一：环境
python3.5
二：代码实现
# coding:utf-8
#
# BaiduFaceDetect
#
# 获取百度人脸检测接口信息返回
#
# 百度人脸检测文档：
# https://ai.baidu.com/docs#/Face-Detect-V3/top
#
# ==============================================================================
import urllib3, base64
import urllib
import socket
from urllib.parse import urlencode
from urllib import request
import json
from diagnose_logging import Logger
# 日志
log = Logger('baidu_detect.py')
logger = log.getlog()
# face_field:人脸检测项目,详情参考百度人脸检测文档
face_field = 'landmark,gender,race,age,facetype,quality,glasses' # 无空格
def get_token():
"""根据认证信息获取access_token.
access_token的有效期为30天，切记需要每30天进行定期更换，或者每次请求都拉取新token；
"""
try:
# 账号信息
client_id = '***'
client_secret = '***'
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=%s&client_secret=%s' % (
client_id, client_secret)
# HTTP请求,获取access_token
req = request.Request(host)
req.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
response = request.urlopen(req, timeout=1000)
# 获得请求结果
content = response.read()
# 结果转化为字符
content = bytes.decode(content)
# 结果转化为字典
content = eval(content[:-1])
# 日志
logger.info('get_token SUCCES: %s', content['access_token'])
logger.info('get_token SUCCES')
return content['access_token']
except Exception as ee:
logger.error(ee)
except urllib.error.URLError as e:
if isinstance(e.reason, socket.timeout):
logger.error('get_token ERROR:TIME OUT')
def get_baidu_result(rootPath):
"""调取百度人脸检测，取得图像的分析结果.
Args:
rootPath：源图片地址
Returns:
result：字典类型,详情参考下文
image_type:BASE64,FACE_TOKEN,URL
FACE_TOKEN:图片上传，返回json结果中包含face_token
params={image,image_type,face_field}
两种格式：
params={'image':'f7ec8ecd441886371b9749d1fc853f44','image_type':'FACE_TOKEN','face_field':'age,beauty,faceshape,gender,glasses'}
params={'image':'https://www.xsshome.cn/face.jpg','image_type':'URL','face_field':'age,beauty,faceshape,gender,glasses'}
"""
try:
# api请求
# access_token = get_token() # 当access_token过期后再重新调取
http = urllib3.PoolManager()
url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=' + access_token
# 图像读入，转二进制
with open(rootPath, 'rb') as image: # 图像为文件完整路径，而不是文件名
# 转base64编码
img = base64.b64encode(image.read())
# 接口必要参数
params = {'image': '' + str(img, 'utf-8') + '', 'image_type': 'BASE64',
'face_field': face_field}
# 对base64数据进行urlencode解析，返回值为字符串
params = urlencode(params)
# 调取接口，检测图片
try:
req = http.request('POST',
url,
body=params,
headers={'Content-Type': 'application/json'})
except Exception as e:
logger.error('get_request ERROR')
logger.error(e)
# 返回结果为byte字节，处理成可读的Unicode字符串，转换成字典
req_data = json.loads(str(req.data, 'utf-8'))
result = req_data
# 日志
logger.info('get_baiduApi: %s', result['error_msg'])
# logger.info('get_api_result: %s', result)
return result
except Exception as e:
logger.error('baidu_result ERROR')
logger.error(e)
二：解析72个人脸特征点
def get_faceList(baidu_result):
"""对检测结果，解析出faceList并返回.
