JavaCV調用百度AI實現人臉檢測方法詳解
本篇概覽
在檢測人臉數量、位置、性別、口罩等場景時，可以考慮使用百度開放平臺提供的web接口，一個web請求就能完成檢測得到結果，本篇記錄瞭從申請到真實調用的完整過程，由以下步驟組成：
註冊百度賬號
按照您的實際情況，註冊個人或者企業賬號，這個不多說瞭
登錄百度智能雲
使用剛才註冊號的賬號登錄，地址是：https://login.bce.baidu.com/
實名認證
打開百度智能雲的控制臺：https://console.bce.baidu.com/
如下圖，點擊下圖紅框中的兩個按鈕，完成激活和實名認證：
創建應用
為瞭能夠使用百度服務，需要創建一個應用
先選擇類別，在控制臺頁面，操作如下圖，點擊紅框四：
此刻已跳轉到管理引用的頁面，點擊下圖紅框中的創建應用
為瞭免費使用百度的服務，先點擊下圖紅框中的去領取：
在領取頁面勾選人臉檢測：
領取完成後，回到創建應用的頁面，發現這些服務已經被勾選，如下圖：
應用相關的信息填寫完成後，提交表單即可完成創建應用
拿到API Key和Secret Key
在應用列表頁面拿到API Key和Secret Key，這些都是調用百度服務的關鍵授權信息，如下圖紅框所示：
得到access_token
在使用百度提供的各種服務（如人臉檢測）的時候，需要帶上授權信息證明你有使用該服務的權限，這個授權信息就是access_token
最簡單的方式就是curl命令獲取
curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【百度雲應用的API Key】&client_secret=【百度雲應用的Secret Key】'
這裡用postman嘗試上述請求，如下圖，紅框中就是這次請求咱們要得到的access_token信息：
拿到access_token，就可以開始的調用百度的服務瞭，如下圖，官方文檔說瞭這個access_token的有效期是30天：
關於百度雲授權信息的更多信息請在此查看：https://cloud.baidu.com/doc/FACE/s/Tkqahnjtk
編碼
百度關於人臉檢測的文檔：https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/yk37c1u4t
人臉檢測服務是個web接口，也能通過操作curl或者postman來完成，但是為瞭在代碼中使用百度的服務，這裡寫一段代碼來完成人臉檢測
今天的項目是個普通的maven工程，沒有使用spring或者spingboot框架，隻有一些簡單的java類和main方法
首先要在項目中引入下面三個庫：
<!-- 快捷代碼輔助庫 -->
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.18</version>
</dependency>
<!-- 網絡請求庫 -->
<dependency>
<groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
<artifactId>okhttp</artifactId>
<version>3.10.0</version>
</dependency>
<!-- JSON處理 -->
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.11.0</version>
</dependency>
先新建一個對象FaceDetectRequest.java，用於保存請求參數：
package com.bolingcavalry.grabpush.bean.request;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
import lombok.Data;
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 請求對象
* @date 2022/1/1 16:21
*/
@Data
public class FaceDetectRequest {
// 圖片信息(總數據大小應小於10M)，圖片上傳方式根據image_type來判斷
String image;
// 圖片類型
// BASE64:圖片的base64值，base64編碼後的圖片數據，編碼後的圖片大小不超過2M；
// URL:圖片的 URL地址( 可能由於網絡等原因導致下載圖片時間過長)；
// FACE_TOKEN: 人臉圖片的唯一標識，調用人臉檢測接口時，會為每個人臉圖片賦予一個唯一的FACE_TOKEN，同一張圖片多次檢測得到的FACE_TOKEN是同一個。
@JsonProperty("image_type")
String imageType;
// 包括age,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,landmark150,quality,eye_status,emotion,face_type,mask,spoofing信息
//逗號分隔. 默認隻返回face_token、人臉框、概率和旋轉角度
@JsonProperty("face_field")
String faceField;
// 最多處理人臉的數目，默認值為1，根據人臉檢測排序類型檢測圖片中排序第一的人臉（默認為人臉面積最大的人臉），最大值120
@JsonProperty("max_face_num")
int maxFaceNum;
// 人臉的類型
// LIVE表示生活照：通常為手機、相機拍攝的人像圖片、或從網絡獲取的人像圖片等
// IDCARD表示身份證芯片照：二代身份證內置芯片中的人像照片
// WATERMARK表示帶水印證件照：一般為帶水印的小圖，如公安網小圖
// CERT表示證件照片：如拍攝的身份證、工卡、護照、學生證等證件圖片
// 默認LIVE
@JsonProperty("face_type")
String faceType;
// 活體控制 檢測結果中不符合要求的人臉會被過濾
// NONE: 不進行控制
// LOW:較低的活體要求(高通過率 低攻擊拒絕率)
// NORMAL: 一般的活體要求(平衡的攻擊拒絕率, 通過率)
// HIGH: 較高的活體要求(高攻擊拒絕率 低通過率)
// 默認NONE
@JsonProperty("liveness_control")
String livenessControl;
// 人臉檢測排序類型
// 0:代表檢測出的人臉按照人臉面積從大到小排列
// 1:代表檢測出的人臉按照距離圖片中心從近到遠排列
// 默認為0
@JsonProperty("face_sort_type")
int faceSortType;
}
其次是響應對象FaceDetectResponse.java：
package com.bolingcavalry.grabpush.bean.response;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
import lombok.Data;
import lombok.ToString;
import java.io.Serializable;
import java.util.List;
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description TODO
* @date 2022/1/1 13:30
*/
@Data
@ToString
public class FaceDetectResponse implements Serializable {
// 返回碼
@JsonProperty("error_code")
String errorCode;
// 描述信息
@JsonProperty("error_msg")
String errorMsg;
// 返回的具體內容
Result result;
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 返回的具體內容
* @date 2022/1/1 16:01
*/
@Data
public static class Result {
// 人臉數量
@JsonProperty("face_num")
private int faceNum;
// 每個人臉的信息
@JsonProperty("face_list")
List<Face> faceList;
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 檢測出來的人臉對象
* @date 2022/1/1 16:03
*/
@Data
public static class Face {
// 位置
Location location;
// 是人臉的置信度
@JsonProperty("face_probability")
double face_probability;
