Python を使用して Tencent Cloud とインターフェースし、顔のキーポイントの検出と比較機能を実現します

Python を使用して Tencent Cloud とインターフェースし、顔キーポイント検出および比較機能を実現します

顔テクノロジーは、顔認識、顔比較など、今日の社会で広く使用されています。中国の大手クラウド コンピューティング サービス プロバイダーとして、Tencent Cloud は、顔認識および分析 API の豊富なセットと、Python に簡単に接続できる Python SDK を提供します。この記事では、Python を使用して Tencent Cloud インターフェースに接続し、顔のキーポイントの検出と比較機能を実現する方法を紹介します。

まず、Tencent Cloud Face Recognition and Analysis API のコンソールでプロジェクトを作成し、API キーを取得する必要があります。このプロジェクトでは、顔検出とキーポイント分析のためのインターフェイスを構成できます。

次に、Python SDK をインストールする必要があります。これは、コマンド ラインで pip を使用してインストールできます。

pip install -U tencentcloud-sdk-python

インストールが完了したら、Tencent Cloud SDK を Python に導入できます。コードを作成してクライアントを作成します:

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)

コードでは、キー、クライアント リージョン、クライアント構成情報などを設定します。

次に、顔のキーポイントを検出して比較する機能を実装するコードを記述します。顔のキー ポイント検出を例に挙げます。

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)

コードでは、最初に画像を読み取り、画像データを Base64 エンコードに変換し、次にリクエスト オブジェクトを構築し、画像データをリクエストに組み込み、最後にリクエストを開始し、結果を解析します。結果から、顔上のキーポイントの座標を取得できます。

Tencent Cloud の顔比較インターフェースの使用方法は顔キーポイント検出と似ており、リクエスト パラメーターを変更するだけです。以下は、顔比較のコード例です。

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)

コードでは、最初に 2 つの写真のデータを読み取り、そのデータを Base64 エンコードに変換し、次にリクエスト オブジェクトを構築して、写真データを While に配置します。リクエストが完了すると、リクエストが最終的に開始され、結果が解析されます。結果から、2 つの顔の類似性を取得できます。

上記のコード例を通じて、Python を使用して Tencent Cloud インターフェイスに簡単に接続し、顔のキー ポイントの検出と比較を実現できます。これにより、顔関連のアプリケーションを開発する際に便利になります。もちろん、上記のコードは単なる例であり、読者は自分のニーズに応じて拡張および最適化できます。

以上がPython を使用して Tencent Cloud とインターフェースし、顔のキーポイントの検出と比較機能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。