【Python+百度API】实现人脸识别和颜值检测系统（包括人脸数量、年龄、颜值评分、性别、种族、表情检测）（超详细附源码）

偏执的太偏执、 2023-09-30 17:12 8阅读 0赞

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本系统根据已有的模型上改写，添加了在给照片打分的同时可以显示照片，这样显得更加直观和真实

## 一、百度API文档 ##

如需要请自行前往官网查询文档相关内容

[百度API官网][API]

部分内容如下

**接口能力**

* **人脸检测**：检测图片中的人脸并标记出位置信息。
 * **人脸关键点**：展示人脸的核心关键点信息，及150个关键点信息。
 * **人脸属性值**：展示人脸属性信息，如年龄、性别等。
 * **人脸质量信息**：返回人脸各部分的遮挡、光照、模糊、完整度、置信度等信息。
 * **业务应用**
 
 典型应用场景：如**人脸属性分析**，**基于人脸关键点的加工分析**，**人脸营销活动**等。
 
 > 说明：检测响应速度，与图片中人脸数量相关，人脸数量较多时响应时间会有些许延长。
 
 **质量检测**
 
 如果需要判断一张图片中的人脸，是否符合后续识别或者对比的条件，可以使用此接口，在请求时在`face_field`参数中请求`quality`。基于返回结果`quality`中，以下字段及对应阈值，进行质量检测的判断，以保证人脸质量符合后续业务操作要求。
 
 <table> 
 <thead> 
 <tr> 
 <th>指标</th> 
 <th>字段与解释</th> 
 <th>推荐数值界限</th> 
 </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td>遮挡范围</td> 
 <td>occlusion，取值范围[0~1]，0为无遮挡，1是完全遮挡 含有多个具体子字段，表示脸部多个部位 通常用作判断头发、墨镜、口罩等遮挡</td> 
 <td>left_eye : 0.6, #左眼被遮挡的阈值 right_eye : 0.6, #右眼被遮挡的阈值 nose : 0.7, #鼻子被遮挡的阈值 mouth : 0.7, #嘴巴被遮挡的阈值 left_cheek : 0.8, #左脸颊被遮挡的阈值 right_cheek : 0.8, #右脸颊被遮挡的阈值 chin_contour : 0.6, #下巴被遮挡阈值</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>模糊度范围</td> 
 <td>blur，取值范围[0~1]，0是最清晰，1是最模糊</td> 
 <td>小于0.7</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>光照范围</td> 
 <td>illumination，取值范围[0~255] 脸部光照的灰度值，0表示光照不好 以及对应客户端SDK中，YUV的Y分量</td> 
 <td>大于40</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>姿态角度</td> 
 <td>Pitch：三维旋转之俯仰角度[-90(上), 90(下)] Roll：平面内旋转角[-180(逆时针), 180(顺时针)] Yaw：三维旋转之左右旋转角[-90(左), 90(右)]</td> 
 <td>分别小于20度</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>人脸完整度</td> 
 <td>completeness（0或1），0为人脸溢出图像边界， 1为人脸都在图像边界内</td> 
 <td>视业务逻辑判断</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>人脸大小</td> 
 <td>人脸部分的大小 建议长宽像素值范围：80*80~200*200</td> 
 <td>人脸部分不小于100*100像素</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
 </table>

## 二、结果展示 ##

世界杯正在如火如荼的进行中 让我们看看球星C罗的颜值打分评价

可见系统里可以测出人物的相当多特征，包括年龄 性别 种族 表情等等

别惊讶 在AI的认知里 57.28分已经不低了

![460bd2d829bc4126896b8ef76cd17d55.png][]

再让我们看看下一张照片的评分

篮球传奇巨星科比呢 看看他的评价 可见对于种族的判断还是十分准确

![5ad2b5b606e04356ac27d475b81b9b6a.png][]

在看一看著名港星的 也是经典梗的出处 评分暂且不论 对于种族的判断依然准确

![65d59116354645d5adea211541e180c7.png][]

