Utilisez Python pour vous connecter à Tencent Cloud afin d'obtenir des fonctions de détection de visage en temps réel et de comparaison en direct

Utilisez Python pour vous connecter à Tencent Cloud afin d'obtenir des fonctions de détection de visage en temps réel et de comparaison en direct

Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, la technologie de reconnaissance faciale est de plus en plus largement utilisée. Tencent Cloud fournit une puissante API de reconnaissance faciale. Les développeurs peuvent rapidement mettre en œuvre des fonctions de détection de visage et de comparaison en direct en se connectant à l'interface Tencent Cloud. Cet article expliquera comment utiliser Python pour s'interfacer avec Tencent Cloud afin d'obtenir des fonctions de détection de visage en temps réel et de comparaison en direct.

Tout d'abord, nous devons enregistrer un compte Tencent Cloud et créer une application API de reconnaissance faciale. Tencent Cloud fournit une documentation détaillée sur la façon de créer des applications et d'obtenir des clés API. Après avoir obtenu la clé API, nous pouvons commencer à écrire du code Python.

Python fournit une multitude de bibliothèques et d'outils pour faciliter les requêtes HTTP et l'analyse JSON. Nous pouvons utiliser la bibliothèque requests库发送HTTP请求，使用json pour analyser les données JSON renvoyées.

Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque que nous devons utiliser :

import requests
import json

Ensuite, nous pouvons définir une fonction pour implémenter la fonction de détection de visage. Le paramètre d'entrée de la fonction est l'URL d'une image et la sortie de la fonction est l'emplacement et les caractéristiques du visage détectés.

def face_detection(image_url):
    # 构造请求参数
    params = {
        'app_id': 'your_app_id',
        'time_stamp': str(int(time.time())),
        'nonce_str': ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 10)),
        'image_url': image_url,
    }
    # 计算签名值
    sign = generate_sign(params, 'your_app_key')
    params['sign'] = sign
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get('https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/face/face_detectface', params=params)
    # 解析JSON数据
    result = json.loads(response.content)
    # 解析人脸位置
    face_list = result['data']['face_list']
    # 解析面部特征
    feature_list = []
    for face in face_list:
        feature = face['face_shape']
        feature_list.append(feature)
    return face_list, feature_list

Dans le code ci-dessus, nous construisons d'abord les paramètres de la requête et calculons la valeur de la signature. Ensuite, en envoyant une requête HTTP à l'interface Tencent Cloud et en analysant les données JSON renvoyées, la position et les traits du visage sont obtenus.

Ensuite, nous pouvons définir une fonction pour implémenter la fonction de comparaison in vivo. Les paramètres d'entrée de la fonction sont les URL des deux images, et la sortie de la fonction est le résultat d'une comparaison in vivo, c'est-à-dire si les deux personnes sont la même personne.

def face_comparison(image_url1, image_url2):
    # 构造请求参数
    params = {
        'app_id': 'your_app_id',
        'time_stamp': str(int(time.time())),
        'nonce_str': ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 10)),
        'image_url1': image_url1,
        'image_url2': image_url2,
    }
    # 计算签名值
    sign = generate_sign(params, 'your_app_key')
    params['sign'] = sign
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get('https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/face/face_facecompare', params=params)
    # 解析JSON数据
    result = json.loads(response.content)
    # 解析比对结果
    similarity = result['data']['similarity']
    return similarity

Dans le code ci-dessus, nous avons également construit les paramètres de la requête et calculé la valeur de la signature. En envoyant une requête HTTP à l'interface Tencent Cloud et en analysant les données JSON renvoyées, les résultats de la comparaison en direct sont obtenus.

Enfin, nous pouvons écrire une fonction principale pour démontrer comment utiliser la fonction ci-dessus pour obtenir des fonctions de détection de visage en temps réel et de comparaison en direct.

if __name__ == '__main__':
    # 调用人脸检测函数
    face_list, feature_list = face_detection('image_url')
    print('人脸位置：', face_list)
    print('面部特征：', feature_list)

    # 调用活体比对函数
    similarity = face_comparison('image_url1', 'image_url2')
    print('相似度：', similarity)

Dans le code ci-dessus, nous avons appelé la fonction de détection de visage et la fonction de comparaison de corps vivants, et avons imprimé les résultats.

Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons utiliser Python pour nous connecter à l'interface Tencent Cloud afin d'obtenir des fonctions de détection de visage en temps réel et de comparaison en direct. Les développeurs peuvent apporter les modifications et extensions correspondantes en fonction de leurs propres besoins. Tencent Cloud fournit un riche ensemble d'API de reconnaissance faciale, et les développeurs peuvent utiliser ces fonctions de manière flexible selon leurs besoins.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!