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每天学Python——让人工智能给你的颜值打个分

作者：互联网

现在是[人工智能]兴起的时代，到处都在谈人工智能。今天就从[人工智能]的角度给你的颜值打个分。

在这里，我会把整个实现过程写出来。

先介绍一下用到了哪些东西(用[Python]

操作很简单，主要是利用的百度的人脸识别库，然后自己做了一个简单的图片上传和图片处理以及信息提取加工。

百度的人脸识别api申请的地址，需要有百度账号: 传送门

然后在控制台创建一个应用即可：
图片.png

在应用列表中可以看到你创建的应用：

图片.png

通过查看百度的人脸识别的文档，我们就可以写代码了。

想要使用百度的api，申请只是第一步，后面还需要获取access_token，文档给出的方法如下：

图片.png

官网给的方法相对比较繁琐，我使用request改写了一下如下(注意把[url]里面的Key换成你申请的)。

def get_access_token:
url=‘https://aip.baidubce.com/[oauth]/2.0/token?grant_type=client_credentials&grant_type=client_credentials&’
‘client_id=【你申请的API Key】&client_[secret]=【你申请的[Secret]Key】’
data = requests.get(url, headers).[json]
return data[‘access_token’]

拿到这个key之后，就可以进行下一步的请求了，继续看文档：

图片.png

文档中说要使用post方法进行请求，请求的url给出了，url的参数是上面获取到的access_token，请求的头部要包含”Content-Type”: “application/json”

下面是主体部分，也就是对上传的图片的要求，以及你想要获取的内容的一下说明：

文档说图片的大小不能大于10M，上传的类型包含三种，一种是URL。还有就是图片通过[Base64]编码后得到的编码信息。其中face_field是你想要返回的内容等等，文档里面说的都很清楚，这里不做过多介绍。

首先，我们不采用图片url的方式，我们直接使用对图片进行base64编码的形式进行处理。编码的过程如下：

with open(’[static]/’ + [filename], ‘rb’) as f:
base = base64.b64encode(f.read)
image = str(base, encoding=‘utf-8’)

请求的参数构造如下：

[params] = {

‘image’: image,

‘image_type’: imageType,

‘face_field’: ‘age,beauty,[gender],face_type,face_shape,[expression],landmark’

}

其中image是我们上面编码过的结果，imageType是BASE64，face_field是我们想要它返回给我们的内容，包括年龄，颜值，性别，人物类型，脸型，表情，检测的点。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

然后通过返回给我们的数据，提取(完整代码如下)相应的内容：

def get_content(filename):

request_url = “https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=”+get_access_token

with open(‘static/’ + filename, ‘rb’) as f:

base = [base64].b64encode(f.read)

image = str(base, encoding=‘utf-8’)

params = {

‘image’: image,

‘image_type’: imageType,

‘face_field’: ‘age,beauty,gender,face_type,face_shape,expression,landmark’

}

[info] = requests.post(request_url, headers=headers, data=[params]).[json]

if info[‘error_msg’] == ‘SUCCESS’:

用于判断是否检测到人脸

face = info[‘result’][‘face_num’]

年龄, 人脸, 性别

age = info[‘result’][‘face_list’][0][‘age’]

beauty = info[‘result’][‘face_list’][0][‘beauty’]

male, female

gender = info[‘result’][‘face_list’][0][‘gender’][‘type’]

none 不笑, smile 微笑, laugh 大笑

expression = info[‘result’][‘face_list’][0][‘expression’][‘type’]

[square]正方形, triangle 三角形, oval 椭圆, heart 心形, round 圆形

face_shape = info[‘result’][‘face_list’][0][‘face_shape’][‘type’]

fs = {

‘[square]’: ‘方型脸’,

‘triangle’: ‘瓜子脸’,

‘oval’: ‘圆型脸’,

‘heart’: ‘瓜子脸’,

‘round’: ‘圆型脸’

}

human 真实人脸, cartoon 卡通人脸

face_type = info[‘result’][‘face_list’][0][‘face_type’][‘type’]

landmark72 = info[‘result’][‘face_list’][0][‘landmark72’]

img = Image.open(‘static/’ + filename)

draw = ImageDraw.Draw(img)

for idx in range(72):

xy = landmark72[idx]

draw.text((xy[‘x’], xy[‘y’]), ‘o’, (255, 255, 0))

ImageDraw.Draw(img)

img.save(’[static]/new_’ + filename)

if face is 1:

data = {

‘age’: age,

‘beauty’: str(round(beauty, 3)) + ’ (不要灰心, 换个姿势再试试)’ if beauty < 60 else str(round(beauty, 3)) + ’ (哇塞! 颜值很高啊)’,

‘gender’: ‘美女你好’ if ‘female’ in gender else ‘帅哥你好’,

‘expression’: ‘面无表情(记得要常笑哦)’ if ‘none’ in expression else ‘微笑’ if ‘smile’ in expression else ‘大笑(什么事这么开心)’,

‘face_shape’: fs[face_shape],

‘face_type’: ‘真实人物’ if ‘human’ in face_type else ‘卡通人物’

}

return data

else:

return ‘未识别出人脸, 上传的图片尽量不要有遮盖住脸!!!’

