百度AI开放平台——简易人脸识别java版

程序员文章站 2022-03-25 12:23:51

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百度AI开放平台——简易人脸识别java版

准备工作
流程：
项目结构和代码：
最终效果：
注：

准备工作

1、百度AI开发平台账号和人脸识别相关功能
2、一张人脸照片

流程：

1、页面调用摄像头拍照获取当前使用者照片，传入后台保存
2、利用事先保存的图片和前台传入的图片进行对比，返回一个匹配值

项目结构和代码：

百度AI开放平台——简易人脸识别java版

FaceMatch.java(百度AI账号配置和进行人脸匹配的类)

package home.face.controller;



import home.face.utils.Base64Util;
import home.face.utils.FileUtil;
import home.face.utils.HttpUtil;
import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
* 人脸对比
*/
public class FaceMatch {

    /**
     * 百度云AK
     */
    private static final String API_KEY = "API_KEY";
    /**
     * 百度云SK
     */
    private static final String SECRET_KEY = "SECRET_KEY";
    /**
     * 获取access_token的接口地址
     */
    private static final String AUTH_HOST = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?";
    /**
     * 进行人脸探测的接口地址
     */
    private static final String DETECT_HOST = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect";



    /**
    * 重要提示代码中所需工具类
    * FileUtil,Base64Util,HttpUtil,GsonUtils请从
    * https://ai.baidu.com/file/658A35ABAB2D404FBF903F64D47C1F72
    * https://ai.baidu.com/file/C8D81F3301E24D2892968F09AE1AD6E2
    * https://ai.baidu.com/file/544D677F5D4E4F17B4122FBD60DB82B3
    * https://ai.baidu.com/file/470B3ACCA3FE43788B5A963BF0B625F3
    * 下载
    */
    public static String faceMatch() {
        // 请求url
        String url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/match";
        String score = "0";
        try {
        	JSONArray jsonArray = new JSONArray();

        	JSONObject json  = new JSONObject();
        	json.put("image_type", "BASE64");
        	byte[] imgData = FileUtil.readFileByBytes("/Users/miyakohiroshi/Desktop/picture.jpg");
            String imgStr = Base64Util.encode(imgData);
            json.put("image", imgStr);


            JSONObject json1  = new JSONObject();
        	json1.put("image_type", "BASE64");
        	byte[] imgData1 = FileUtil.readFileByBytes("/Users/miyakohiroshi/Desktop/pingchang.jpg");
            String imgStr1 = Base64Util.encode(imgData1);
            json1.put("image", imgStr1);

            jsonArray.add(json1);
            jsonArray.add(json);

            // 注意这里仅为了简化编码每一次请求都去获取access_token，线上环境access_token有过期时间， 客户端可自行缓存，过期后重新获取。
            String accessToken = getAuth();

            String result = HttpUtil.post(url, accessToken, "application/json", jsonArray.toString());
//            System.out.println(result);
            JSONObject resultString = JSONObject.fromObject(result);

            if(resultString.has("result") && JSONObject.fromObject(result).getInt("error_code") == 0){
            	score = JSONObject.fromObject(resultString.getString("result")).getString("score");
            	System.out.println("===="+score);
            }
            return score;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return score;
    }

    /**
     * 获取权限token
     * @return
     */
    public static String getAuth(){
        // 获取token地址
        String getAccessTokenUrl = AUTH_HOST
                // 1. grant_type为固定参数
                + "grant_type=client_credentials"
                // 2. 官网获取的 API Key
                + "&client_id=" + API_KEY
                // 3. 官网获取的 Secret Key
                + "&client_secret=" + SECRET_KEY;
        JSONObject jsonObject = null;
        BufferedReader in = null;
        try {
            URL realUrl = new URL(getAccessTokenUrl);
            HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) realUrl.openConnection();
            connection.setRequestMethod("GET");
            connection.connect();
            // 获取所有响应头字段
            Map<String, List<String>> map = connection.getHeaderFields();
            // 遍历所有的响应头字段
            /*for (String key : map.keySet()) {
                System.err.println(key + "--->" + map.get(key));
            }*/
            // 定义 BufferedReader输入流来读取URL的响应
            in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));
            String result = "";
            String line;
            while ((line = in.readLine()) != null) {
                result += line;
            }
            /**
             * 返回结果示例
             */
            jsonObject = JSONObject.fromObject(result);
            String access_token = jsonObject.getString("access_token");
            return access_token;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if(in!=null){
                try {
                    in.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
        return null;
    }

    public static void main(String[] args) {
        FaceMatch.faceMatch();
    }
}

TestController.java(进行图片保存和返回结果的类)

package home.face.controller;

import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;
import sun.misc.BASE64Decoder;
import sun.misc.BASE64Encoder;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.*;

