Python3.6--face++人脸识别开源平台使用说明
一.face++说明
Face++旷视科技有限公司旗下的新型视觉服务平台，他提供了大量及功能丰富开源的人脸，手势等识别的API接口。我在做人脸检测相关项目时接触到这个开源平台，为我项目的完成提供了很大的支持。但face++官网上的python相关的例程编写复杂，还是python2.7的老版本，不适合新手入门，在此写下一些调用相关API的说明，以供参考。
Face++官网：https://www.faceplusplus.com.cn/
二.face++账号及调用规则
当你登陆上网站后，在应用管理里创建自己的API Key，
创建的过程比较简单，不在这里赘述，创建的类型有两种，正式和启用，正式用户需要充值，可以获得稳定的传输，试用用户可能会出现
CONCURRENCY_LIMIT_EXCEEDED |
的错误，并发控制数超出限制，是指该 API Key 的 QPS 已经达到上限。
API Key 和API Secret 是你调用API的身份标识。
三.传入自己的图片并分析，调用Detect API
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Jun 9 15:30:59 2018
@author: lenovo
"""
import requests
key ="........."
secret ="..........."
filepath1 ="yun2.jpg"
filepath2 = "mayun2.jpg"
filepath3 = "mayun.jpg"
def detect_face(filepath):#传入图片文件
http_url ="https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect"
files = {"image_file": open(filepath, "rb")}
data = {"api_key":key, "api_secret": secret}
response = requests.post(http_url, data=data, files=files)
req_dict = response.json()
print(req_dict)
return req_dict
if __name__ == "__main__":
detect_face(filepath3)代码分析：
1 key和secret是你创建API Key是key和secret，filepath是图片的目录
2 http_url是调用url的地址，见官网detect API说明文档。
3.files和data的格式按照官网的’请求参数‘中要求的去设置，这里我使用的图片传输格式是image_file ，http请求中的multipart/form-data,它会将表单的数据处理为一条消息，以标签为单元，用分隔符分开。既可以上传键值对，也可以上传文件。
4.Requests是用python语言基于urllib编写的，采用的是Apache2 Licensed开源协议的HTTP库。Requests 允许你发送 HTTP请求，代码这里用request把需要的请求参数发送到http_url，
5.request.json返回的数据
每个返回值的含义见官网API说明
四.把face_token保存在face_set
接上部分代码：创建faceset存储face_token
def set_face():#创建face_set
url = 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/faceset/create'
params = {
'api_key':key,
'api_secret':secret,
}
response = requests.post(url,data = params)
req_dict = response.json()
print(req_dict)
return req_dictif __name__ == "__main__":
set_face()
faceset_token就是这个人脸库的唯一标识，当然你也可以加上outer_id等信息。
def addface(faceset,facetokens):#将face加入到faceset
url = 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/faceset/addface'
params = {
'api_key':key,
'api_secret':secret,
'faceset_token':faceset,
'face_tokens':facetokens
}
r = requests.post(url,data = params)
req_dict = r.json()
print(req_dict)
return req_dictif __name__ == "__main__":
image1 = detect_face(filepath3)
faceId1 = image1['faces'][0]['face_token']
addface('f3af21b2595296c2c287c2640fb3af95',faceId1)
face++有其他功能的API，都是按照类似的方式调用API，只要阅读官方的API说明，可以很好调用它的资源，完成有趣的任务。
五.识别图片并显示唯一标识，示例
1.在识别图片前，我们为它添加唯一标识user_id.查看说明文档：
在这里，我们为之前已经写进face_set中的face_token添加user_id,这里userid是一个字符串，我们在这里可以备注图片的姓名等其他信息 。比如我为我的图片添加id是‘mayun’
def face_SetUserID(face_token,user_id):#为检测出的某一个人脸添加标识信息，该信息会在Search接口结果中返回，用来确定用户身份。
url = 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/face/setuserid'
params = {
'api_key':key,
'api_secret':secret,
'face_token':face_token,
'user_id':user_id
}
r = requests.post(url,data = params)
req_dict = r.json()
print(req_dict)
return req_dictface_SetUserID('your face_token','Mr.mayun')
2.调用Search API 在faceset中匹配人脸信息，说明文档：
def face_search(image_file1,faceset_token):
url = 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/search'
files = {"image_file": open(image_file1, "rb")}
params = {
'api_key':key,
'api_secret':secret,
'faceset_token':faceset_token
}
r = requests.post(url,files = files,data = params)
req_dict = r.json()
print(req_dict)
return req_dict
if __name__ == "__main__":
face_search(filepath3(图片地址),'your face_set_token')
返回的数据有置信度，人脸坐标位置等信息，利用这些信息画出人脸矩形框并标注id。
if __name__ == "__main__":
img = cv2.imread(filepath2)
face_information = face_search(filepath2,'e55232f11a305f9165caf50ef16ae053')#该帧与faceset中人脸进行匹配
if face_information['faces'] :#[faces]数组不能为空，能在图像中找到脸
confidence = face_information['results'][0]['confidence']
thresholds = face_information['thresholds']['1e-5']
if confidence > 75 and thresholds < confidence: #置信度阈值判断
user_id = face_information['results'][0]['user_id'] #获得唯一人脸id
w = face_information['faces'][0]['face_rectangle']['width']
h = face_information['faces'][0]['face_rectangle']['top']
x = face_information['faces'][0]['face_rectangle']['left']
y = face_information['faces'][0]['face_rectangle']['height']
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)#人脸矩形框
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX#字体设置
cv2.putText(img, user_id, (x,y-5), font,1, (0,0,255),1)#照片/添加的文字/左上角坐标/字体/字体大小/颜色/字体粗细
cv2.imwrite('D:\\PYTHON0\\my_face_handsome\\video_face\\1.jpg',img)
使用opencv对图片进行读取存储画图等处理，关于putText，暂时只能使用英文字符，不能写入汉子，以后有时间再解决这个问题。以下是结果：
六.其他
如果你不知道你的face_set的信息，可以使用辅助API中faceset getfeceset 获取你所有创建的信息。Ok，如果你学会了，就可以利用这套开源平台搞事情了。
github：https://github.com/hfut-xc-yun/hfut-my-face/blob/master/face%2B%2B_1.py