我感觉百度是BAT三家里面AI能力最强的了，在图像和语音的处理上面是很强的，很全面。百度AI里面功能齐全，提供的语言也是很多。唯一不太好的是目前对python3不是很支持，还是支持python2。但也不表示python3做不了。
一下是代码
import urllib3,base64
from urllib.parse import urlencode
import json
import cv2
import time
t1=time.time()
access_token='yous access_token'
http=urllib3.PoolManager()
url='https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v2/detect?access_token='+access_token
#2张图片
filepath='yiqi.jpg'
f1 = open(filepath,'rb')
frame=cv2.imread(filepath)
#参数images：图像base64编码 分别base64编码后的2张图片数据，需urlencode，半角逗号分隔，单次请求最大不超过20M
img1 = base64.b64encode(f1.read())
#这一步和官方示例代码不一样。具体为什么就不知道了。里面有json bytes str 类型关系
#这里直接拼接提示byte相关。然后就直接转str拼接了
params = {"images":str(img1,'utf-8'),"max_face_num":10}
#对base64数据进行urlencode处理
params=urlencode(params)
request=http.request('POST',
url,
body=params,
headers={'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded'})
#对返回的byte字节进行处理。Python3输出位串，而不是可读的字符串，需要进行转换
print(json.loads(request.data)) # request.data 返回有关的信息但是是json类型 然后使用json.loads 进行转换转成python支持的dict
result = json.loads(request.data)['result'] #分析返回的数据 找到有用的信息拿出来 我们这里是要拿出来人脸坐标
print(result)
face_num=json.loads(request.data)['result_num'] #获取到图片中人脸的个数
for i in range(face_num): #使用遍历把所有的人脸都标出框
location=result[i]['location'] #获取到人脸的坐标
print(location) #输出人脸坐标 left location是左上角坐标 width 宽度height高度
cv2.rectangle(frame, (location['left'], location['top']), (location['width']+location['left'], location['height']+location['top']), (0, 0, 255), 2) #opencv的标框函数
cv2.imshow('tuxiang',frame)
cv2.waitKey(1) #刷新界面 不然只会呈现灰色
print('运行时间是{}'.format(time.time()-t1))
time.sleep(5) #暂停五秒 展示图片
运行结果
运行时间 1.7899997234344482 （受网速影响）
里面的access_token我没有每次都申请，嫌麻烦，如果有需要可以再加上那个函数。我觉得是不怎么需要。官方给的api文档和实例代码一直运行出错，json和str 以及bytes三种格式 报错。
跟python版本有关系，百度ai目前还不支持python3，给的实例代码也是python2的，但是python3是大势所趋很多人都在用，所以还是使用python3来跑。
主要是发送链接主体那格式 图片的格式需要转换下，其他地方看官方api文档就行。
把人脸检测跑通，人脸识别就不远了，改下url，看api文档上传两张照片再分析返回的数据就可以了。
人脸检测和人脸识别的代码在github上 https://github.com/niehen6174/face_detection_and_recognition
如有问题，或有什么建议可加群：894243022或发邮箱[email protected]
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