Huge Lemon的博客

Python学习笔记 —— OpenCV+百度云接口实现人脸认证

2018-05-17

有话在先

前日注册了百度云账号，接触到了百度云的一系列接口，看到“人脸对比”后突发奇想，用人脸识别来做认证（虽然没有Alipay那么高端）模拟登录执行程序。
于是就去百度了百度云接口python实现人脸识别、OpenCV人脸认证。网上实现百度云接口的代码是用Python3写的，但是OpenCV目前只支持Python2；所以我尝试了一下把py3的百度云人脸识别代码改成了py2的。
结果……失败了【悲伤.gif】……
所以我将就用那个py3，同时安装了py2，然后再在一个程序里面调用另一个程序
但是这样做可移植性差，需要用户同时安装py2和py3。

原文

python3.6+百度人脸识别API进行照片人脸对比：https://blog.csdn.net/weixin_39133476/article/details/79310817
python+OpenCV人脸认证：https://www.cnblogs.com/hanson1/p/7105265.html

Python2.x与3​​.x版本区别

  • Python的3​​.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。
  • 为了不带入过多的累赘，Python 3.0在设计的时候没有考虑向下相容。
  • 许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.0上正常执行。
  • 为了照顾现有程式，Python 2.6作为一个过渡版本，基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使用部分Python 3.0的语法与函数。
  • 新的Python程式建议使用Python 3.0版本的语法。
  • 除非执行环境无法安装Python 3.0或者程式本身使用了不支援Python 3.0的第三方库。目前不支援Python 3.0的第三方库有Twisted, py2exe, PIL等。
  • 大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.0版本。即使无法立即使用Python 3.0，也建议编写相容Python 3.0版本的程式，然后使用Python 2.6, Python 2.7来执行。
    详情阅读：
    https://blog.csdn.net/ljl6158999/article/details/78983725，
    https://www.cnblogs.com/sherlockChen/p/8064896.html
    其实我遇到的问题是库的问题，py3将py2的一些库做了整合和删除，导致py2变py3时会很麻烦

实现方法

思想

  • 这需要之前先保存一张人脸的图片，然后调用摄像头拍照获取当前人脸，通过代码上传二者到百度云人脸对比进行比较分析
  • 分析后会有一段返回值，用BeautifulSoup库可取其重点文字：“是同一个人”，“不是同一个人”。二者有重复语句段，在判断的时候要注意。

源代码

authentication.py [Python2.7]

authentication.py
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# coding: utf-8
import cv2
import os
import time
import subprocess

print('Press Esc to exit')
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faceCascade.load('D:/Program Files/Python/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
imgWindow = cv2.namedWindow('FaceDetect', cv2.WINDOW_NORMAL)
path = os.getcwd()

def detect_face():
    capInput = cv2.VideoCapture(0)
    # 避免处理时间过长造成画面卡顿
    nextCaptureTime = time.time()
    faces = []
    count = 0
    if not capInput.isOpened(): print('Capture failed because of camera')
    while 1:
        ret, img = capInput.read()
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        if nextCaptureTime < time.time():
            nextCaptureTime = time.time() + 0.1
            faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
        # if faces:
            for x, y, w, h in faces:
                count += 1
                img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
                
        cv2.imshow('FaceDetect', img)
        if count == 8:
            print(u'检测出人脸')
            cv2.imwrite(path + '/face.jpg', img)
            time.sleep(2)
            break
        # 这是简单的读取键盘输入，27即Esc的acsii码
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
            break
    capInput.release()
    cv2.destroyAllWindows()

def main():
    detect_face()
    
    program  = path + "/FaceCompare.py"
    command = "py -3 "+ program
    print(command)
    os.system(command)
    if os.path.exists(path + '/face.jpg'):
        os.remove(path + '/face.jpg')

main()

FaceCompare.py [Python3.6]

FaceCompare.py
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import sys
import ssl
from urllib import request,parse
from aip import AipFace
import tkinter as tk  
from tkinter import filedialog 
import os

APP_ID = '你的APP_ID'
API_KEY = '你的API_KEY'
SECRET_KEY = '你的SECRET_KEY'

path = os.getcwd()

# client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
#获取token
def get_token():
    client_id = API_KEY
    client_secret = SECRET_KEY
    host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=%s&client_secret=%s'%(client_id,client_secret)
    req = request.Request(host)
    req.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
    response = request.urlopen(req)
    #获得请求结果
    content = response.read()
    #结果转化为字符
    content = bytes.decode(content)
    #转化为字典
    content = eval(content[:-1])
    return content['access_token']


#转换图片
#读取文件内容，转换为base64编码
#二进制方式打开图文件
def imgdata(file1path,file2path):
    import base64
    f=open(r'%s' % file1path,'rb') 
    pic1=base64.b64encode(f.read()) 
    f.close()
    f=open(r'%s' % file2path,'rb') 
    pic2=base64.b64encode(f.read())
    f.close()
    #将图片信息格式化为可提交信息，这里需要注意str参数设置
    params = {"images":str(pic1,'utf-8') + ',' + str(pic2,'utf-8')}
    return params

#提交进行对比获得结果
def img(file1path,file2path):
    token = get_token()
    #人脸识别API
    #url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v2/detect?access_token='+token
    #人脸对比API
    url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v2/match?access_token='+token
    params = imgdata(file1path,file2path)
    #urlencode处理需提交的数据
    data = parse.urlencode(params).encode('utf-8')
    req = request.Request(url,data=data)
    req.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')
    response = request.urlopen(req)
    content = response.read()
    content = bytes.decode(content)
    content = eval(content)
    #获得分数
    score = content['result'][0]['score']
    if score>80:
        return '照片相似度：'+str(score)+',同一个人'
    else:
        return '照片相似度：'+str(score)+',不是同一个人'

def main():
    print("\n************百度云人脸对比************")
    file1_path = path + '/face.jpg'
    file2_path = path + '/compared.jpg' # 之前保存的用于对比的图像
    print("计算中...")
    res = img(file1_path,file2_path)
    print(path)
    print('\n' + res)
    print("**************************************\n")
    if('同一个人' in res):
        print('认证成功, 进入跑操系统')
        if os.path.exists(path + '/face.jpg'):
            os.remove(path + '/face.jpg')
        command = path + '/SportsSpider.exe' # 上次写的学校跑操系统的爬虫程序
        os.system(command)
    else:
        print('认证失败')

main()
Tags: Python 人脸识别 百度云
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