代码中已经给了相应的注释，其中没给注释的一部分是通过提取的72个关键点，然后通过循环，把这些坐标点通过ImageDraw画到了图片上面。下面是返回的[info]的数据：

下面是我们从中提取的信息：

图片.png

这样我们的基本工作就算完成了，但是这样并不完善，我们打算把它做成Web的形式，这样所有人就都可以用了，Web的话[Python]主流有[Django]、Flask、Tornado等，这里我们选择了Flask，主要是它轻量化也比较简单。

主要通过flask_uploads库实现文件上传，该库的具体用法，大家可以自行去了解。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

首先接收上传的图片(通过UploadSet指定只接收Images类型)，如果是GET类型，就返回上传的[html]，如果是POST类型，并且包含photo，就接收上传，通过secure[filename]，去检查上传图片的安全性，然后再对上传的图片通过时间戳重命名，然后调用我们前面写的get_content, 把图片的地址传给它，就可以进行处理了。

result.html的内容如下：

人脸识别

{% if ‘未识别’ not in content and content%}

{% if new_url %}{% endif %}

<[td align]=“right”>年龄:

{{ content['age'] }} 颜值: {{ content['beauty'] }} 性别: {{ content['[gender]'] }} 表情: {{ content['[expression]'] }} 脸型: {{ content['face_shape'] }} 人物类型:

<[td align]=“left” >{{ content[‘face_type’] }}

{% else %}

现在是[人工智能]兴起的时代，到处都在谈人工智能。今天就从[人工智能]的角度给你的颜值打个分。

在这里，我会把整个实现过程写出来。

先介绍一下用到了哪些东西(用[Python]

操作很简单，主要是利用的百度的人脸识别库，然后自己做了一个简单的图片上传和图片处理以及信息提取加工。

百度的人脸识别api申请的地址，需要有百度账号: 传送门

然后在控制台创建一个应用即可：
图片.png

在应用列表中可以看到你创建的应用：

图片.png

通过查看百度的人脸识别的文档，我们就可以写代码了。

想要使用百度的api，申请只是第一步，后面还需要获取access_token，文档给出的方法如下：

图片.png

官网给的方法相对比较繁琐，我使用request改写了一下如下(注意把[url]里面的Key换成你申请的)。

def get_access_token:
url=‘https://aip.baidubce.com/[oauth]/2.0/token?grant_type=client_credentials&grant_type=client_credentials&’
‘client_id=【你申请的API Key】&client_[secret]=【你申请的[Secret]Key】’
data = requests.get(url, headers).[json]
return data[‘access_token’]

拿到这个key之后，就可以进行下一步的请求了，继续看文档：

图片.png

文档中说要使用post方法进行请求，请求的url给出了，url的参数是上面获取到的access_token，请求的头部要包含”Content-Type”: “application/json”

下面是主体部分，也就是对上传的图片的要求，以及你想要获取的内容的一下说明：

文档说图片的大小不能大于10M，上传的类型包含三种，一种是URL。还有就是图片通过[Base64]编码后得到的编码信息。其中face_field是你想要返回的内容等等，文档里面说的都很清楚，这里不做过多介绍。

首先，我们不采用图片url的方式，我们直接使用对图片进行base64编码的形式进行处理。编码的过程如下：

with open(’[static]/’ + [filename], ‘rb’) as f:
base = base64.b64encode(f.read)
image = str(base, encoding=‘utf-8’)

请求的参数构造如下：

[params] = {

‘image’: image,

‘image_type’: imageType,

‘face_field’: ‘age,beauty,[gender],face_type,face_shape,[expression],landmark’

}

其中image是我们上面编码过的结果，imageType是BASE64，face_field是我们想要它返回给我们的内容，包括年龄，颜值，性别，人物类型，脸型，表情，检测的点。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

然后通过返回给我们的数据，提取(完整代码如下)相应的内容：

def get_content(filename):

request_url = “https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=”+get_access_token

with open(‘static/’ + filename, ‘rb’) as f:

base = [base64].b64encode(f.read)

image = str(base, encoding=‘utf-8’)

params = {

‘image’: image,

‘image_type’: imageType,

‘face_field’: ‘age,beauty,gender,face_type,face_shape,expression,landmark’

}

[info] = requests.post(request_url, headers=headers, data=[params]).[json]

if info[‘error_msg’] == ‘SUCCESS’:

用于判断是否检测到人脸

face = info[‘result’][‘face_num’]

