最簡單的人臉檢測（免費呼叫百度AI開放平臺介面）-有解無憂

遠程呼叫百度AI開放平臺的web服務，快速完成人臉識別

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本篇概覽

在檢測人臉數量、位置、性別、口罩等場景時，可以考慮使用百度開放平臺提供的web介面，一個web請求就能完成檢測得到結果，本篇記錄了從申請到真實呼叫的完整程序，由以下步驟組成：

注冊百度賬號

按照您的實際情況，注冊個人或者企業賬號，這個不多說了

登錄百度智能云

使用剛才注冊號的賬號登錄，地址是：https://login.bce.baidu.com/

實名認證

打開百度智能云的控制臺：https://console.bce.baidu.com/
如下圖，點擊下圖紅框中的兩個按鈕，完成激活和實名認證：

創建應用

為了能夠使用百度服務，需要創建一個應用
先選擇類別，在控制臺頁面，操作如下圖，點擊紅框四：
此刻已跳轉到管理參考的頁面，點擊下圖紅框中的創建應用
為了免費使用百度的服務，先點擊下圖紅框中的去領取：
在領取頁面勾選人臉檢測：
領取完成后，回到創建應用的頁面，發現這些服務已經被勾選，如下圖：
應用相關的資訊填寫完成后，提交表單即可完成創建應用

拿到API Key和Secret Key

在應用串列頁面拿到API Key和Secret Key，這些都是呼叫百度服務的關鍵授權資訊，如下圖紅框所示：

得到access_token

在使用百度提供的各種服務（如人臉檢測）的時候，需要帶上授權資訊證明你有使用該服務的權限，這個授權資訊就是access_token
最簡單的方式就是curl命令獲取

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

這里用postman嘗試上述請求，如下圖，紅框中就是這次請求咱們要得到的access_token資訊：
拿到access_token，就可以開始的呼叫百度的服務了，如下圖，官方檔案說了這個access_token的有效期是30天：
關于百度云授權資訊的更多資訊請在此查看：https://cloud.baidu.com/doc/FACE/s/Tkqahnjtk

編碼

百度關于人臉檢測的檔案：https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/yk37c1u4t
人臉檢測服務是個web介面，也能通過操作curl或者postman來完成，但是為了在代碼中使用百度的服務，這里寫一段代碼來完成人臉檢測
今天的專案是個普通的maven工程，沒有使用spring或者spingboot框架，只有一些簡單的java類和main方法
首先要在專案中引入下面三個庫：

<!-- 快捷代碼輔助庫 -->
 <dependency>
	<groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <version>1.18.18</version>
</dependency>
<!-- 網路請求庫 -->
<dependency>
	<groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
	<artifactId>okhttp</artifactId>
	<version>3.10.0</version>
</dependency>
<!-- JSON處理 -->
<dependency>
	<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
	<artifactId>jackson-databind</artifactId>
	<version>2.11.0</version>
</dependency>

先新建一個物件FaceDetectRequest.java，用于保存請求引數：

package com.bolingcavalry.grabpush.bean.request;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
import lombok.Data;

/**
 * @author willzhao
 * @version 1.0
 * @description 請求物件
 * @date 2022/1/1 16:21
 */
@Data
public class FaceDetectRequest {
    // 圖片資訊(總資料大小應小于10M)，圖片上傳方式根據image_type來判斷
    String image;

    // 圖片型別
    // BASE64:圖片的base64值，base64編碼后的圖片資料，編碼后的圖片大小不超過2M；
    // URL:圖片的 URL地址( 可能由于網路等原因導致下載圖片時間過長)；
    // FACE_TOKEN: 人臉圖片的唯一標識，呼叫人臉檢測介面時，會為每個人臉圖片賦予一個唯一的FACE_TOKEN，同一張圖片多次檢測得到的FACE_TOKEN是同一個，
    @JsonProperty("image_type")
    String imageType;

    // 包括age,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,landmark150,quality,eye_status,emotion,face_type,mask,spoofing資訊
    //逗號分隔. 默認只回傳face_token、人臉框、概率和旋轉角度
    @JsonProperty("face_field")
    String faceField;

    // 最多處理人臉的數目，默認值為1，根據人臉檢測排序型別檢測圖片中排序第一的人臉（默認為人臉面積最大的人臉），最大值120
    @JsonProperty("max_face_num")
    int maxFaceNum;

    // 人臉的型別
    // LIVE表示生活照：通常為手機、相機拍攝的人像圖片、或從網路獲取的人像圖片等
    // IDCARD表示身份證芯片照：二代身份證內置芯片中的人像照片
    // WATERMARK表示帶水印證件照：一般為帶水印的小圖，如公安網小圖
    // CERT表示證件照片：如拍攝的身份證、工卡、護照、學生證等證件圖片
    // 默認LIVE
    @JsonProperty("face_type")
    String faceType;

