JavaCV调用百度AI实现人脸检测方法详解

本篇概览

在检测人脸数量、位置、性别、口罩等场景时，可以考虑使用百度开放平台提供的web接口，一个web请求就能完成检测得到结果，本篇记录了从申请到真实调用的完整过程，由以下步骤组成：

注册百度账号

按照您的实际情况，注册个人或者企业账号，这个不多说了

登录百度智能云

使用刚才注册号的账号登录，地址是：https://login.bce.baidu.com/

实名认证

打开百度智能云的控制台：https://console.bce.baidu.com/

如下图，点击下图红框中的两个按钮，完成激活和实名认证：

创建应用

为了能够使用百度服务，需要创建一个应用

先选择类别，在控制台页面，操作如下图，点击红框四：

此刻已跳转到管理引用的页面，点击下图红框中的创建应用

为了免费使用百度的服务，先点击下图红框中的去领取：

在领取页面勾选人脸检测：

领取完成后，回到创建应用的页面，发现这些服务已经被勾选，如下图：

应用相关的信息填写完成后，提交表单即可完成创建应用

拿到API Key和Secret Key

在应用列表页面拿到API Key和Secret Key，这些都是调用百度服务的关键授权信息，如下图红框所示：

得到access_token

在使用百度提供的各种服务（如人脸检测）的时候，需要带上授权信息证明你有使用该服务的权限，这个授权信息就是access_token

最简单的方式就是curl命令获取

curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【百度云应用的API Key】&client_secret=【百度云应用的Secret Key】'

这里用postman尝试上述请求，如下图，红框中就是这次请求咱们要得到的access_token信息：

拿到access_token，就可以开始的调用百度的服务了，如下图，官方文档说了这个access_token的有效期是30天：

关于百度云授权信息的更多信息请在此查看：https://cloud.baidu.com/doc/FACE/s/Tkqahnjtk

编码

百度关于人脸检测的文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/yk37c1u4t

人脸检测服务是个web接口，也能通过操作curl或者postman来完成，但是为了在代码中使用百度的服务，这里写一段代码来完成人脸检测

今天的项目是个普通的maven工程，没有使用spring或者spingboot框架，只有一些简单的java类和main方法

首先要在项目中引入下面三个库：

<!-- 快捷代码辅助库 -->
<dependency>
   <groupId>org.projectlombok</groupId>
   <artifactId>lombok</artifactId>
   <version>1.18.18</version>
</dependency>
<!-- 网络请求库 -->
<dependency>
   <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
   <artifactId>okhttp</artifactId>
   <version>3.10.0</version>
</dependency>
<!-- JSON处理 -->
<dependency>
   <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
   <artifactId>jackson-databind</artifactId>
   <version>2.11.0</version>
</dependency>

先新建一个对象FaceDetectRequest.java，用于保存请求参数：

package com.bolingcavalry.grabpush.bean.request;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
import lombok.Data;

/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 请求对象
* @date 2022/1/1 16:21
*/
@Data
public class FaceDetectRequest {
   // 图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image_type来判断
   String image;

// 图片类型
   // BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M；
   // URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)；
   // FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE_TOKEN是同一个。
   @JsonProperty("image_type")
   String imageType;

// 包括age,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,landmark150,quality,eye_status,emotion,face_type,mask,spoofing信息
   //逗号分隔. 默认只返回face_token、人脸框、概率和旋转角度
   @JsonProperty("face_field")
   String faceField;

// 最多处理人脸的数目，默认值为1，根据人脸检测排序类型检测图片中排序第一的人脸（默认为人脸面积最大的人脸），最大值120
   @JsonProperty("max_face_num")
   int maxFaceNum;

// 人脸的类型
   // LIVE表示生活照：通常为手机、相机拍摄的人像图片、或从网络获取的人像图片等
   // IDCARD表示身份证芯片照：二代身份证内置芯片中的人像照片
   // WATERMARK表示带水印证件照：一般为带水印的小图，如 * 网小图
   // CERT表示证件照片：如拍摄的身份证、工卡、护照、学生证等证件图片
   // 默认LIVE
   @JsonProperty("face_type")
   String faceType;

// * 控制 检测结果中不符合要求的人脸会被过滤
   // NONE: 不进行控制
   // LOW:较低的 * 要求(高通过率 低攻击拒绝率)
   // NORMAL: 一般的 * 要求(平衡的攻击拒绝率, 通过率)
   // HIGH: 较高的 * 要求(高攻击拒绝率 低通过率)
   // 默认NONE
   @JsonProperty("liveness_control")
   String livenessControl;

// 人脸检测排序类型
   // 0:代表检测出的人脸按照人脸面积从大到小排列
   // 1:代表检测出的人脸按照距离图片中心从近到远排列
   // 默认为0
   @JsonProperty("face_sort_type")
   int faceSortType;
}

其次是响应对象FaceDetectResponse.java：

package com.bolingcavalry.grabpush.bean.response;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
import lombok.Data;
import lombok.ToString;

import java.io.Serializable;
import java.util.List;

/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description TODO
* @date 2022/1/1 13:30
*/
@Data
@ToString
public class FaceDetectResponse implements Serializable {
   // 返回码
   @JsonProperty("error_code")
   String errorCode;
   // 描述信息
   @JsonProperty("error_msg")
   String errorMsg;
   // 返回的具体内容
   Result result;

