最简单的人脸检测（免费调用百度AI开放平台接口）

头像
程序员欣宸
     广东
    阅读 10 分钟
    头图

    欢迎访问我的GitHub

    这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos

    本篇概览

    • 在检测人脸数量、位置、性别、口罩等场景时，可以考虑使用百度开放平台提供的web接口，一个web请求就能完成检测得到结果，本篇记录了从申请到真实调用的完整过程，由以下步骤组成：
      在这里插入图片描述

      注册百度账号

    • 按照您的实际情况，注册个人或者企业账号，这个不多说了

      登录百度智能云

    • 使用刚才注册号的账号登录，地址是：https://login.bce.baidu.com/

      实名认证

    • 打开百度智能云的控制台：https://console.bce.baidu.com/

    • 如下图，点击下图红框中的两个按钮，完成激活和实名认证：
      在这里插入图片描述

      创建应用

    • 为了能够使用百度服务，需要创建一个应用
    • 先选择类别，在控制台页面，操作如下图，点击红框四：
      在这里插入图片描述
    • 此刻已跳转到管理引用的页面，点击下图红框中的<font color="blue">创建应用</font>
      在这里插入图片描述
    • 为了免费使用百度的服务，先点击下图红框中的<font color="blue">去领取</font>：
      在这里插入图片描述
    • 在领取页面勾选人脸检测：
      在这里插入图片描述
    • 领取完成后，回到创建应用的页面，发现这些服务已经被勾选，如下图：
      在这里插入图片描述

    • 应用相关的信息填写完成后，提交表单即可完成创建应用

      拿到API Key和Secret Key

    • 在应用列表页面拿到API Key和Secret Key，这些都是调用百度服务的关键授权信息，如下图红框所示：
      在这里插入图片描述

      得到access_token

    • 在使用百度提供的各种服务（如人脸检测）的时候，需要带上授权信息证明你有使用该服务的权限，这个授权信息就是<font color="blue">access_token</font>

    • 最简单的方式就是curl命令获取

      curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【百度云应用的API Key】&client_secret=【百度云应用的Secret Key】'
    • 这里用postman尝试上述请求，如下图，红框中就是这次请求咱们要得到的<font color="blue">access_token</font>信息：
      在这里插入图片描述
    • 拿到access_token，就可以开始的调用百度的服务了，如下图，官方文档说了这个access_token的有效期是30天：
      在这里插入图片描述

    • 关于百度云授权信息的更多信息请在此查看：https://cloud.baidu.com/doc/FACE/s/Tkqahnjtk

      编码

    • 百度关于人脸检测的文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/yk37c1u4t
    • 人脸检测服务是个web接口，也能通过操作curl或者postman来完成，但是为了在代码中使用百度的服务，这里写一段代码来完成人脸检测
    • 今天的项目是个普通的maven工程，没有使用spring或者spingboot框架，只有一些简单的java类和main方法

    • 首先要在项目中引入下面三个库：

      <!-- 快捷代码辅助库 -->
 <dependency>
  <groupId>org.projectlombok</groupId>
  <artifactId>lombok</artifactId>
  <version>1.18.18</version>
</dependency>
<!-- 网络请求库 -->
<dependency>
  <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
  <artifactId>okhttp</artifactId>
  <version>3.10.0</version>
</dependency>
<!-- JSON处理 -->
<dependency>
  <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
  <artifactId>jackson-databind</artifactId>
  <version>2.11.0</version>
</dependency>

    • 先新建一个对象<font color="blue">FaceDetectRequest.java</font>，用于保存请求参数：

      package com.bolingcavalry.grabpush.bean.request;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
import lombok.Data;

/**
 * @author willzhao
 * @version 1.0
 * @description 请求对象
 * @date 2022/1/1 16:21
 */
@Data
public class FaceDetectRequest {
  // 图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image_type来判断
  String image;

  // 图片类型
  // BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M；
  // URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)；
  // FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE_TOKEN是同一个。
  @JsonProperty("image_type")
  String imageType;

  // 包括age,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,landmark150,quality,eye_status,emotion,face_type,mask,spoofing信息
  //逗号分隔. 默认只返回face_token、人脸框、概率和旋转角度
  @JsonProperty("face_field")
  String faceField;

  // 最多处理人脸的数目，默认值为1，根据人脸检测排序类型检测图片中排序第一的人脸（默认为人脸面积最大的人脸），最大值120
  @JsonProperty("max_face_num")
  int maxFaceNum;

