JavaCV调用百度AI实现人脸检测方法详解

JavaCV调用百度AI实现人脸检测方法详解

目录本篇概览注册百度账号登录百度智能云实名认证创建应用拿到API Key和Secret Key编码使用限制

本篇概览

在检测人脸数量、位置、性别、口罩等场景时，可以考虑使用百度开放平台提供的web接口，一个web请求就能完成检测得到结果，本篇记录了从申请到真实调用的完整过程，由以下步骤组成：

注册百度账号

按照您的实际情况，注册个人或者企业账号，这个不多说了

登录百度智能云

使用刚才注册号的账号登录，地址是：https://login.bce.baidu.com/

实名认证

打开百度智能云的控制台：https://console.bce.baidu.com/

如下图，点击下图红框中的两个按钮，完成激活和实名认证：

创建应用

为了能够使用百度服务，需要创建一个应用

先选择类别，在控制台页面，操作如下图，点击红框四：

此刻已跳转到管理引用的页面，点击下图红框中的创建应用

为了免费使用百度的服务，先点击下图红框中的去领取：

在领取页面勾选人脸检测：

领取完成后，回到创建应用的页面，发现这些服务已经被勾选，如下图：

应用相关的信息填写完成后，提交表单即可完成创建应用

拿到API Key和Secret Key

在应用列表页面拿到API Key和Secret Key，这些都是调用百度服务的关键授权信息，如下图红框所示：

得到access_token

在使用百度提供的各种服务（如人脸检测）的时候，需要带上授权信息证明你有使用该服务的权限，这个授权信息就是access_token

最简单的方式就是curl命令获取

curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【百度云应用的API Key】&client_secret=【百度云应用的Secret Key】'

这里用postman尝试上述请求，如下图，红框中就是这次请求咱们要得到的access_token信息：

拿到access_token，就可以开始的调用百度的服务了，如下图，官方文档说了这个access_token的有效期是30天：

关于百度云授权信息的更多信息请在此查看：https://cloud.baidu.com/doc/FACE/s/Tkqahnjtk

编码

百度关于人脸检测的文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/yk37c1u4t

人脸检测服务是个web接口，也能通过操作curl或者postman来完成，但是为了在代码中使用百度的服务，这里写一段代码来完成人脸检测

今天的项目是个普通的maven工程，没有使用spring或者spingboot框架，只有一些简单的java类和main方法

首先要在项目中引入下面三个库：

org.projectlombok

lombok

1.18.18

com.squareup.okhttp3

okhttp

3.10.0

com.fasterxml.jackson.core

jackson-databind

2.11.0

先新建一个对象FaceDetectRequest.java，用于保存请求参数：

package com.bolingcavalry.grabpush.bean.request;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;

import lombok.Data;

/**

* @author willzhao

* @version 1.0

* @description 请求对象

* @date 2022/1/1 16:21

*/

@Data

public class FaceDetectRequest {

// 图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image_type来判断

String image;

// 图片类型

// BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M；

// URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)；

// FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE_TOKEN是同一个。

@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

//逗号分隔. 默认只返回face_token、人脸框、概率和旋转角度

@JsonProperty("face_field")

String faceField;

// 最多处理人脸的数目，默认值为1，根据人脸检测排序类型检测图片中排序第一的人脸（默认为人脸面积最大的人脸），最大值120

@JsonProperty("max_face_num")

int maxFaceNum;

// 人脸的类型

// LIVE表示生活照：通常为手机、相机拍摄的人像图片、或从网络获取的人像图片等

// IDCARD表示身份证芯片照：二代身份证内置芯片中的人像照片

// WATERMARK表示带水印证件照：一般为带水印的小图，如公安网小图

// CERT表示证件照片：如拍摄的身份证、工卡、护照、学生证等证件图片

// 默认LIVE

@JsonProperty("face_type")

String faceType;

// 活体控制 检测结果中不符合要求的人脸会被过滤

// NONE: 不进行控制

// LOW:较低的活体要求(高通过率 低攻击拒绝率)

