远程调用百度AI开放平台的web服务，快速完成人脸识别
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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：
<!-- 快捷代码辅助库 --> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <version>1.18.18</version> </dependency> <!-- 网络请求库 --> <dependency> <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId> <artifactId>okhttp</artifactId> <version>3.10.0</version> </dependency> <!-- JSON处理 --> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> <version>2.11.0</version> </dependency> - 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<Face> 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 mapper = 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:temp202201 1pic1.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：