{'age': 23, 'landmark72': [{'x': 167.3847198, 'y': 71.8085556}, ], 'race': {'probability': 0.9999984503, 'type': 'yellow'}, 'gender': {'probability': 0.9995638728, 'type': 'female'}, 'landmark': [{'x': 228.6446533, 'y': 100.6326599}, ], 'angle': {'pitch': 7.808499336, 'yaw': -7.641532898, 'roll': 16.28609276}, 'quality': {'occlusion': {'left_cheek': 0.01251564454, 'left_eye': 0.01948842965, 'mouth': 0, 'nose': 0, 'chin_contour': 0, 'right_eye': 0, 'right_cheek': 0.01564828679}, 'illumination': 213, 'blur': 1.894906276e-08, 'completeness': 1}, 'face_probability': 1, 'face_token': 'dbcee960bd59b0e12ffa5a579b7b2744', 'location': {'width': 196, 'height': 188, 'top': 48.5020256, 'rotation': 16, 'left': 174.3717194}, 'face_type': {'probability': 0.9740739465, 'type': 'human'}}
"""
try:
result = baidu_result
# 取得face_list,只有一个元素
face_list = result['result']['face_list'][0]
# 日志
# logger.info('get_faceList')
# logger.info('get_faceList: %s',face_list)
return face_list
except Exception as e:
logger.error('get_faceList ERROR')
logger.error(e)
def get_landmark(baidu_result):
"""传入rootPath,独立请求百度接口，返回特征点.
Args:
rootPath：源图片地址
Returns:
landmark：72对值的列表
[{"x": 115.86531066895,"y": 170.0546875}，...]
"""
try:
# 单独调取接口
result = get_faceList(baidu_result)
landmark = result['landmark72']
# 日志
# logger.info('get_landmark')
return landmark
except Exception as e:
logger.error('get_landmarkPath ERROR')
logger.error(e)
if __name__ == '__main__':
# 测试上述方法
rootPath = 'E:/face/0.jpg'
# 计时
import datetime
print('start...')
start_time = datetime.datetime.now()
# api请求
result = get_baidu_result(rootPath)
# 结果解析
get_faceList(result)
get_landmark(result)
end_time = datetime.datetime.now()
time_consume = (end_time - start_time).microseconds / 1000000
logger.info('start_time: %s', start_time)
logger.info('end_time: %s', end_time)
logger.info('time_consume: %s(s)', time_consume) # 0.280654(s)
logger.info('main finish')
三：diagnose_logging
import logging
class Logger():
def __init__(self, logName):
# 创建一个logger
self.logger = logging.getLogger(logName)
# 判断，如果logger.handlers列表为空，则添加，否则，直接去写日志,试图解决日志重复
if not self.logger.handlers:
self.logger.setLevel(logging.INFO)
# 创建一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('log.log')
fh.setLevel(logging.INFO)
# 再创建一个handler，用于输出到控制台
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.INFO)
# 定义handler的输出格式
formatter = logging.Formatter('%(levelname)s:%(asctime)s -%(name)s -%(message)s')
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)
# 给logger添加handler处理器
self.logger.addHandler(fh)
self.logger.addHandler(ch)
def getlog(self):
return self.logger四：接口返回参数
# 百度人脸检测返回参数
返回结果
字段 必选 类型 说明
face_num 是 int 检测到的图片中的人脸数量
face_list 是 array 人脸信息列表，具体包含的参数参考下面的列表。
+face_token 是 string 人脸图片的唯一标识
+location 是 array 人脸在图片中的位置
++left 是 double 人脸区域离左边界的距离
++top 是 double 人脸区域离上边界的距离
++width 是 double 人脸区域的宽度
++height 是 double 人脸区域的高度
++rotation 是 int64 人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角，[-180,180]
+face_probability
是 double 人脸置信度，范围[0~1]，代表这是一张人脸的概率，0最小、1最大。
+angel 是 array 人脸旋转角度参数
++yaw 是 double 三维旋转之左右旋转角[-90(左), 90(右)]
++pitch 是 double 三维旋转之俯仰角度[-90(上), 90(下)]