## 三、代码 ##

部分代码如下

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import tkinter as tk
    from tkinter import filedialog, ttk
    import base64
    import json
    import requests
    from PIL import  Image,ImageTk
    win = tk.Tk()
    win.title("颜值检测")
    #root=tk.Tk()
    #root.title("展示图片")
    photo=None
    img=None
    # 打开文件对话框
    def getfile():
        file_path = filedialog.askopenfilename()
        to
        global img
        file_path = filedialog.askopenfilename()
        fpath.set(file_path)
        img=Image.open(file_path)
        photo=ImageTk.PhotoImage(img)
        imglabel=tk.Label(win,image=photo)
        imglabel.grid(row=0,column=0,columnspan=3)
    
    
    def face_baidu():
        class BaiduPicIndentify:
            def __init__(self, img):
                self.AK = "juqVLsljMBigcM4soXoVmMGr"
                self.SK = "g5EgLoGOxEs3jogREqGVWUYl1e5tLkUL"
                self.img_src = img
                self.headers = {
                    "Content-Type": "application/json; charset=UTF-8"
                }
    
            def get_accessToken(self):
                host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + self.AK + '&client_secret=' + self.SK
                response = requests.get(host, headers=self.headers)
                json_result = json.loads(response.text)
                return json_result['access_token']
    
            def img_to_BASE64(slef, path):
                with open(path, 'rb') as f:
                    base64_data = base64.b64encode(f.read())
                    return base64_data
    
            def detect_face(self):
                # 人脸检测与属性分析
                img_BASE64 = self.img_to_BASE64(self.img_src)
                request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect"
                post_data = {
                    "image": img_BASE64,
                    "image_type": "BASE64",
                    "face_field": "gender,age,beauty,gender,race,expression",
                    "face_type": "LIVE"
                }
                access_token = self.get_accessToken()
                request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
                response = requests.post(url=request_url, data=post_data, headers=self.headers)
                json_result = json.loads(response.text)
                if json_result['error_msg'] != 'pic not has face':
                    t1 = tk.Label(win, text=json_result['result']['face_num']).grid(row=4, column=1)
                    t2 = tk.Label(win, text=json_result['result']['face_list'][0]['age']).grid(row=5, column=1)
                    t3 = tk.Label(win, text=json_result['result']['face_list'][0]['beauty']).grid(row=6, column=1)
                    t4 = tk.Label(win, text=json_result['result']['face_list'][0]['gender']['type']).grid(row=7, column=1)
                    t5 = tk.Label(win, text=json_result['result']['face_list'][0]['race']['type']).grid(row=8, column=1)
                    t6 = tk.Label(win, text=json_result['result']['face_list'][0]['expression']['type']).grid(row=9,
                                                                                                              column=1)
        if __name__ == '__main__':
            img_src = fpath.get()
            baiduDetect = BaiduPicIndentify(img_src)
            baiduDetect.detect_face()
    
    
    
    #win = tk.Tk()
    #win.title("颜值检测")
    win.geometry("400x200")
    fpath = tk.StringVar()
    #ttk.Button(root,text='show',command=show).grid(row=1,column=1)
    #root.mainloop()
    l = tk.Label(win, text='颜值检测系统-由百度AI提供', bg='brown', font='黑体,20,bold', fg='white')
    l.grid(row=1, column=0)
    command=show()).grid(row=2,column=1)
    ttk.Entry(win, textvariable=fpath).grid(row=2, column=1)
    
    l1 = tk.Label(win, text='人脸数：')
    l1.grid(row=4, column=0)
    l2 = tk.Label(win, text='人物年龄：')
    l2.grid(row=5, column=0)
    l3 = tk.Label(win, text='人物颜值评分：')
    l3.grid(row=6, column=0)
    l4物表情：')
    l6.grid(row=9, column=0)
    
    b = tk.Button(win, text="点我检测", width=15, height=2, command=face_baidu)
    b.grid(row=10, column=0)
    
    win.mainloop()

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[API]: https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/yk37c1u4t
[460bd2d829bc4126896b8ef76cd17d55.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/460bd2d829bc4126896b8ef76cd17d55.png
[5ad2b5b606e04356ac27d475b81b9b6a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/5ad2b5b606e04356ac27d475b81b9b6a.png
[65d59116354645d5adea211541e180c7.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/65d59116354645d5adea211541e180c7.png