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
        # 拼接图片文件的完整路径
        image_file = os.path.join(images_dir, filename)
        
        # 调用人脸识别函数获取结果
        face_result = face_recognition(image_file)
        
        # 根据识别结果统计
        for face in face_result["faces"]:
            # 获取人脸关键点坐标
            landmark = face["landmark"]
            
            # 统计人脸关键点之和
            key_sum = sum(landmark.values())
            
            # 将结果存放在字典中
            if key_sum in result:
                result[key_sum] += 1
            else:
                result[key_sum] = 1

# 打印统计结果
for key_sum, count in result.items():
    print("人脸关键点之和为{}的数量为{}".format(key_sum, count))

上記のコード例を通じて、Python を使用して Alibaba Cloud インターフェイスに接続し、リアルタイムの顔認識と統計を実現できます。セキュリティ システム、顔による支払い、顔による出席などのシナリオにおいても、このテクノロジーは重要な役割を果たします。この記事があなたのお役に立ち、顔認識テクノロジーの応用をさらに学び探求するためのガイドになれば幸いです。

以上がPython は Alibaba Cloud インターフェースに接続し、リアルタイムの顔認識と統計を実現します。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。