  // 人脸的类型
  // LIVE表示生活照：通常为手机、相机拍摄的人像图片、或从网络获取的人像图片等
  // IDCARD表示身份证芯片照：二代身份证内置芯片中的人像照片
  // WATERMARK表示带水印证件照：一般为带水印的小图，如公安网小图
  // CERT表示证件照片：如拍摄的身份证、工卡、护照、学生证等证件图片
  // 默认LIVE
  @JsonProperty("face_type")
  String faceType;

  // 活体控制 检测结果中不符合要求的人脸会被过滤
  // NONE: 不进行控制
  // LOW:较低的活体要求(高通过率 低攻击拒绝率)
  // NORMAL: 一般的活体要求(平衡的攻击拒绝率, 通过率)
  // HIGH: 较高的活体要求(高攻击拒绝率 低通过率)
  // 默认NONE
  @JsonProperty("liveness_control")
  String livenessControl;
  
  // 人脸检测排序类型
  // 0:代表检测出的人脸按照人脸面积从大到小排列
  // 1:代表检测出的人脸按照距离图片中心从近到远排列
  // 默认为0
  @JsonProperty("face_sort_type")
  int faceSortType;
}

    • 其次是响应对象<font color="blue">FaceDetectResponse.java</font>：

      package com.bolingcavalry.grabpush.bean.response;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
import lombok.Data;
import lombok.ToString;

import java.io.Serializable;
import java.util.List;

/**
 * @author willzhao
 * @version 1.0
 * @description TODO
 * @date 2022/1/1 13:30
 */
@Data
@ToString
public class FaceDetectResponse implements Serializable {
  // 返回码
  @JsonProperty("error_code")
  String errorCode;
  // 描述信息
  @JsonProperty("error_msg")
  String errorMsg;
  // 返回的具体内容
  Result result;

  /**
   * @author willzhao
   * @version 1.0
   * @description 返回的具体内容
   * @date 2022/1/1 16:01
   */
  @Data
  public static class Result {
      // 人脸数量
      @JsonProperty("face_num")
      private int faceNum;
      // 每个人脸的信息
      @JsonProperty("face_list")
      List<Face> faceList;

      /**
       * @author willzhao
       * @version 1.0
       * @description 检测出来的人脸对象
       * @date 2022/1/1 16:03
       */
      @Data
      public static class Face {
          // 位置
          Location location;
          // 是人脸的置信度
          @JsonProperty("face_probability")
          double face_probability;
          // 口罩
          Mask mask;

          /**
           * @author willzhao
           * @version 1.0
           * @description 人脸在图片中的位置
           * @date 2022/1/1 16:04
           */
          @Data
          public static class Location {
              double left;
              double top;
              double width;
              double height;
              double rotation;
          }

          /**
           * @author willzhao
           * @version 1.0
           * @description 口罩对象
           * @date 2022/1/1 16:11
           */
          @Data
          public static class Mask {
              int type;
              double probability;
          }
      }
  }
}
    • 这里有一处要注意：FaceDetectResponse对象中的字段是少于真实响应返回的字段的，这是因为这个demo不需要完整的返回内容，因此只要选择应用需要的字段定义在FaceDetectResponse.java中即可

    • 最后是完整的服务类<font color="blue">BaiduCloudService.java</font>，如下所示，即读取图片 -> 转base64 -> 构造请求对象 -> 提交请求 -> 收到响应 -> 解析响应：

      package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

import com.bolingcavalry.grabpush.bean.request.FaceDetectRequest;
import com.bolingcavalry.grabpush.bean.response.FaceDetectResponse;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import okhttp3.*;
import sun.misc.BASE64Encoder;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

/**
 * @author willzhao
 * @version 1.0
 * @description 百度云服务的调用
 * @date 2022/1/1 11:06
 */
public class BaiduCloudService {

  // 转换
  BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();

  OkHttpClient client = new OkHttpClient();

  static final MediaType JSON = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");

  static final String URL_TEMPLATE = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=%s";

  String token;

  ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

  public BaiduCloudService(String token) {
      this.token = token;
      
      // 重要：反序列化的时候，字符的字段如果比类的字段多，下面这个设置可以确保反序列化成功
      mapper.disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES);
  }

