Python连接阿里云接口，实现实时人脸识别与统计-猿码集

1.阿里云人脸识别API介绍

阿里云人脸识别API包含人脸检测、人脸比对、人脸搜索等多个功能，本文主要关注人脸检测和人脸搜索。人脸检测主要实现对图片中的人脸进行检测和标注，可以识别出人脸的位置、角度和大小等信息；人脸搜索可以根据输入的人脸图像，在库中搜索与之最相似的人脸。

2.申请并使用阿里云人脸识别API

2.1 申请API

首先，需要在阿里云官网上注册并开通阿里云人脸识别API服务。具体操作过程可以参考阿里云官网的相关文档。开通服务后，可以获得Access Key ID和Access Key Secret。

2.2 API使用流程

使用阿里云人脸识别API的流程如下：

构造请求URL和参数；

使用签名算法计算请求的Signature；

发起HTTP POST请求，带上Access Key ID、Signature和请求参数；

接收并处理返回结果。

3.Python连接阿里云人脸识别API

3.1 安装Python SDK

阿里云官方提供了Python SDK，可以方便地进行API调用。可以通过pip命令安装：

pip install aliyun-python-sdk-facebody

3.2 编写代码

以下是使用Python连接阿里云人脸识别API的代码示例：


from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest
def detect_face(image_url):
    # 构造请求
    client = AcsClient('YOUR_ACCESS_KEY_ID', 'YOUR_ACCESS_KEY_SECRET', 'cn-shanghai')
    request = CommonRequest()
    request.set_method('POST')
    request.set_protocol_type('https')
    request.set_domain('facebody.cn-shanghai.aliyuncs.com')
    request.set_version('2019-12-30')
    request.set_action_name('DetectFace')
    # 设置请求参数
    request.add_query_param('ImageUrl', image_url)
    request.add_query_param('Attributes', '1')
    # 发送请求
    response = client.do_action_with_exception(request)
    # 处理返回结果
    result = response.decode('utf-8')
    import json
    result_dict = json.loads(result)
    face_list = result_dict.get('Data').get('FaceList')
    print('发现{}张人脸'.format(len(face_list)))
    for face in face_list:
        print(face.get('FaceRectangle'), face.get('Gender'))
def search_face(image_url):
    # 构造请求
    client = AcsClient('YOUR_ACCESS_KEY_ID', 'YOUR_ACCESS_KEY_SECRET', 'cn-shanghai')
    request = CommonRequest()
    request.set_method('POST')
    request.set_protocol_type('https')
    request.set_domain('facebody.cn-shanghai.aliyuncs.com')
    request.set_version('2019-12-30')
    request.set_action_name('SearchFace')
    # 设置请求参数
    request.add_query_param('ImageUrl', image_url)
    request.add_query_param('Group', 'test')
    # 发送请求
    response = client.do_action_with_exception(request)
    # 处理返回结果
    result = response.decode('utf-8')
    import json
    result_dict = json.loads(result)
    print('搜索结果：', result_dict.get('Result'))

其中，detect_face函数实现对图片中的人脸进行检测和标注，search_face函数实现在库中搜索与人脸图像最相似的人脸。

4.实时人脸识别与统计

结合摄像头或者监控设备，可以实时对人脸进行识别和统计。以下是实现方法的简要概述：

获取摄像头或监控设备的图像流；

对每一帧图像进行人脸检测和标注，同时记录检测到的人脸信息；

将人脸信息与之前的记录进行比对，统计人数和活动情况。

4.1 获取摄像头或监控设备的图像流

可以使用OpenCV库获取摄像头或监控设备的图像流。以下是获取USB摄像头图像流的代码示例：


import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了opencv库中的cv2.VideoCapture函数获取USB摄像头的实例，并通过读取摄像头输出的每一帧图像进行实时显示。可以通过按下q键退出程序。

4.2 进行人脸检测和标注

在获取到图像流后，就可以使用之前提到的detect_face函数进行人脸检测和标注。以下是完整代码示例：


import cv2
from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest
def detect_face(image_url):
    client = AcsClient('YOUR_ACCESS_KEY_ID', 'YOUR_ACCESS_KEY_SECRET', 'cn-shanghai')
    request = CommonRequest()
    request.set_method('POST')
    request.set_protocol_type('https')
    request.set_domain('facebody.cn-shanghai.aliyuncs.com')
    request.set_version('2019-12-30')
    request.set_action_name('DetectFace')
    request.add_query_param('ImageUrl', image_url)
    request.add_query_param('Attributes', '1')
    response = client.do_action_with_exception(request)
    result = response.decode('utf-8')
    import json
    result_dict = json.loads(result)
    return result_dict.get('Data').get('FaceList')
cap = cv2.VideoCapture(0)
face_list = []
while True:
    ret, frame = cap.read()
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
    # 每隔一秒进行一次人脸检测
    if len(face_list) == 0 or len(face_list[-1]) != 0 and len(face_list) % 25 == 0:
        image_url = 'data:image/jpg;base64,' + cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tostring().decode('base64').encode('base64').replace('\n','')
        faces = detect_face(image_url)
        face_list.append(faces)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码新增了一个face_list列表，用于存储每一帧图像中检测到的人脸信息，每隔一秒进行一次人脸检测，将结果添加到face_list中。

4.3 统计人数和活动情况

在获取到人脸信息后，就可以进行人数和活动情况的统计了。以下是代码示例：


# 计算平均体温
def get_temperature(image_url):
    client = AcsClient('YOUR_ACCESS_KEY_ID', 'YOUR_ACCESS_KEY_SECRET', 'cn-shanghai')
    request = CommonRequest()
    request.set_method('POST')
    request.set_protocol_type('https')
    request.set_domain('animal.cn-shanghai.aliyuncs.com')
    request.set_version('2018-11-06')
    request.set_action_name('DoRecognizeAction')
    request.add_query_param('ImageUrl', image_url)
    response = client.do_action_with_exception(request)
    result = response.decode('utf-8')
    import json
    result_dict = json.loads(result)
    return result_dict.get('Score')
face_count = 0
for faces in face_list:
    for face in faces:
        if (face.get('Gender') == 'female' and face.get('Age') >= 20 and face.get('Age') <= 40) or (face.get('Gender') == 'male' and face.get('Age') >= 18 and face.get('Age') <= 45):
            face_count += 1
            image_url = 'data:image/jpg;base64,' + cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tostring().decode('base64').encode('base64').replace('\n','')
            temperature = get_temperature(image_url)
            print('检测到符合条件的人脸，体温为{}度'.format(temperature))
print('过去一分钟内，一共有{}人进入了区域'.format(face_count))

这段代码使用get_temperature函数计算人脸的体温，并统计符合条件的人数。

5.总结

本文介绍了阿里云人脸识别API的使用方法，并实现了实时人脸识别和统计功能。该功能可以应用于人流密集区域的人员统计和体温监测等场景。

Python连接阿里云接口，实现实时人脸识别与统计