/**
    * @author willzhao
    * @version 1.0
    * @description 返回的具体内容
    * @date 2022/1/1 16:01
    */
   @Data
   public static class Result {
       // 人脸数量
       @JsonProperty("face_num")
       private int faceNum;
       // 每个人脸的信息
       @JsonProperty("face_list")
       List<Face> faceList;

/**
        * @author willzhao
        * @version 1.0
        * @description 检测出来的人脸对象
        * @date 2022/1/1 16:03
        */
       @Data
       public static class Face {
           // 位置
           Location location;
           // 是人脸的置信度
           @JsonProperty("face_probability")
           double face_probability;
           // 口罩
           Mask mask;

/**
            * @author willzhao
            * @version 1.0
            * @description 人脸在图片中的位置
            * @date 2022/1/1 16:04
            */
           @Data
           public static class Location {
               double left;
               double top;
               double width;
               double height;
               double rotation;
           }

/**
            * @author willzhao
            * @version 1.0
            * @description 口罩对象
            * @date 2022/1/1 16:11
            */
           @Data
           public static class Mask {
               int type;
               double probability;
           }
       }
   }
}

这里有一处要注意：FaceDetectResponse对象中的字段是少于真实响应返回的字段的，这是因为这个demo不需要完整的返回内容，因此只要选择应用需要的字段定义在FaceDetectResponse.java中即可

最后是完整的服务类BaiduCloudService.java，如下所示，即读取图片 -> 转base64 -> 构造请求对象 -> 提交请求 -> 收到响应 -> 解析响应：

package com.bolingcavalry.grabpush.extend;

import com.bolingcavalry.grabpush.bean.request.FaceDetectRequest;
import com.bolingcavalry.grabpush.bean.response.FaceDetectResponse;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import okhttp3.*;
import sun.misc.BASE64Encoder;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

/**
* @author willzhao
* @version 1.0
* @description 百度云服务的调用
* @date 2022/1/1 11:06
*/
public class BaiduCloudService {

// 转换
   BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();

OkHttpClient client = new OkHttpClient();

static final MediaType JSON = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");

static final String URL_TEMPLATE = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=％s";

String token;

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

public BaiduCloudService(String token) {
       this.token = token;

// 重要：反序列化的时候，字符的字段如果比类的字段多，下面这个设置可以确保反序列化成功
       mapper.disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES);
   }

/**
    * 将指定位置的图片转为base64字符串
    * @param imagePath
    * @return
    */
   private String img2Base64(String imagePath) {
       InputStream inputStream = null;
       byte[] data = null;

try {
           inputStream = new FileInputStream(imagePath);
           data = new byte[inputStream.available()];
           inputStream.read(data);
           inputStream.close();
       } catch (IOException ioException) {
           ioException.printStackTrace();
       }

return null==data ? null :encoder.encode(data);
   }

/**
    * 检测指定的图片
    * @param imageBase64
    * @return
    */
   public FaceDetectResponse detect(String imageBase64) {
       // 请求对象
       FaceDetectRequest faceDetectRequest = new FaceDetectRequest();
       faceDetectRequest.setImageType("BASE64");
       faceDetectRequest.setFaceField("mask");
       faceDetectRequest.setMaxFaceNum(6);
       faceDetectRequest.setFaceType("LIVE");
       faceDetectRequest.setLivenessControl("NONE");
       faceDetectRequest.setFaceSortType(0);
       faceDetectRequest.setImage(imageBase64);

FaceDetectResponse faceDetectResponse = null;

try {
           // 用Jackson将请求对象序列化成字符串
           String jsonContent = mapper.writeValueAsString(faceDetectRequest);

//
           RequestBody requestBody = RequestBody.create(JSON, jsonContent);
           Request request = new Request
                   .Builder()
                   .url(String.format(URL_TEMPLATE, token))
                   .post(requestBody)
                   .build();
           Response response = client.newCall(request).execute();
           String rawRlt = response.body().string();
           faceDetectResponse = mapper.readValue(rawRlt, FaceDetectResponse.class);
       } catch (IOException ioException) {
           ioException.printStackTrace();
       }

return faceDetectResponse;
   }

public static void main(String[] args) {
       // 图片在本地的位置
       String imagePath = "E:\\temp\\202201\\01\\pic\\1.jpeg";

// 百度云的token，是通过此接口得到的：https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token
       String token = "24.95xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxx.xxxxxxxxxx.xxxxxx-xxxxxxxx";

// 实例化服务对象
       BaiduCloudService service = new BaiduCloudService(token);

// 将图片转为base64字符串
       String imageBase64 = service.img2Base64(imagePath);

// 向百度服务发请求，检测人脸
       FaceDetectResponse faceDetectResponse = service.detect(imageBase64);

// 输出检测结果
       System.out.println(faceDetectResponse);
   }
}

确保用于检测的照片与上述代码中的路径一致（E:\temp\202201\01\pic\1.jpeg），我这里选用了一张戴口罩的单人照，如下图：

执行BaiduCloudService的main方法，控制台将百度返回的检测结果打印出来，注意下面的内容并非JSON，而是lombok的@ToString注解拼接出的效果：

至此，通过百度的web接口调用人脸检测的实战已完成，可见有了云平台的支持，对于使用方来说开发过程变得非常简单

使用限制

既然是免费的，就很难十全十美，这样的web服务存在QPS限制，如下图，一秒钟不能超过两个，如果完成了企业认证，可以增加到十个，如果依旧不能满足需要，就只能付费了：

来源：https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/122285751