@RestController
@RequestMapping("Test")
public class TestController {


        //base64字符串转化成图片
        @RequestMapping("/test")
        public  String GenerateImage(String imgStr, HttpServletRequest req, HttpServletResponse res)
        {
            String modelInfo = "人脸识别的阈值是80；你的识别结果是";
            String origin = req.getHeader("Origin");
            if( null != origin) {
                res.addHeader("Access-Control-Allow-Origin", origin);
            }

            //对字节数组字符串进行Base64解码并生成图片
            if (imgStr == null) //图像数据为空
                return modelInfo+"0";
            BASE64Decoder decoder = new BASE64Decoder();
            imgStr = imgStr.split(",")[1];
            try
            {
                //Base64解码
                byte[] b = decoder.decodeBuffer(imgStr);
                for(int i=0;i<b.length;++i)
                {
                    if(b[i]<0)
                    {//调整异常数据
                        b[i]+=256;
                    }
                }
                //生成jpeg图片
                String imgFilePath = "/Users/miyakohiroshi/Desktop/picture.jpg";//新生成的图片
                OutputStream out = new FileOutputStream(imgFilePath);
                out.write(b);
                out.flush();
                out.close();
                String socre = FaceMatch.faceMatch();

                return modelInfo+socre;
            }
            catch (Exception e)
            {
                return modelInfo+"0";
            }
        }

}

cutpicture.html（进行图片获取和结果返回）

<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
    <title>GET VIDEO</title>
    <meta charset="utf-8">
</head>
<body>
<input type="button" title="开启摄像头" value="开启摄像头" οnclick="getMedia()" />
<video id="video" width="500px" height="500px" autoplay="autoplay"></video>
<canvas id="canvas" width="500px" height="500px"></canvas>
<button id="snap" οnclick="takePhoto()">拍照</button>
<script src="http://libs.baidu.com/jquery/2.0.0/jquery.js"></script>>
<script>
    //获得video摄像头区域
    var video = document.getElementById("video");
    function getMedia() {
        var constraints = {
            video: {width: 500, height: 500},
            audio: true
        };
       
        var promise = navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints);
        promise.then(function (MediaStream) {
            video.srcObject = MediaStream;
            video.play();
        }).catch(function (PermissionDeniedError) {
            console.log(PermissionDeniedError);
        })
    }
    function takePhoto() {
        //获得Canvas对象
        var canvas = document.getElementById("canvas");
        var ctx = canvas.getContext('2d');
        ctx.drawImage(video, 0, 0, 500, 500);
        var url = canvas.toDataURL('image/jpeg',1);

        saveimage(url);

    }

    function saveimage(url){
        $.ajax({
            url: "http://localhost:8080/Test/test",
            type: "POST",
            data:{
                imgStr:url
            },

            success: function (data) {
                console.log("success")
                alert(data)
            }
        });

    }

</script>
</body>
</html>

application.properties(配置文件)

server.port=8080
spring.thymeleaf.mode=HTML
spring.thymeleaf.prefix=classpath:/templates/
spring.thymeleaf.suffix=.html

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.2.1.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>Home</groupId>
    <artifactId>face</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>face</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>

    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                    <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>net.sf.json-lib</groupId>
            <artifactId>json-lib</artifactId>
            <version>2.4</version>
            <classifier>jdk15</classifier>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.google.code.gson</groupId>
            <artifactId>gson</artifactId>
            <version>2.8.6</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

最终效果：

百度AI开放平台——简易人脸识别java版

注：

1、页面获取的人脸图片存放地址/Users/miyakohiroshi/Desktop/picture.jpg
2、事先准备的人脸地址/Users/miyakohiroshi/Desktop/pingchang.jpg
3、百度人脸匹配推荐的阈值是80

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准备工作

流程：

项目结构和代码：

最终效果：

注：

基于百度AI开放平台的人脸识别及语音合成

基于ASP.NET CORE MVC 3.1 打造百度AI智能体验平台：从人脸/手势识别到语音识别控制

基于百度AI开放平台的人脸识别及语音合成

Python 基于百度 AI 开放平台图片识别封装使用 (验证码识别)

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流程：

项目结构和代码：

最终效果：

注：

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基于ASP.NET CORE MVC 3.1 打造百度AI智能体验平台：从人脸/手势识别到语音识别控制

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Python 基于百度 AI 开放平台 图片识别 封装使用 (验证码识别)

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Python 基于百度 AI 开放平台图片识别封装使用 (验证码识别)