使用Python与腾讯云接口对接，实现实时人脸识别与活体检测功能

使用Python与腾讯云接口对接，实现实时人脸识别与活体检测功能

在当今智能化的时代，人脸识别技术已经被广泛应用于各个领域。同时也存在着一些安全问题，比如常见的照片、视频等欺骗方式，而人脸的活体检测技术可以有效的预防这些问题。本文将介绍如何在Python语言中利用腾讯云接口实现实时人脸识别与活体检测功能。

腾讯云人脸识别接口

腾讯云人脸识别接口是进行人脸识别的重要工具，可以实现如图片分析、人脸比对、人脸搜索等功能。我们可以使用Python对腾讯云人脸识别API进行调用，来实现实时人脸识别的应用。以下是调用腾讯云人脸识别接口的Python代码：

import requests
import json
# 腾讯云接口地址
url = 'https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/face/face_detectface'
# 腾讯云人脸识别接口AppID和AppKey
app_id = 'your_app_id'
app_key = 'your_app_key'
# 图片地址
image_url = 'http://www.example.com/example.jpg'
# 构造参数
data = {'app_id': app_id, 'image_url': image_url }
# 计算签名
time_stamp = str(int(time.time()))
nonce_str = str(random.randint(1, 100000))
params = data.copy()
params['time_stamp'] = time_stamp
params['nonce_str'] = nonce_str
sign = generate_sign(params, app_key)
# 发送请求
headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
params['sign'] = sign
res = requests.post(url, headers=headers, data=params)
# 解析返回结果
result = json.loads(res.text)
if result['ret'] == 0:
    print(result['data'])
else:
    print(result['msg'])

参数说明

app_id：腾讯云人脸识别接口AppID

app_key：腾讯云人脸识别接口AppKey

image_url：图像地址，可以是在线链接或本地链接

time_stamp：当前时间戳，用于计算签名

nonce_str：随机字符串，用于计算签名

sign：签名，用于验证请求合法性

运行结果说明

运行该Python代码后，将会调用腾讯云人脸识别接口，传递图像地址和参数，返回识别结果。如果返回结果中的ret字段值为0，表明该请求成功，可以从返回结果中取出识别结果，否则可以从返回结果中查看错误信息。

腾讯云活体检测接口

在进行人脸识别之前，需要进行活体检测，以保证识别结果的可靠性。腾讯云的活体检测接口可以比较好地实现这个目的。以下是在Python中调用腾讯云活体检测接口的示例代码：

import requests
import json
# 腾讯云接口地址
url = 'https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/face/face_faceverify'
# 腾讯云人脸识别接口AppID和AppKey
app_id = 'your_app_id'
app_key = 'your_app_key'
# 图片地址
video_url = 'http://www.example.com/example.mp4'
# 构造参数
data = {'app_id': app_id, 'video_url': video_url, 'type': 3 }
# 计算签名
time_stamp = str(int(time.time()))
nonce_str = str(random.randint(1, 100000))
params = data.copy()
params['time_stamp'] = time_stamp
params['nonce_str'] = nonce_str
sign = generate_sign(params, app_key)
# 发送请求
headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
params['sign'] = sign
res = requests.post(url, headers=headers, data=params)
# 解析返回结果
result = json.loads(res.text)
if result['ret'] == 0:
    print(result['data'])
else:
    print(result['msg'])

参数说明

app_id：腾讯云人脸识别接口AppID

app_key：腾讯云人脸识别接口AppKey

video_url：视频地址，可以是在线链接或本地链接

type：检测类型，默认为3，可选数值为1、2、3、4

time_stamp：当前时间戳，用于计算签名

nonce_str：随机字符串，用于计算签名

sign：签名，用于验证请求合法性

运行结果说明

运行该Python代码后，将会调用腾讯云活体检测接口，传递视频地址和参数，返回检测结果。如果返回结果中的ret字段值为0，表明该请求成功，可以从返回结果中取出检测结果，否则可以从返回结果中查看错误信息。