年龄, 人脸, 性别

age = info[‘result’][‘face_list’][0][‘age’]

beauty = info[‘result’][‘face_list’][0][‘beauty’]

male, female

gender = info[‘result’][‘face_list’][0][‘gender’][‘type’]

none 不笑, smile 微笑, laugh 大笑

expression = info[‘result’][‘face_list’][0][‘expression’][‘type’]

[square]正方形, triangle 三角形, oval 椭圆, heart 心形, round 圆形

face_shape = info[‘result’][‘face_list’][0][‘face_shape’][‘type’]

fs = {

‘[square]’: ‘方型脸’,

‘triangle’: ‘瓜子脸’,

‘oval’: ‘圆型脸’,

‘heart’: ‘瓜子脸’,

‘round’: ‘圆型脸’

}

human 真实人脸, cartoon 卡通人脸

face_type = info[‘result’][‘face_list’][0][‘face_type’][‘type’]

landmark72 = info[‘result’][‘face_list’][0][‘landmark72’]

img = Image.open(‘static/’ + filename)

draw = ImageDraw.Draw(img)

for idx in range(72):

xy = landmark72[idx]

draw.text((xy[‘x’], xy[‘y’]), ‘o’, (255, 255, 0))

ImageDraw.Draw(img)

img.save(’[static]/new_’ + filename)

if face is 1:

data = {

‘age’: age,

‘beauty’: str(round(beauty, 3)) + ’ (不要灰心, 换个姿势再试试)’ if beauty < 60 else str(round(beauty, 3)) + ’ (哇塞! 颜值很高啊)’,

‘gender’: ‘美女你好’ if ‘female’ in gender else ‘帅哥你好’,

‘expression’: ‘面无表情(记得要常笑哦)’ if ‘none’ in expression else ‘微笑’ if ‘smile’ in expression else ‘大笑(什么事这么开心)’,

‘face_shape’: fs[face_shape],

‘face_type’: ‘真实人物’ if ‘human’ in face_type else ‘卡通人物’

}

return data

else:

return ‘未识别出人脸, 上传的图片尽量不要有遮盖住脸!!!’

代码中已经给了相应的注释，其中没给注释的一部分是通过提取的72个关键点，然后通过循环，把这些坐标点通过ImageDraw画到了图片上面。下面是返回的[info]的数据：

下面是我们从中提取的信息：

图片.png

这样我们的基本工作就算完成了，但是这样并不完善，我们打算把它做成Web的形式，这样所有人就都可以用了，Web的话[Python]主流有[Django]、Flask、Tornado等，这里我们选择了Flask，主要是它轻量化也比较简单。

主要通过flask_uploads库实现文件上传，该库的具体用法，大家可以自行去了解。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

首先接收上传的图片(通过UploadSet指定只接收Images类型)，如果是GET类型，就返回上传的[html]，如果是POST类型，并且包含photo，就接收上传，通过secure[filename]，去检查上传图片的安全性，然后再对上传的图片通过时间戳重命名，然后调用我们前面写的get_content, 把图片的地址传给它，就可以进行处理了。

result.html的内容如下：

人脸识别

{% if ‘未识别’ not in content and content%}

{% if new_url %}{% endif %}

<[td align]=“right”>年龄:

{{ content['age'] }} 颜值: {{ content['beauty'] }} 性别: {{ content['[gender]'] }} 表情: {{ content['[expression]'] }} 脸型: {{ content['face_shape'] }} 人物类型:

<[td align]=“left” >{{ content[‘face_type’] }}

{% else %}

{{ content }}

{% endif %}

</[html]>

使用Jinja2模板(前端设计的有点简陋，大家将就的看)，把前面提取到的内容传给它，然后通过网页的形式展示出来。

效果如下(主要打算在[手机]端运行，所以电脑端看起来可能有点怪异)：

图片.png

[手机]端的效果如下：我的微信公众号:(python教程入门学习)可以在线体验。欢迎你的关注，欢迎交流。

图片.png

用着百度的东西，又把[李彦宏]拉出来可能有点不太厚道，不过AI给它的颜值评的分还算可以。是亲生的。

{{ content }}

{% endif %}

</[html]>

使用Jinja2模板(前端设计的有点简陋，大家将就的看)，把前面提取到的内容传给它，然后通过网页的形式展示出来。

效果如下(主要打算在[手机]端运行，所以电脑端看起来可能有点怪异)：

图片.png

[手机]端的效果如下：我的微信公众号:(python教程入门学习)可以在线体验。欢迎你的关注，欢迎交流。

图片.png

用着百度的东西，又把[李彦宏]拉出来可能有点不太厚道，不过AI给它的颜值评的分还算可以。是亲生的。

标签：info,beauty,Python,颜值,face,content,人工智能,url,type
来源： https://blog.csdn.net/zihong523/article/details/120372582