++roll 是 double 平面内旋转角[-180(逆时针), 180(顺时针)]
+age 否 double 年龄 ，当face_field包含age时返回
+beauty 否 int64 美丑打分，范围0-100，越大表示越美。当face_fields包含beauty时返回
+expression 否 array 表情，当 face_field包含expression时返回
++type 否 string none:不笑；smile:微笑；laugh:大笑
++probability
否 double 表情置信度，范围【0~1】，0最小、1最大。
+face_shape 否 array 脸型，当face_field包含faceshape时返回
++type 否 double square: 正方形 triangle:三角形 oval: 椭圆 heart: 心形 round: 圆形
++probability
否 double 置信度，范围【0~1】，代表这是人脸形状判断正确的概率，0最小、1最大。
+gender 否 array 性别，face_field包含gender时返回
++type 否 string male:男性 female:女性
++probability
否 double 性别置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
+glasses 否 array 是否带眼镜，face_field包含glasses时返回
++type 否 string none:无眼镜，common:普通眼镜，sun:墨镜
++probability
否 double 眼镜置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
+race 否 array 人种 face_field包含race时返回
++type 否 string yellow: 黄种人 white: 白种人 black:黑种人 arabs: 阿拉伯人
++probability
否 double 人种置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
+face_type 否 array 真实人脸/卡通人脸 face_field包含facetype时返回
++type 否 string human: 真实人脸 cartoon: 卡通人脸
++probability
否 double 人脸类型判断正确的置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
+landmark 否 array 4个关键点位置，左眼中心、右眼中心、鼻尖、嘴中心。face_field包含landmark时返回
+landmark72 否 array 72个特征点位置 face_field包含landmark时返回
+quality 否 array 人脸质量信息。face_field包含quality时返回
++occlusion 否 array 人脸各部分遮挡的概率，范围[0~1]，0表示完整，1表示不完整
+++left_eye 否 double 左眼遮挡比例，[0-1] ，1表示完全遮挡
+++right_eye
否 double 右眼遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++nose 否 double 鼻子遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++mouth 否 double 嘴巴遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++left_cheek
否 double 左脸颊遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++right_cheek
否 double 右脸颊遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++chin 否 double 下巴遮挡比例，，[0-1] ， 1表示完全遮挡
++blur 否 double 人脸模糊程度，范围[0~1]，0表示清晰，1表示模糊
++illumination
否 double 取值范围在[0~255], 表示脸部区域的光照程度 越大表示光照越好
++completeness
否 int64 人脸完整度，0或1, 0为人脸溢出图像边界，1为人脸都在图像边界内
五：参数结构
# 返回结果结构
"face_num": 1,
"error_msg" : 'SUCCESS'
"error_code" : 0
"result" :
{
"face_list": [
{
"face_token": "35235asfas21421fakghktyfdgh68bio",
"location": {
"left": 117,
"top": 131,
"width": 172,
"height": 170,
"ro tation": 4
},
"face_probability": 1,
"angle" :{
"yaw" : -0.34859421849251
"pitch" 1.9135693311691
"roll" :2.3033397197723
}
"landmark": [
{
"x": 161.74819946289,
"y": 163.30244445801
},
...
],
"landmark72": [
{
"x": 115.86531066895,
"y": 170.0546875
}，
...
],
"age": 29.298097610474,
"beauty": 55.128883361816,
"expression": {
"type": "smile",
"probability" : 0.5543018579483
},
"gender": {
"type": "male",
"probability": 0.99979132413864
},
"glasses": {
"type": "sun",
"probability": 0.99999964237213
},
"race": {
"type": "yellow",
"probability": 0.99999976158142
},
"face_shape": {
"type": "triangle",
"probability": 0.5543018579483
}
"quality": {
"occlusion": {
"left_eye": 0,
"right_eye": 0,
"nose": 0,
"mouth": 0,
"left_cheek": 0.0064102564938366,
"right_cheek": 0.0057411273010075,
"chin": 0
},
"blur": 1.1886881756684e-10,
"illumination": 141,
"completeness": 1
}
}
]
}六：特征点图像
七：关于账号
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