// 口罩
Mask mask;
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 人臉在圖片中的位置
* @date 2022/1/1 16:04
*/
@Data
public static class Location {
double left;
double top;
double width;
double height;
double rotation;
}
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 口罩對象
* @date 2022/1/1 16:11
*/
@Data
public static class Mask {
int type;
double probability;
}
}
}
}
這裡有一處要註意：FaceDetectResponse對象中的字段是少於真實響應返回的字段的，這是因為這個demo不需要完整的返回內容，因此隻要選擇應用需要的字段定義在FaceDetectResponse.java中即可
最後是完整的服務類BaiduCloudService.java，如下所示，即讀取圖片 -> 轉base64 -> 構造請求對象 -> 提交請求 -> 收到響應 -> 解析響應：
package com.bolingcavalry.grabpush.extend;
import com.bolingcavalry.grabpush.bean.request.FaceDetectRequest;
import com.bolingcavalry.grabpush.bean.response.FaceDetectResponse;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import okhttp3.*;
import sun.misc.BASE64Encoder;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 百度雲服務的調用
* @date 2022/1/1 11:06
*/
public class BaiduCloudService {
// 轉換
BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
static final MediaType JSON = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");
static final String URL_TEMPLATE = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=%s";
String token;
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
public BaiduCloudService(String token) {
this.token = token;
// 重要：反序列化的時候，字符的字段如果比類的字段多，下面這個設置可以確保反序列化成功
mapper.disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES);
}
/**
* 將指定位置的圖片轉為base64字符串
* @param imagePath
* @return
*/
private String img2Base64(String imagePath) {
InputStream inputStream = null;
byte[] data = null;
try {
inputStream = new FileInputStream(imagePath);
data = new byte[inputStream.available()];
inputStream.read(data);
inputStream.close();
} catch (IOException ioException) {
ioException.printStackTrace();
}
return null==data ? null :encoder.encode(data);
}
/**
* 檢測指定的圖片
* @param imageBase64
* @return
*/
public FaceDetectResponse detect(String imageBase64) {
// 請求對象
FaceDetectRequest faceDetectRequest = new FaceDetectRequest();
faceDetectRequest.setImageType("BASE64");
faceDetectRequest.setFaceField("mask");
faceDetectRequest.setMaxFaceNum(6);
faceDetectRequest.setFaceType("LIVE");
faceDetectRequest.setLivenessControl("NONE");
faceDetectRequest.setFaceSortType(0);
faceDetectRequest.setImage(imageBase64);
FaceDetectResponse faceDetectResponse = null;
try {
// 用Jackson將請求對象序列化成字符串
String jsonContent = mapper.writeValueAsString(faceDetectRequest);
//
RequestBody requestBody = RequestBody.create(JSON, jsonContent);
Request request = new Request
.Builder()
.url(String.format(URL_TEMPLATE, token))
.post(requestBody)
.build();
Response response = client.newCall(request).execute();
String rawRlt = response.body().string();
faceDetectResponse = mapper.readValue(rawRlt, FaceDetectResponse.class);
} catch (IOException ioException) {
ioException.printStackTrace();
}
return faceDetectResponse;
}
public static void main(String[] args) {
// 圖片在本地的位置
String imagePath = "E:\\temp\\202201\\01\\pic\\1.jpeg";
// 百度雲的token，是通過此接口得到的：https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token
String token = "24.95xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxx.xxxxxxxxxx.xxxxxx-xxxxxxxx";
// 實例化服務對象
BaiduCloudService service = new BaiduCloudService(token);
// 將圖片轉為base64字符串
String imageBase64 = service.img2Base64(imagePath);
// 向百度服務發請求，檢測人臉
FaceDetectResponse faceDetectResponse = service.detect(imageBase64);
// 輸出檢測結果
System.out.println(faceDetectResponse);
}
}
確保用於檢測的照片與上述代碼中的路徑一致（E:\temp\202201\01\pic\1.jpeg），我這裡選用瞭一張戴口罩的單人照，如下圖：
執行BaiduCloudService的main方法，控制臺將百度返回的檢測結果打印出來，註意下面的內容並非JSON，而是lombok的@ToString註解拼接出的效果：
至此，通過百度的web接口調用人臉檢測的實戰已完成，可見有瞭雲平臺的支持，對於使用方來說開發過程變得非常簡單
使用限制
既然是免費的，就很難十全十美，這樣的web服務存在QPS限制，如下圖，一秒鐘不能超過兩個，如果完成瞭企業認證，可以增加到十個，如果依舊不能滿足需要，就隻能付費瞭：
以上就是JavaCV調用百度AI實現人臉檢測方法詳解的詳細內容，更多關於JavaCV 百度AI 人臉檢測的資料請關註WalkonNet其它相關文章！
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