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Python編寫程式碼實現百度人臉辨識API對接,實現人臉特徵分析

Python編寫程式碼實現百度人臉辨識API對接,實現人臉特徵分析

人臉辨識技術近年來快速發展,廣泛應用於安全監控、用戶認證、人臉搜尋等領域。百度人臉辨識API是一種強大的工具,提供了豐富的人臉特徵分析功能。本文將介紹如何使用Python編寫程式碼,透過對接百度人臉辨識API實現人臉特徵分析。

首先,我們要準備好Python開發環境。建議使用Python 3.x版本,並安裝必要的依賴函式庫。在這個範例中,我們將使用下列函式庫:

  • requests:用於發送HTTP請求與接收API回應;
  • json:用於解析API回應的JSON格式資料;
  • base64:用於對影像進行編碼。

安裝好上述程式庫後,我們還需要在百度AI開放平台上建立一個應用,並取得存取金鑰(API Key)和金鑰(Secret Key)。接下來,我們就可以開始寫程式碼來實現人臉特徵分析了。

首先,匯入所需的函式庫:

import requests
import json
import base64

接下來,定義一個函數get_face_features(image),該函數接收一張人臉照片的路徑作為參數,並傳回該照片中人臉的特徵向量。具體程式碼如下所示:

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

在上述程式碼中,我們先讀取圖片文件,然後使用base64對圖片進行編碼。接下來,我們建立一個請求URL,並設定請求參數imageimage_typeface_field,分別表示圖片base64資料、圖片類型和需要傳回的人臉特徵字段。最後,我們發送POST請求,並解析API回應取得人臉特徵向量。

接下來,我們可以寫一個簡單的程式來測試這個函數。範例程式碼如下:

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)

在上述程式碼中,我們指定了一個測試圖片的路徑,然後呼叫 get_face_features 函數取得人臉特徵向量,並列印出來。

當我們運行這段程式碼時,將會得到類似如下的輸出:

[0.234, 0.456, 0.678, ...] # 人脸特征向量

透過這個簡單的程式碼範例,我們成功地使用Python編寫程式碼,並透過對接百度人臉辨識API實現了人臉特徵分析。當然,百度人臉辨識API也提供了更多功能,例如人臉對比、人臉搜尋等等,有興趣的讀者可以進一步探索和使用。

以上是Python編寫程式碼實現百度人臉辨識API對接,實現人臉特徵分析的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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