实时人脸识别与活体检测

通过腾讯云人脸识别接口和活体检测接口，我们可以结合Python实现实时人脸识别与活体检测功能。以下是一段示例代码：

import cv2
import time
import random
import requests
import json
# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 腾讯云接口地址
face_detect_url = 'https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/face/face_detectface'
face_verify_url = 'https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/face/face_faceverify'
# 腾讯云人脸识别接口AppID和AppKey
app_id = 'your_app_id'
app_key = 'your_app_key'
# 保存摄像头截图的文件名前缀
prefix = 'image'
# 定义字体
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# 定义颜色
green = (0,255,0)
# 每隔10s进行一次人脸识别与活体检测
interval = 10
start_time = time.time()
# 循环读取摄像头数据
while True:
    
    # 读取摄像头数据
    ret, frame = cap.read()
    
    # 将摄像头数据保存到文件中
    file_name = prefix + str(int(time.time())) + '.jpg'
    cv2.imwrite(file_name, frame)
    
    # 判断是否达到间隔时间，如果达到则进行人脸识别与活体检测
    if time.time()-start_time>interval:
    
        # 构造人脸识别参数
        data1 = {'app_id': app_id, 'image_url': file_name}
        # 计算签名
        time_stamp = str(int(time.time()))
        nonce_str = str(random.randint(1, 100000))
        params1 = data1.copy()
        params1['time_stamp'] = time_stamp
        params1['nonce_str'] = nonce_str
        sign1 = generate_sign(params1, app_key)
        # 发送人脸识别请求
        headers1 = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
        params1['sign'] = sign1
        res1 = requests.post(face_detect_url, headers=headers1, data=params1)
        # 获取人脸识别结果，如果成功则进行活体检测
        result1 = json.loads(res1.text)
        if result1['ret'] == 0:
          
            # 构造活体检测参数
            data2 = {'app_id': app_id, 'video_url': 'local:' + file_name, 'type': 3 }
            # 计算签名
            time_stamp = str(int(time.time()))
            nonce_str = str(random.randint(1, 100000))
            params2 = data2.copy()
            params2['time_stamp'] = time_stamp
            params2['nonce_str'] = nonce_str
            sign2 = generate_sign(params2, app_key)
            # 发送活体检测请求
            headers2 = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
            params2['sign'] = sign2
            res2 = requests.post(face_verify_url, headers=headers2, data=params2)
            # 获取活体检测结果，如果成功则显示检测结果
            result2 = json.loads(res2.text)
            if result2['ret'] == 0:
                confidence = result2['data']['confidence']
                if confidence > 70:
                    cv2.putText(frame, 'Live: ' + str(confidence) + '%', (10,50), font, 1, green, 2, cv2.LINE_AA)
                else:
                    cv2.putText(frame, 'Fake: ' + str(confidence) + '%', (10,50), font, 1, green, 2, cv2.LINE_AA)
                cv2.imshow('frame',frame)
                
        # 重置计时器
        start_time = time.time()
    
    # 显示摄像头数据
    cv2.imshow('frame',frame)
    
    # 监听键盘事件，如果按下q键则退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# 关闭摄像头
cap.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

代码说明

该Python代码是一个简单的实时人脸识别与活体检测的应用，其主要流程如下：

1. 初始化摄像头；

2. 读取摄像头数据并保存至文件中；

3. 每隔一定时间（默认为10s）进行一次人脸识别和活体检测；

4. 构造人脸识别参数，并调用人脸识别接口；

5. 如果人脸识别成功，则构造活体检测参数，并调用活体检测接口；

6. 如果活体检测成功，根据检测结果在窗口中显示“Live”或“Fake”字样，并在下方呈现检测结果的可信度；

7. 重置计时器，并显示摄像头数据；

8. 监听键盘事件（默认为“q”键），如果按下则退出程序。

运行结果说明

运行该Python代码后，将在摄像头窗口中显示实时摄像头数据，并对此进行人脸识别与活体检测。如果识别成功，则可以在窗口中看到“Live”或“Fake”字样的提示，并在下方呈现检测结果的可信度。

结论

本文介绍了如何利用Python对腾讯云人脸识别接口和活体检测接口进行调用，实现实时人脸识别和活体检测的功能。与传统的人脸识别技术相比，该方法更为安全可靠，可以应用于各种场合，特别是对安全性要求较高的场合。