  /**
   * 将指定位置的图片转为base64字符串
   * @param imagePath
   * @return
   */
  private String img2Base64(String imagePath) {
      InputStream inputStream = null;
      byte[] data = null;

      try {
          inputStream = new FileInputStream(imagePath);
          data = new byte[inputStream.available()];
          inputStream.read(data);
          inputStream.close();
      } catch (IOException ioException) {
          ioException.printStackTrace();
      }

      return null==data ? null :encoder.encode(data);
  }

  /**
   * 检测指定的图片
   * @param imageBase64
   * @return
   */
  public FaceDetectResponse detect(String imageBase64) {
      // 请求对象
      FaceDetectRequest faceDetectRequest = new FaceDetectRequest();
      faceDetectRequest.setImageType("BASE64");
      faceDetectRequest.setFaceField("mask");
      faceDetectRequest.setMaxFaceNum(6);
      faceDetectRequest.setFaceType("LIVE");
      faceDetectRequest.setLivenessControl("NONE");
      faceDetectRequest.setFaceSortType(0);
      faceDetectRequest.setImage(imageBase64);

      FaceDetectResponse faceDetectResponse = null;

      try {
          // 用Jackson将请求对象序列化成字符串
          String jsonContent = mapper.writeValueAsString(faceDetectRequest);

          //
          RequestBody requestBody = RequestBody.create(JSON, jsonContent);
          Request request = new Request
                  .Builder()
                  .url(String.format(URL_TEMPLATE, token))
                  .post(requestBody)
                  .build();
          Response response = client.newCall(request).execute();
          String rawRlt = response.body().string();
          faceDetectResponse = mapper.readValue(rawRlt, FaceDetectResponse.class);
      } catch (IOException ioException) {
          ioException.printStackTrace();
      }

      return faceDetectResponse;
  }

  public static void main(String[] args) {
      // 图片在本地的位置
      String imagePath = "E:\\temp\\202201\\01\\pic\\1.jpeg";

      // 百度云的token，是通过此接口得到的：https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token
      String token = "24.95xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxx.xxxxxxxxxx.xxxxxx-xxxxxxxx";

      // 实例化服务对象
      BaiduCloudService service = new BaiduCloudService(token);

      // 将图片转为base64字符串
      String imageBase64 = service.img2Base64(imagePath);

      // 向百度服务发请求，检测人脸
      FaceDetectResponse faceDetectResponse = service.detect(imageBase64);

      // 输出检测结果
      System.out.println(faceDetectResponse);
  }
}
    • 确保用于检测的照片与上述代码中的路径一致（E:\temp\202201\01\pic\1.jpeg），我这里选用了一张戴口罩的单人照，如下图：
      在这里插入图片描述
    • 执行BaiduCloudService的main方法，控制台将百度返回的检测结果打印出来，注意下面的内容并非JSON，而是lombok的@ToString注解拼接出的效果：
      在这里插入图片描述
    • 至此，通过百度的web接口调用人脸检测的实战已完成，可见有了云平台的支持，对于使用方来说开发过程变得非常简单

    使用限制

    • 既然是免费的，就很难十全十美，这样的web服务存在QPS限制，如下图，一秒钟不能超过两个，如果完成了企业认证，可以增加到十个，如果依旧不能满足需要，就只能付费了：
      在这里插入图片描述

      欢迎关注思否：程序员欣宸

    学习路上，你不孤单，欣宸原创一路相伴...
    javajavacv人脸识别
    程序员欣宸
    147 声望24 粉丝

    热爱Java和Docker

    « 上一篇
    JavaCV的摄像头实战之十三：年龄检测
    下一篇 »
    JavaCV的摄像头实战之十四：口罩检测

    引用和评论

    推荐阅读
    头像
    quarkus依赖注入之十二：禁用类级别拦截器

    程序员欣宸阅读 428

    头像
    Jerry和您聊聊Chrome开发者工具

    注销赞 9阅读 4.4k评论 3

    头像
    在Java程序中监听mysql的binlog

    huan1993赞 9阅读 1.7k

    头像
    Bitmap 和 布隆过滤器傻傻分不清？你这不应该啊

    程序员小富赞 7阅读 1.2k

    头像
    Just for fun——迅速写完快速排序

    ufdf赞 3阅读 2.5k

    头像
    Spring 实现 3 种异步流式接口，干掉接口超时烦恼

    程序员小富赞 4阅读 1.5k

    头像
    这些年

    注销赞 2阅读 3.9k

    0 条评论
    得票最新