// NORMAL: 一般的活体要求(平衡的攻击拒绝率, 通过率)

// HIGH: 较高的活体要求(高攻击拒绝率 低通过率)

// 默认NONE

@JsonProperty("liveness_control")

String livenessControl;

// 人脸检测排序类型

// 0:代表检测出的人脸按照人脸面积从大到小排列

// 1:代表检测出的人脸按照距离图片中心从近到远排列

// 默认为0

@JsonProperty("face_sort_type")

int faceSortType;

}

其次是响应对象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 {

// 返回码

@JsonProperty("error_code")

String errorCode;

// 描述信息

@JsonProperty("error_msg")

String errorMsg;

// 返回的具体内容

Result result;

/**

* @author willzhao

* @version 1.0

* @description 返回的具体内容

* @date 2022/1/1 16:01

*/

@Data

public static class Result {

// 人脸数量

@JsonProperty("face_num")

private int faceNum;

// 每个人脸的信息

@JsonProperty("face_list")

List faceList;

/**

* @author willzhao

* @version 1.0

* @description 检测出来的人脸对象

* @date 2022/1/1 16:03

*/

@Data

public static class Face {

// 位置

Location location;

// 是人脸的置信度

@JsonProperty("face_probability")

double face_probability;

// 口罩

Mask mask;

/**

* @author willzhao

* @version 1.0

* @description 人脸在图片中的位置

* @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 口罩对象

* @date 2022/1/1 16:11

*/

@Data

public static class Mask {

int type;

double probability;

}

}

}

}

这里有一处要注意：FaceDetectResponse对象中的字段是少于真实响应返回的字段的，这是因为这个demo不需要完整的返回内容，因此只要选择应用需要的字段定义在FaceDetectResponse.java中即可

最后是完整的服务类BaiduCloudService.java，如下所示，即读取图片 -> 转base64 -> 构造请求对象 -> 提交请求 -> 收到响应 -> 解析响应：

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 百度云服务的调用

* @date 2022/1/1 11:06

*/

public class BaiduCloudService {

// 转换

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 mappPqlaILLQver = new ObjectMapper();

public BaiduCloudService(String token) {

this.token = token;

// 重要：反序列化的时候，字符的字段如果比类的字段多，下面这个设置可以确保反序列化成功

mapper.disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES);

}

/**

* 将指定位置的图片转为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);

}

/**

* 检测指定的图片

* @param imageBase64

* @return

*/

public FaceDetectResponse detect(String imageBase64) {

// 请求对象

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将请求对象序列化成字符串

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) {

// 图片在本地的位置

String imagePath = "E:\\temp\\202201\\01\\pic\\1.jpeg";

// 百度云的token，是通过此接口得到的：https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token

String token = "24.95xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxx.xxxxxxxxxx.xxxxxx-xxxxxxxx";

// 实例化服务对象

BaiduCloudService service = new BaiduCloudService(token);

// 将图片转为base64字符串

String imageBase64 = service.img2Base64(imagePath);

// 向百度服务发请求，检测人脸

FaceDetectResponse faceDetectResponse = service.detect(imageBase64);

// 输出检测结果

System.out.println(faceDetectResponse);

}

}

确保用于检测的照片与上述代码中的路径一致（E:\temp\202201\01\pic\1.jpeg），我这里选用了一张戴口罩的单人照，如下图：

执行BaiduCloudService的main方法，控制台将百度返回的检测结果打印出来，注意下面的内容并非JSON，而是lombok的@ToString注解拼接出的效果：

至此，通过百度的web接口调用人脸检测的实战已完成，可见有了云平台的支持，对于使用方来说开发过程变得非常简单

使用限制

既然是免费的，就很难十全十美，这样的web服务存在QPS限制，如下图，一秒钟不能超过两个，如果完成了企业认证，可以增加到十个，如果依旧不能满足需要，就只能付费了：

以上就是JavaCV调用百度AI实现人脸检测方法详解的详细内容，更多关于JavaCV 百度AI 人脸检测的资料请关注我们其它相关文章！

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