    // 活體控制 檢測結果中不符合要求的人臉會被過濾
    // NONE: 不進行控制
    // LOW:較低的活體要求(高通過率 低攻擊拒絕率)
    // NORMAL: 一般的活體要求(平衡的攻擊拒絕率, 通過率)
    // HIGH: 較高的活體要求(高攻擊拒絕率 低通過率)
    // 默認NONE
    @JsonProperty("liveness_control")
    String livenessControl;
    
    // 人臉檢測排序型別
    // 0:代表檢測出的人臉按照人臉面積從大到小排列
    // 1:代表檢測出的人臉按照距離圖片中心從近到遠排列
    // 默認為0
    @JsonProperty("face_sort_type")
    int faceSortType;
}

其次是回應物件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 {
    // 回傳碼
    @JsonProperty("error_code")
    String errorCode;
    // 描述資訊
    @JsonProperty("error_msg")
    String errorMsg;
    // 回傳的具體內容
    Result result;

    /**
     * @author willzhao
     * @version 1.0
     * @description 回傳的具體內容
     * @date 2022/1/1 16:01
     */
    @Data
    public static class Result {
        // 人臉數量
        @JsonProperty("face_num")
        private int faceNum;
        // 每個人臉的資訊
        @JsonProperty("face_list")
        List<Face> faceList;

        /**
         * @author willzhao
         * @version 1.0
         * @description 檢測出來的人臉物件
         * @date 2022/1/1 16:03
         */
        @Data
        public static class Face {
            // 位置
            Location location;
            // 是人臉的置信度
            @JsonProperty("face_probability")
            double face_probability;
            // 口罩
            Mask mask;

            /**
             * @author willzhao
             * @version 1.0
             * @description 人臉在圖片中的位置
             * @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 口罩物件
             * @date 2022/1/1 16:11
             */
            @Data
            public static class Mask {
                int type;
                double probability;
            }
        }
    }
}

這里有一處要注意：FaceDetectResponse物件中的欄位是少于真實回應回傳的欄位的，這是因為這個demo不需要完整的回傳內容，因此只要選擇應用需要的欄位定義在FaceDetectResponse.java中即可
最后是完整的服務類BaiduCloudService.java，如下所示，即讀取圖片 -> 轉base64 -> 構造請求物件 -> 提交請求 -> 收到回應 -> 決議回應：

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 百度云服務的呼叫
 * @date 2022/1/1 11:06
 */
public class BaiduCloudService {

    // 轉換
    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：反序列化的時候，字符的欄位如果比類的欄位多，下面這個設定可以確保反序列化成功
        mapper.disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES);
    }

    /**
     * 將指定位置的圖片轉為base64字串
     * @param imagePath
     * @return
     */
    private String img2Base64(String imagePath) {
        InputStream inputStream = null;
        byte[] data = https://www.cnblogs.com/bolingcavalry/archive/2023/07/04/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);
    }

    /**
     * 檢測指定的圖片
     * @param imageBase64
     * @return
     */
    public FaceDetectResponse detect(String imageBase64) {
        // 請求物件
        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將請求物件序列化成字串
            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) {
        // 圖片在本地的位置
        String imagePath = "E:\\temp\\202201\\01\\pic\\1.jpeg";

        // 百度云的token，是通過此介面得到的：https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token
        String token = "24.95xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxx.xxxxxxxxxx.xxxxxx-xxxxxxxx";

        // 實體化服務物件
        BaiduCloudService service = new BaiduCloudService(token);

        // 將圖片轉為base64字串
        String imageBase64 = service.img2Base64(imagePath);

        // 向百度服務發請求，檢測人臉
        FaceDetectResponse faceDetectResponse = service.detect(imageBase64);

        // 輸出檢測結果
        System.out.println(faceDetectResponse);
    }
}

確保用于檢測的照片與上述代碼中的路徑一致（E:\temp\202201\01\pic\1.jpeg），我這里選用了一張戴口罩的單人照，如下圖：
執行BaiduCloudService的main方法，控制臺將百度回傳的檢測結果列印出來，注意下面的內容并非JSON，而是lombok的@ToString注解拼接出的效果：
至此，通過百度的web介面呼叫人臉檢測的實戰已完成，可見有了云平臺的支持，對于使用方來說開發程序變得非常簡單

使用限制

既然是免費的，就很難十全十美，這樣的web服務存在QPS限制，如下圖，一秒鐘不能超過兩個，如果完成了企業認證，可以增加到十個，如果依舊不能滿足需要，就只能付費了：

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