Python调用百度API实现人脸融合

Posted 2022-03-23 ZHW_AI课题组

目录

• 1.作者介绍
• 2.人脸融合介绍
• 3.调用百度智能云API
• 4.代码解析
• • 4.1 导入库
  • 4.2 获取token
  • 4.3 读取图片，转换编码
  • 4.4 调用百度智能云接口实现图片融合
  • 4.5 下载融合图片
  • 4.6 运行主程序
  • 4.7 融合结果展示
• 5. 完整代码

1.作者介绍

刘帅波，男，西安工程大学电子信息学院，2021级研究生，张宏伟人工智能课题组
研究方向：机器视觉与人工智能
电子邮件：[e-mail]

2.人脸融合介绍

简单来说就是对两张人脸进行融合处理，使生成的人脸同时具备两张人脸的外貌特征。这是百度智能云官网平台给出的在线测试页面，支持四种图片格式，且要求图片大小不超过2M。

3.调用百度智能云API

如何创建应用接口步骤如下，按照箭头提示依次点击即可
步骤一：

步骤二:

步骤三：

4.代码解析

4.1 导入库

import requests         # 可以用来生成一个网络请求，抓取网络信息即用来调用百度云的接口
import base64           # 将图片信息采用Base64编码
import json             # 是一种轻量级的数据交换格式

4.2 获取token

# token获取
def get_token(client_id, client_secret):
    # client_id为官网获取的API Key，client_secret为官网获取的Secret Key.下行client_id=后的马赛克为你的API Key，client_secret=后的马赛克为你的Secret Key
    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=********&client_secret=*********"
    response = requests.get(url)
    resultJson = response.json()
    return resultJson['access_token']

这里需要使用自己在百度智能云获取的API Key和Secret Key，token相当于访问百度云人脸融合接口时服务端发放给你的“访问许可”

4.3 读取图片，转换编码

# 根据图片名读取图片，并转换成base64
def read_photo(name):
    with open('%s' % name, 'rb') as f:
        base64_data = base64.b64encode(f.read())
        bd = base64_data.decode()
        return bd

此处属于固定函数模型

4.4 调用百度智能云接口实现图片融合

# 调用百度的接口，实现融合图片
def face_fusion(token, template, target):
    url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v1/merge'
    request_url = url + '?access_token=' + token
    params = 
        "image_template":                # 将其中一张图片设置为模板（相当于底层图片）
            "image": template,
            "image_type": "BASE64",
            "quality_control": "NORMAL"
        ,
        "image_target":                  # 将其中一张图片设置为目标（相当于人脸信息“叠加”到模板上）
            "image": target,
            "image_type": "BASE64",
            "quality_control": "NORMAL"
        ,
        "merge_degree": "HIGH"            # 融合程度
    
    params = json.dumps(params)
    headers = 'content-type': 'application/json'
    result = requests.post(request_url, data=params, headers=headers).json()  # 经过调用百度云接口服务器返回的内容（融合结果）
    if result['error_code'] == 0:
        res = result["result"]["merge_image"]
        down_photo(res)
    else:
        print(str(result['error_code']) + result['error_msg'])

这里为核心部分，调用百度API实现人脸图像融合

4.5 下载融合图片

# 下载融合后图片
def down_photo(data):
    imagedata = base64.b64decode(data)
    file = open('D:\\\\研一任务\\\\课程作业\\\\人工智能高级语言程序设计\\\\result.jpg', "wb")
    # 融合图片保存路径，'wb'：以二进制格式打开一个文件只用于写入，文件存在则覆盖，若不存在创建新文件
    file.write(imagedata)

注意此处的保存路径名称，避免出现“\\n”，“\\r”等形式，造成路径无法读取错误

4.6 运行主程序

# 主程序
if __name__ == '__main__':
    # 路径为自己的图片存储路径
    胡歌 = read_photo('D:\\\\研一任务\\\\课程作业\\\\人工智能高级语言程序设计\\\\1.jpg')                # 模板图片
    赵丽颖 = read_photo('D:\\\\研一任务\\\\课程作业\\\\人工智能高级语言程序设计\\\\2.jpg')              # 目标图片
    token = get_token('*********', '**********')  # 前者为API Key，后者改为Secret Key
    face_fusion(token, 胡歌, 赵丽颖)

此处需要使用百度智能云获取的API Key和Secret Key，运行主程序便可获得人脸融合图像结果（注意：应当选择正面无遮挡的清晰人脸照片，否则会出现检测不到人脸的提示）

4.7 融合结果展示

5. 完整代码

'''
Author:LSB / 207
Date:2022年03月03日
'''

import requests         # 可以用来生成一个网络请求，抓取网络信息即用来调用百度云的接口
import base64           # 将图片信息采用Base64编码
import json             # 是一种轻量级的数据交换格式


# token获取
def get_token(client_id, client_secret):
    # client_id为官网获取的API Key，client_secret为官网获取的Secret Key.下行client_id=后的马赛克为你的API Key，client_secret=后的马赛克为你的Secret Key
    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=***********&client_secret=************"  # 注意此处的&符号
    response = requests.get(url)
    resultJson = response.json()
    return resultJson['access_token']


# 根据图片名读取图片，并转换成base64
def read_photo(name):
    with open('%s' % name, 'rb') as f:
        base64_data = base64.b64encode(f.read())
        bd = base64_data.decode()
        return bd


# 调用百度的接口，实现融合图片
def face_fusion(token, template, target):
    url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v1/merge'
    request_url = url + '?access_token=' + token
    params = 
        "image_template":                # 将其中一张图片设置为模板（相当于底层图片）
            "image": template,
            "image_type": "BASE64",
            "quality_control": "NORMAL"
        ,
        "image_target":                  # 将其中一张图片设置为目标（相当于人脸信息“叠加”到模板上）
            "image": target,
            "image_type": "BASE64",
            "quality_control": "NORMAL"
        ,
        "merge_degree": "HIGH"            # 融合程度
    
    params = json.dumps(params)
    headers = 'content-type': 'application/json'
    result = requests.post(request_url, data=params, headers=headers).json()  # 经过调用百度云接口服务器返回的内容（融合结果）
    if result['error_code'] == 0:
        res = result["result"]["merge_image"]
        down_photo(res)
    else:
        print(str(result['error_code']) + result['error_msg'])


# 下载融合后图片
def down_photo(data):
    imagedata = base64.b64decode(data)
    file = open('D:\\\\研一任务\\\\课程作业\\\\人工智能高级语言程序设计\\\\result.jpg', "wb")
    # 融合图片保存路径，'wb'：以二进制格式打开一个文件只用于写入，文件存在则覆盖，若不存在创建新文件
    file.write(imagedata)


# 主程序
if __name__ == '__main__':
    # 路径为自己的图片存储路径
    胡歌 = read_photo('D:\\\\研一任务\\\\课程作业\\\\人工智能高级语言程序设计\\\\1.jpg')                # 模板图片
    赵丽颖 = read_photo('D:\\\\研一任务\\\\课程作业\\\\人工智能高级语言程序设计\\\\2.jpg')              # 目标图片
    token = get_token('*********', '**********')  # 前者为API Key，后者改为Secret Key
    face_fusion(token, 胡歌, 赵丽颖)