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使用Python與騰訊雲介面對接,實現人臉關鍵點偵測與比對功能

WBOY
WBOY原創
2023-07-06 13:29:231111瀏覽

使用Python與騰訊雲介面對接,實現人臉關鍵點偵測與比對功能

人臉技術在當今社會得到了廣泛的應用,如人臉辨識、人臉比對等。而騰訊雲作為國內領先的雲端運算服務供應商,提供了豐富的人臉辨識與分析API,並提供Python SDK,可以方便地與Python進行對接。本文將介紹如何使用Python與騰訊雲介面對接,實現人臉關鍵點偵測與比對功能。

首先,我們需要在騰訊雲人臉辨識與分析API的控制台中建立一個項目,並取得到API金鑰。在這個專案中,我們可以設定人臉偵測與關鍵點分析的介面。

接下來,我們需要安裝Python SDK,可以在命令列中使用pip安裝:

pip install -U tencentcloud-sdk-python

安裝完成後,我們可以在Python程式碼中引入騰訊雲端SDK並建立一個客戶端:

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)

在程式碼中,我們設定了金鑰、客戶端地區、客戶端設定資訊等。

接下來,我們可以寫程式來實現人臉關鍵點偵測與比對的功能。以人臉關鍵點偵測為例:

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)

在程式碼中,我們先讀取圖片,並將圖片資料轉換為Base64編碼,然後建構請求對象,將圖片資料放入請求中,最後發起請求並解析結果。透過結果我們可以取得到人臉關鍵點的座標。

騰訊雲人臉比對介面的使用方式與人臉關鍵點偵測類似,只需更改請求參數即可。以下是一個人臉比對的程式碼範例:

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)

在程式碼中,我們首先讀取兩張圖片的數據,並將數據轉換為Base64編碼,然後建立請求對象,將圖片數據放入請求中,最後發起請求並解析結果。透過結果我們可以得到兩張人臉的相似度。

透過以上程式碼範例,我們可以方便地使用Python與騰訊雲介面對接,實現人臉關鍵點偵測與比對的功能。這為我們開發人臉相關的應用提供了便利。當然,以上程式碼只是簡單的範例,讀者可以根據自己的需求進行擴展和最佳化。

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