【百度AI_人脸识别】图片对比相似度、人脸对比登录（调摄像头）
人脸对比
此文档功能：
- 两张人脸图片相似度对比：比对两张图片中人脸的相似度，并返回相似度分值。
- 存档一张图片与调用的摄像中的人脸进行对比。
- 项目、资源下载：https://download.csdn.net/download/m0_70083523/87150842?spm=1001.2014.3001.5503
1、人脸识别申请：
产品--->人工智能--->人脸识别认证
领取资源-->创建应用-->调用服务：
-
领取资源：
-
创建应用：获得密钥
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ml2I8yLQ-1669287467789)(F:\AAAAAAAANEW\Typora-user-images\1669284243789.png)]](http://img.e-com-net.com/image/info8/59820b85cd924efc9f29ae10fc16003c.jpg)
-
调用服务：进入技术文档gitHub不一定能进去，那就根据API文档使用接口即可。
2、创建项目：
▶创建springBoot项目，创建com包即可，方便项目的复制
▶将下载的zip解压，找到baidu文件整个复制到项目中
▶pom.xml中导包jar包：
<dependency>
<groupId>org.slf4jgroupId>
<artifactId>slf4j-simpleartifactId>
<version>1.7.25version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.jsongroupId>
<artifactId>jsonartifactId>
<version>20180130version>
dependency>
3、项目预览：
- 1、api的关键类，AipFace这里面就是百度提供给我们的所有方法，可直接使用。
- 2、Test.java是第四步要创建的测试类，调用平台创建的应用，对比图片。
4、测试类：
▶创建测试类，测试类代码
测试类中要修改的东西（都在平台创建应用）：
- APP_ID
- API_KEY
- SECRET_KEY
import com.baidu.aip.face.AipFace;
import com.baidu.aip.face.MatchRequest;
import org.json.JSONObject;
import sun.misc.BASE64Encoder;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Test {
//修改下列三个参数:
public static final String APP_ID = "APP_ID ";
public static final String API_KEY = "API_KEY ";
public static final String SECRET_KEY = "SECRET_KEY ";
public static void main(String[] args) {
AipFace aipFace = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
//放入自己本地图片路径：
String img1="D:\\FaceDemo\\src\\main\\resources\\imgs\\img1.jpg";
String img2="D:\\FaceDemo\\src\\main\\resources\\imgs\\img2.jpg";
//两张不一样的图片
String getImageStr1 = GetImageStr(img1);
String getImageStr2 = GetImageStr(img2);
// String getImageStr3 = GetImageStr(img1);
List<MatchRequest> input = new ArrayList<>();
MatchRequest mr1 = new MatchRequest(getImageStr1, "BASE64");
MatchRequest mr2 = new MatchRequest(getImageStr2, "BASE64");
// MatchRequest mr2 = new MatchRequest(getImageStr3, "BASE64");
input.add(mr1);
input.add(mr2);
JSONObject match = aipFace.match(input);
System.out.println(match);
}
public static String GetImageStr(String imgFile) {//将图片文件转化为字节数组字符串，并对其进行Base64编码处理
InputStream in = null;
byte[] data = null;
//读取图片字节数组
try {
in = new FileInputStream(imgFile);
data = new byte[in.available()];
in.read(data);
in.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
//对字节数组Base64编码
BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
return encoder.encode(data);//返回Base64编码过的字节数组字符串
}
}
▶运行Test的main方法，进行对比两图结果：相似性score：55.74…%， 接口调用成功！！！`
▶官方参数信息：https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/Lk37c1tpf学习看文档
调用摄像头：
在静态static中创建phote.html，并加入jquery的jar包
DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8"/>
<title>title>
<style>
* {
padding: 0;
margin: 0;
}
div {
width: 100vw;
height: 100vh;
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
}
.btn {
width: 100px;
height: 50px;
border-radius: 10px;
background: #ff9900;
line-height: 50px;
text-align: center;
color: #fff;
box-shadow: 0 0 10px #999;
}
#video {
width: 300px;
height: 300px;
border: 5px solid #000;
border-radius: 10px;
margin-left: 5px;
}
#canvas {
width: 300px;
height: 300px;
border: 5px solid #000;
border-radius: 10px;
margin-left: 5px;
}
style>
head>
<script src="js/jquery-1.11.1.min.js" type="text/javascript" charset="utf-8">script>
<body>
<div>
<div id="play" class="btn">开始摄像div>
<div id="take" class="btn">拍照div>
<div id="sub_btn" class="btn">登录div>
<video id="video">video>
<canvas id="canvas" width="300px" height="300px">canvas>
div>
<script>
$(function () {
// 开启摄像
document.getElementById('play').onclick = () => {
let constraints = {
// video属性设置
video: {
width: 300,
height: 300
},
// audio属性设置
audio: false
}
navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints)
.then(mediaStream => {
// 成功返回promise对象，接收一个mediaStream参数与video标签进行对接
document.getElementById('video').srcObject = mediaStream
document.getElementById('video').play()
})
// 失败就失败了
}
// 拍照、canvas绘制
document.getElementById('take').onclick = () => {
let ctx = document.getElementById("canvas").getContext('2d')
ctx.drawImage(document.getElementById("video"), 0, 0, 300, 300)
}
$("body").on("click", "#sub_btn", function () {
var imgdata = document.getElementById("canvas").toDataURL("image/jpeg");
console.log(imgdata)
$.ajax({
url:"/Face/test",
type:"post",
async: true,
dataType:"json",
contentType : "application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8",
data:{
image:imgdata
},
success:function (res) {
if (res.result.score>70)
alert("登录成功")
else alert("登录失败")
}
})
});
})
script>
body>
html>
创建controller类
@Controller
@RequestMapping("/Face")
public class FaceController {
public static final String APP_ID = "28626699";
public static final String API_KEY = "o6sVZ78HN8n3aSE7pCkqPq6S";
public static final String SECRET_KEY = "F7vjecMGzkggukxOga8xU4vpFy6NtVKt";
@PostMapping( "/facetTest")
public String facetTest(@RequestParam("image") String image) {
String substring = image.substring("data:image/jpeg;base64,".length());
AipFace aipFace = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
//保存一张图片，与之后调用摄像头而来的图片进行对比
String img1="D:\\IntelliJ_IDEAProjects\\springBoot_face\\src\\main\\resources\\img\\img1.jpg";
//两张不一样的图片
String getImageStr1 = GetImageStr(img1);
List<MatchRequest> input = new ArrayList<>();
MatchRequest mr1 = new MatchRequest(getImageStr1, "BASE64");
MatchRequest mr2 = new MatchRequest(substring, "BASE64");
input.add(mr1);
input.add(mr2);
JSONObject match = aipFace.match(input);
System.out.println(match);
return match.toString();
}
public static String GetImageStr(String imgFile) {//将图片文件转化为字节数组字符串，并对其进行Base64编码处理
InputStream in = null;
byte[] data = null;
//读取图片字节数组
try {
in = new FileInputStream(imgFile);
data = new byte[in.available()];
in.read(data);
in.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
//对字节数组Base64编码
BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
return encoder.encode(data);//返回Base64编码过的字节数组字符串
}
}
这个图片的对比与我们在controller中存的那张图片有关：
//保存一张图片，与之后调用摄像头而来的图片进行对比
String img1="D:\\IntelliJ_IDEAProjects\\springBoot_face\\src\\main\\resources\\img\\img1.jpg";
