


Tulis kod dalam Python untuk melaksanakan dok API pengecaman muka Baidu dan melaksanakan analisis ciri muka
Tulis kod dalam Python untuk melaksanakan dok API pengecaman muka Baidu dan analisis ciri muka
Teknologi pengecaman muka telah berkembang pesat dalam beberapa tahun kebelakangan ini dan digunakan secara meluas dalam pemantauan keselamatan, pengesahan pengguna, carian muka dan bidang lain. API Pengecaman Wajah Baidu ialah alat berkuasa yang menyediakan fungsi analisis ciri wajah yang kaya. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk menulis kod bagi melaksanakan analisis ciri wajah dengan melabuhkan API Pengecaman Wajah Baidu.
Pertama, kita perlu menyediakan persekitaran pembangunan Python. Adalah disyorkan untuk menggunakan versi Python 3.x dan memasang perpustakaan bergantung yang diperlukan. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan perpustakaan berikut:
- permintaan: digunakan untuk menghantar permintaan HTTP dan menerima respons API
- json: digunakan untuk menghuraikan data format JSON bagi respons API
- base64: digunakan untuk mengekod imej .
Selepas memasang perpustakaan di atas, kami juga perlu membuat aplikasi pada platform terbuka AI Baidu dan mendapatkan kunci akses (Kunci API) dan kunci rahsia (Kunci Rahsia). Seterusnya, kita boleh mula menulis kod untuk melaksanakan analisis ciri muka.
Mula-mula, import perpustakaan yang diperlukan:
import requests import json import base64
Seterusnya, tentukan fungsi get_face_features(image)
, yang menerima laluan foto muka sebagai parameter dan mengembalikan orang dalam foto Vektor ciri muka. Kod khusus adalah seperti berikut: get_face_features(image)
,该函数接收一张人脸照片的路径作为参数,并返回该照片中人脸的特征向量。具体代码如下所示:
def get_face_features(image_path): # 读取图片文件 with open(image_path, 'rb') as f: image_data = f.read() # 对图片进行base64编码 image_base64 = base64.b64encode(image_data).decode('utf-8') # 构造请求URL url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect" # 构造请求参数 params = { "image": image_base64, "image_type": "BASE64", "face_field": "face_shape,gender,age" # 获取人脸形状、性别和年龄信息 } # 构造请求头部 headers = { "Content-Type": "application/json" } # 发送POST请求 response = requests.post(url, data=json.dumps(params), headers=headers) # 解析API响应结果 result = json.loads(response.text) # 提取人脸特征向量 face_features = [] if result['error_code'] == 0: face_features = result['result']['face_list'][0]['feature'] return face_features
在上述代码中,我们首先读取图片文件,然后使用base64对图片进行编码。接下来,我们构建一个请求URL,并设置请求参数 image
、image_type
和 face_field
,分别表示图片base64数据、图片类型和需要返回的人脸特征字段。最后,我们发送POST请求,并解析API响应获取人脸特征向量。
接下来,我们可以编写一个简单的程序来测试这个函数。示例代码如下:
if __name__ == '__main__': # 测试图片路径 image_path = "test.jpg" # 获取人脸特征向量 face_features = get_face_features(image_path) # 打印人脸特征向量 print(face_features)
在上述代码中,我们指定了一个测试图片的路径,然后调用 get_face_features
[0.234, 0.456, 0.678, ...] # 人脸特征向量Dalam kod di atas, kami mula-mula membaca fail imej, dan kemudian menggunakan base64 untuk mengekod imej. Seterusnya, kami membina URL permintaan dan menetapkan parameter permintaan
imej
, image_type
dan face_field
, yang masing-masing mewakili data base64 imej, jenis imej dan keperluan Medan ciri muka dikembalikan. Akhir sekali, kami menghantar permintaan POST dan menghuraikan respons API untuk mendapatkan vektor ciri wajah. Seterusnya, kita boleh menulis program mudah untuk menguji fungsi ini. Kod sampel adalah seperti berikut: rrreee
Dalam kod di atas, kami menentukan laluan imej ujian, dan kemudian memanggil fungsiget_face_features
untuk mendapatkan vektor ciri wajah dan mencetaknya. 🎜🎜Apabila kami menjalankan kod ini, kami akan mendapat output yang serupa dengan yang berikut: 🎜rrreee🎜Melalui contoh kod mudah ini, kami berjaya menggunakan Python untuk menulis kod dan melaksanakan analisis ciri muka dengan melabuhkan API Pengecaman Wajah Baidu . Sudah tentu, API pengecaman muka Baidu juga menyediakan lebih banyak fungsi, seperti perbandingan muka, carian muka, dll., dan pembaca yang berminat boleh meneroka dan menggunakannya dengan lebih lanjut. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Tulis kod dalam Python untuk melaksanakan dok API pengecaman muka Baidu dan melaksanakan analisis ciri muka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual