【百度AI_人脸识别】图片对比相似度、人脸对比登录（调摄像头）

人脸对比

此文档功能：

两张人脸图片相似度对比：比对两张图片中人脸的相似度，并返回相似度分值。
存档一张图片与调用的摄像中的人脸进行对比。
项目、资源下载：https://download.csdn.net/download/m0_70083523/87150842?spm=1001.2014.3001.5503

1、人脸识别申请：

产品--->人工智能--->人脸识别认证

在这里插入图片描述

领取资源-->创建应用-->调用服务：

在这里插入图片描述

领取资源：

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vpeb2B2Z-1669287467788)(F:\AAAAAAAANEW\Typora-user-images\1669283895135.png)]$
创建应用：获得密钥

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tzYDW4Yw-1669287467788)(F:\AAAAAAAANEW\Typora-user-images\1669284206816.png)]$

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ml2I8yLQ-1669287467789)(F:\AAAAAAAANEW\Typora-user-images\1669284243789.png)]$

调用服务：进入技术文档

gitHub不一定能进去，那就根据API文档使用接口即可。

2、创建项目：

▶创建springBoot项目，创建com包即可，方便项目的复制

在这里插入图片描述

▶将下载的zip解压，找到baidu文件整个复制到项目中

在这里插入图片描述
▶pom.xml中导包jar包：

<dependency>
    <groupId>org.slf4jgroupId>
    <artifactId>slf4j-simpleartifactId>
    <version>1.7.25version>
dependency>
<dependency>
    <groupId>org.jsongroupId>
    <artifactId>jsonartifactId>
    <version>20180130version>
dependency>
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3、项目预览：

1、api的关键类，AipFace这里面就是百度提供给我们的所有方法，可直接使用。
2、Test.java是第四步要创建的测试类，调用平台创建的应用，对比图片。

4、测试类：

▶创建测试类，测试类代码

测试类中要修改的东西（都在平台创建应用）：

APP_ID
API_KEY
SECRET_KEY

import com.baidu.aip.face.AipFace;
import com.baidu.aip.face.MatchRequest;
import org.json.JSONObject;
import sun.misc.BASE64Encoder;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Test {
	//修改下列三个参数:
    public static final String APP_ID = "APP_ID ";
    public static final String API_KEY = "API_KEY ";
    public static final String SECRET_KEY = "SECRET_KEY ";

    public static void main(String[] args) {
        AipFace aipFace = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
        //放入自己本地图片路径：
        String img1="D:\\FaceDemo\\src\\main\\resources\\imgs\\img1.jpg";
        String img2="D:\\FaceDemo\\src\\main\\resources\\imgs\\img2.jpg";
        //两张不一样的图片
        String getImageStr1 = GetImageStr(img1);
        String getImageStr2 = GetImageStr(img2);

//        String getImageStr3 = GetImageStr(img1);

        List<MatchRequest> input = new ArrayList<>();
        MatchRequest mr1 = new MatchRequest(getImageStr1, "BASE64");
        MatchRequest mr2 = new MatchRequest(getImageStr2, "BASE64");
//        MatchRequest mr2 = new MatchRequest(getImageStr3, "BASE64");
        input.add(mr1);
        input.add(mr2);
        JSONObject match = aipFace.match(input);
        System.out.println(match);
    }

    public static String GetImageStr(String imgFile) {//将图片文件转化为字节数组字符串，并对其进行Base64编码处理
        InputStream in = null;
        byte[] data = null;
        //读取图片字节数组
        try {
            in = new FileInputStream(imgFile);
            data = new byte[in.available()];
            in.read(data);
            in.close();

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //对字节数组Base64编码
        BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
        return encoder.encode(data);//返回Base64编码过的字节数组字符串
    }
}
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▶运行Test的main方法，进行对比两图结果：相似性score：55.74…%， 接口调用成功！！！`

在这里插入图片描述

▶官方参数信息：https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/Lk37c1tpf学习看文档

调用摄像头：

在静态static中创建phote.html，并加入jquery的jar包

在这里插入图片描述

DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="utf-8"/>
    <title>title>
    
    <style>
        * {
            padding: 0;
            margin: 0;
        }

        div {
            width: 100vw;
            height: 100vh;
            display: flex;
            justify-content: center;
            align-items: center;
        }

        .btn {
            width: 100px;
            height: 50px;
            border-radius: 10px;
            background: #ff9900;
            line-height: 50px;
            text-align: center;
            color: #fff;
            box-shadow: 0 0 10px #999;
        }

        #video {
            width: 300px;
            height: 300px;
            border: 5px solid #000;
            border-radius: 10px;
            margin-left: 5px;
        }

        #canvas {
            width: 300px;
            height: 300px;
            border: 5px solid #000;
            border-radius: 10px;
            margin-left: 5px;
        }
    style>
head>
<script src="js/jquery-1.11.1.min.js" type="text/javascript" charset="utf-8">script>

<body>
<div>
    <div id="play" class="btn">开始摄像div>
    <div id="take" class="btn">拍照div>
    <div id="sub_btn" class="btn">登录div>
    <video id="video">video>
    
    <canvas id="canvas" width="300px" height="300px">canvas>

div>
<script>
    $(function () {
        // 开启摄像
        document.getElementById('play').onclick = () => {
            let constraints = {
                // video属性设置
                video: {
                    width: 300,
                    height: 300
                },
                // audio属性设置
                audio: false
            }
            navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints)
                .then(mediaStream => {
                    // 成功返回promise对象，接收一个mediaStream参数与video标签进行对接
                    document.getElementById('video').srcObject = mediaStream
                    document.getElementById('video').play()
                })
            // 失败就失败了
        }
        // 拍照、canvas绘制
        document.getElementById('take').onclick = () => {
            let ctx = document.getElementById("canvas").getContext('2d')
            ctx.drawImage(document.getElementById("video"), 0, 0, 300, 300)
        }

        $("body").on("click", "#sub_btn", function () {
            var imgdata = document.getElementById("canvas").toDataURL("image/jpeg");
            console.log(imgdata)
            $.ajax({
                url:"/Face/test",
                type:"post",
                async: true,
                dataType:"json",
                contentType : "application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8",
                data:{
                    image:imgdata
                },
                success:function (res) {
                    if (res.result.score>70)
                        alert("登录成功")
                    else  alert("登录失败")
                }
            })

        });


    })
script>
body>

html>
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创建controller类

在这里插入图片描述

@Controller
@RequestMapping("/Face")
public class FaceController {
    public static final String APP_ID = "28626699";
    public static final String API_KEY = "o6sVZ78HN8n3aSE7pCkqPq6S";
    public static final String SECRET_KEY = "F7vjecMGzkggukxOga8xU4vpFy6NtVKt";

    @PostMapping( "/facetTest")
    public String facetTest(@RequestParam("image") String image) {
        String substring = image.substring("data:image/jpeg;base64,".length());
        AipFace aipFace = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
        
        //保存一张图片，与之后调用摄像头而来的图片进行对比
        String img1="D:\\IntelliJ_IDEAProjects\\springBoot_face\\src\\main\\resources\\img\\img1.jpg";
        //两张不一样的图片
        String getImageStr1 = GetImageStr(img1);
        List<MatchRequest> input = new ArrayList<>();
        MatchRequest mr1 = new MatchRequest(getImageStr1, "BASE64");
        MatchRequest mr2 = new MatchRequest(substring, "BASE64");

        input.add(mr1);
        input.add(mr2);
        JSONObject match = aipFace.match(input);
        System.out.println(match);
        return match.toString();
    }

    public static String GetImageStr(String imgFile) {//将图片文件转化为字节数组字符串，并对其进行Base64编码处理
        InputStream in = null;
        byte[] data = null;
        //读取图片字节数组
        try {
            in = new FileInputStream(imgFile);
            data = new byte[in.available()];
            in.read(data);
            in.close();

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //对字节数组Base64编码
        BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
        return encoder.encode(data);//返回Base64编码过的字节数组字符串
    }
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在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
这个图片的对比与我们在controller中存的那张图片有关：

//保存一张图片，与之后调用摄像头而来的图片进行对比
 String img1="D:\\IntelliJ_IDEAProjects\\springBoot_face\\src\\main\\resources\\img\\img1.jpg";
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在这里插入图片描述

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原文地址：https://blog.csdn.net/m0_70083523/article/details/128024551