python 使用百度AI接口进行人脸对比的步骤

1. 注册百度云账号

注册百度智能云，提交申请。

创建应用获取AppID,API Key,Secret Key。

2. 安装baidu python api

人脸对比 API 文档

pip install baidu-aip

调用：

import base64
from aip import AipFace

APP_ID = '你的 App ID'
API_KEY = '你的 Api Key'
SECRET_KEY = '你的 Secret Key'

client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

result = client.match([
  {
   'image': str(base64.b64encode(open('D:/chenjy/1.png', 'rb').read()), 'utf-8'),
   'image_type': 'BASE64',
  },
  {
   'image': str(base64.b64encode(open('D:/chenjy/2.png', 'rb').read()), 'utf-8'),
   'image_type': 'BASE64',
  }
 ])

print(result)

返回值：

返回主要参数说明：

参数名 必选 类型 说明
score 是 float 人脸相似度得分，推荐阈值80分
face_list 是 array 人脸信息列表
face_token 是 string 人脸的唯一标志

3.调用摄像头

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头

while True:
 ret, frame = cap.read()
 frame = cv2.flip(frame, 1)

 cv2.imshow('window', frame)
 cv2.imwrite('D:/chenjy/2.png', frame) # 保存路径

 cv2.waitKey(2000)

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

4.完整测试程序

import cv2
import base64
from aip import AipFace

APP_ID = '你的 App ID'
API_KEY = '你的 Api Key'
SECRET_KEY = '你的 Secret Key'

client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

def get_result():
 result = client.match([
  {
   'image': str(base64.b64encode(open('D:/chenjy/1.png', 'rb').read()), 'utf-8'),
   'image_type': 'BASE64',
  },
  {
   'image': str(base64.b64encode(open('D:/chenjy/2.png', 'rb').read()), 'utf-8'),
   'image_type': 'BASE64',
  }
 ])

 if result['error_msg'] == 'SUCCESS':
  score = result['result']['score']
  print(result)
  print('相似度:'+str(score))
 else:
  print('服务器错误')

cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头

while True:
 ret, frame = cap.read()
 frame = cv2.flip(frame, 1)

 cv2.imshow('window', frame)
 cv2.imwrite('D:/chenjy/2.png', frame) # 保存路径

 cv2.waitKey(2000)

 get_result()

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

结果：

照片加了模糊处理

以上就是python 使用百度AI接口进行人脸对比的步骤的详细内容，更多关于python 人脸对比的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • Python环境使用OpenCV检测人脸实现教程

    一.文章概述 本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸,本文的主要内容分为: 1.检测图片中的人脸 2.实时检测视频中出现的人脸 3.用运设备的摄像头实时检测人脸 二:准备工作 提前做的准备: 安装好Python3 下载安装OpenCV库,方法是 pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com/pypi/simple 下

  • 基于Python实现视频的人脸融合功能

    ​ 图片提取 为了方便技术展示,我们选取素材为演员杨紫的一段演讲视频,用例仅为技术交流演示使用,不针对任何指定人. 为达到我们AI换脸的目的,我们首先需要将这段视频逐帧提取成照片 def vedio_2_pic(self,file,save_path): """ 逐帧取照片 file:视频的位置 save_path:保存路径 """ # 读取视频 video = cv2.VideoCapture(file) # 获取视频帧率 fps = vide

  • python实现图片，视频人脸识别(dlib版)

    图片人脸检测 #coding=utf-8 import cv2 import dlib path = "img/meinv.png" img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( "C:\\Pytho

  • python调用百度API实现人脸识别

    1.代码 from aip import AipFace import cv2 import time import base64 from PIL import Image from io import BytesIO import pyttsx3 # """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '1965####' API_KEY = 'YXL65ekIloykyjrT4kzc####' SECRET_KEY = 'lFi

  • Python用dilb提取照片上人脸的示例

    上代码: #coding=utf-8 import cv2 import dlib path = "imagePath/9.jpg" img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( "shape_pre

  • Python3 利用face_recognition实现人脸识别的方法

    前言 之前实践了下face++在线人脸识别版本,这回做一下离线版本.github 上面有关于face_recognition的相关资料,本人只是做个搬运工,对其中的一些内容进行搬运,对其中一些例子进行实现. 官方描述: face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统.本项目是世界上最简洁的人脸识别库,你可以使用Python和命令行工具提取.识别.操作人脸.本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中

  • python实现图像，视频人脸识别(opencv版)

    图片人脸识别 import cv2 filepath = "img/xingye-1.png" img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 # OpenCV人脸识别分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier( "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haar

  • 使用python-cv2实现Harr+Adaboost人脸识别的示例

    Haar特征 哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形,计算每一个矩形的像素和并取其差值.然后用这些差值来对图像的子区域进行分类. haar特征模板有以下几种: 以第一个haar特征模板为例 计算方式 1.特征 = 白色 - 黑色(用白色区域的像素之和减去黑色区域的象征之和) 2.特征 = 整个区域 * 权重 + 黑色 * 权重 使用haar模板处理图像 从图像的起点开始,利用haar模板从左往右遍历,从上往下遍历,并设置步长,同时考虑图像大小和模板大小的信息 假如我们现在有一个 1080 *

  • python基于opencv实现人脸识别

    python基于opencv实现人脸识别

    将opencv中haarcascade_frontalface_default.xml文件下载到本地,我们调用它辅助进行人脸识别. 识别图像中的人脸 #coding:utf-8 import cv2 as cv # 读取原始图像 img = cv.imread('face.png') # 调用熟悉的人脸分类器 识别特征类型 # 人脸 - haarcascade_frontalface_default.xml # 人眼 - haarcascade_eye.xml # 微笑 - haarcascad

  • Python使用百度api做人脸对比的方法

    安装SDK: pip install baidu-aip 如果在pycharm里也可以在setting----Project Interpreter---右边绿色加号,输入baidu,安装baidu-aip 入门代码: 先去百度AI开放平台注册一个账号,然后开通人脸识别,免费的 http://ai.baidu.com/tech/face 之后把得到的Api key secretkey 填进去. from aip import AipFace """ 你的 APPID AK S

  • python使用dlib进行人脸检测和关键点的示例

    python使用dlib进行人脸检测和关键点的示例

    #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8-*- # file: {NAME}.py # @author: jory.d # @contact: dangxusheng163@163.com # @time: 2020/04/10 19:42 # @desc: 使用dlib进行人脸检测和人脸关键点 import cv2 import numpy as np import glob import dlib FACE_DETECT_PATH = '/home/b

  • python openCV实现摄像头获取人脸图片

    本文实例为大家分享了python openCV实现摄像头获取人脸图片的具体代码,供大家参考,具体内容如下 在机器学习中,训练模型需要大量图片,通过openCV中的库可以快捷的调用摄像头,截取图片,可以快速的获取大量人脸图片 需要注意将CascadeClassifier方法中的地址改为自己包cv2包下面的文件 import cv2 def load_img(path,name,mun = 100,add_with = 0): # 获取人脸识别模型 # # #以下路径需要更改为自己环境下xml文件

  • python实现人脸签到系统

    本文实例为大家分享了python实现人脸签到系统的具体代码,供大家参考,具体内容如下 简易版人脸签到/签退系统 管理员可进行录入人脸操作,以及导出各类签到情况表: 普通学生只可人脸识别进行签到签退操作. face_Recognizer.py import cv2 import os import numpy as np from PIL import Image #pillow import pyttsx3 import sys import test.student_sql as connec

随机推荐