人脸检测

前言

前面我们介绍了利用深度学习实现 语音合成 ， 菜品识别，以及 人脸识别。这几个应用都属于比较成熟的人工智能应用了，再发展这些应用的过程中，其实很多功能都能剥离出来，比如在实现 人脸识别时，我们首先要对人脸进行检测，在检测时，发现可以延伸出很多有趣的东西，本节就介绍 人脸检测，可以让电脑对你的颜值打分哦。我们同样是调用百度的 API 实现。

首先看看 API 介绍

能力介绍

• 人脸检测：检测图片中的人脸并标记出位置信息;
• 人脸关键点：展示人脸的核心关键点信息，及72个关键点信息。
• 人脸属性值：展示人脸属性信息，如年龄、性别等。
• 人脸质量信息：返回人脸各部分的遮挡、光照、模糊、完整度、置信度等信息。

质量检测

调用方式

注意事项：

• 请求体格式化：Content-Type为application/x-www-form-urlencoded，通过urlencode格式化请求体。
• Base64编码：请求的图片需经过Base64编码，图片的base64编码指将图片数据编码成一串字符串，使用该字符串代替图像地址。您可以首先得到图片的二进制，然后用Base64格式编码即可。需要注意的是，图片的base64编码是不包含图片头的，如data:image/jpg;base64,
• 图片格式：现支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持GIF图片

请求URL：

https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v2/detect

URL参数：

• access_token
• Header： Content-Type application/x-www-form-urlencoded Body中放置请求参数，参数详情如下：

请求参数：

python 实战代码

1. 获取 token

# encoding:utf-8
import urllib, urllib2, sys
import ssl, json

AK = "fGTxxxxxxxxxxxxxxxxx68c"
SK = "vKxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxq2u"

host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials'\
       '&client_id=%s'\
       '&client_secret=%s' % (AK, SK)

def GetToken():
    request = urllib2.Request(host)
    request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
    response = urllib2.urlopen(request)
    content = response.read()
    if (content):
        js = json.loads(content)
        # return js['refresh_token']
        return js['access_token']
    return None

2. 人脸检测

我们首先在代码所在目录新建文件夹