1. 概述
本文介绍如何使用Python连接阿里云AI接口，实现实时物体识别与跟踪功能。本文主要使用阿里云的人脸识别API，演示代码基于Python3编写。
2. 获取AccessKey
2.1 注册阿里云账号
在访问阿里云API前，需要注册阿里云账号。如果您还没有阿里云账号，可以通过这里注册一个。
2.2 获取AccessKey
注册成功后，登录阿里云控制台，点击右上角的“AccessKey管理”：
在弹出的窗口中，点击“创建AccessKey”按钮即可获取AccessKey：
3. 安装阿里云Python SDK
阿里云官方提供了Python SDK，使用Python SDK可以方便地调用API。使用pip安装：
pip install aliyun-python-sdk-core4. API调用
4.1 创建Face Detect API客户端
使用Python SDK调用Face Detect API，需要创建Face Detect API客户端。创建客户端需要传入AccessKey和AccessKey Secret。
from alibabacloud_facebody20191230.client import Client
client = Client(
accessKeyId='yourAccessKeyId',
accessKeySecret='yourAccessKeySecret',
regionId='cn-shanghai'
)
说明：
accessKeyId和accessKeySecret是您在阿里云中创建的AccessKey，可以在阿里云控制台中查看。
regionId是Face Detect API的Region，具体Region可以在阿里云控制台中查看。
4.2 调用API接口进行人脸检测
使用client对象调用API的detect_face方法即可进行人脸检测。参数image_data是待检测图片的二进制数据，format必须为“RAW”，即不需要额外处理的原始数据。返回值是个字典类型。
response = client.detect_face(
image_data=image_data,
format='RAW'
)
说明：
image_data是待检测图片的二进制数据。
4.3 解析API输出
API输出是JSON格式的，我们需要解析输出，得到人脸在图片中的位置、角度等信息，以及每个人脸对应的FaceId。
boxes = []
faceIds = []
for i in response['Data']['Elements']:
box = i.get('Box')
if box is not None:
boxes.append(box)
faceId = i.get('FaceId')
if faceId is not None:
faceIds.append(faceId)
说明：
response['Data']['Elements']是人脸检测API的输出，是个列表类型。其中每个元素对应一张人脸。
box表示人脸在图像中的坐标位置，是个字典类型。
faceId表示每个人脸对应的FaceId。
5. 整合OpenCV进行实时物体识别与跟踪
本节演示如何使用OpenCV对实时视频流进行读取和处理，并实现实时物体识别与跟踪功能。
首先，我们需要安装OpenCV包：
pip install opencv-python5.1 打开摄像头
打开摄像头的代码如下所示：
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头，在Windows系统中一般传0作为参数
5.2 循环处理视频流
获取视频流，并进行循环处理，代码如下所示：
while True:
_, frame = cap.read()
image_data = cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tostring()
response = client.detect_face(
image_data=image_data,
format='RAW'
)
boxes = []
faceIds = []
for i in response['Data']['Elements']:
box = i.get('Box')
if box is not None:
boxes.append(box)
faceId = i.get('FaceId')
if faceId is not None:
faceIds.append(faceId)
# 在图像上绘制检测到的人脸
for box in boxes:
x, y, w, h = box
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('frame', frame)
# 按下q键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
说明：
我们使用cap.read()方法获取视频流中的每一帧，并通过cv2.imencode()方法将图片数据转换为二进制格式。
我们使用之前连接阿里云API的方法detect_face()对每一帧进行人脸检测，并得到每个人脸在图片中的位置和FaceId。
我们在每个人脸的位置绘制矩形，表示该人脸的位置。
我们使用cv2.imshow()方法显示每一帧处理后的图像。
按下q键退出循环，并释放摄像头资源并关闭窗口。
6. 完整代码
from alibabacloud_facebody20191230.client import Client
import cv2
client = Client(
accessKeyId='yourAccessKeyId',
accessKeySecret='yourAccessKeySecret',
regionId='cn-shanghai'
)
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
_, frame = cap.read()
image_data = cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tostring()
response = client.detect_face(
image_data=image_data,
format='RAW'
)
boxes = []
faceIds = []
for i in response['Data']['Elements']:
box = i.get('Box')
if box is not None:
boxes.append(box)
faceId = i.get('FaceId')
if faceId is not None:
faceIds.append(faceId)
for box in boxes:
x, y, w, h = box
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
7. 总结
本文介绍了如何使用Python连接阿里云API，实现实时物体识别与跟踪功能。我们使用阿里云的人脸识别API对每一帧视频进行人脸检测，并使用OpenCV在图像中绘制人脸位置矩形。
需要注意的是：
阿里云的API接口都需要认证和计费。本文演示的人脸识别API也需要认证和计费。
Face Detect API有一定的检测准确率，但由于技术原因，可能不适用于某些复杂场景下的人脸检测。