1.进入百度云人脸识别控制台 https://console.bce.baidu.com/ai/?_=1528192333418&fromai=1#/ai/face/overview/index 没有账号的要注册的话 2.创建人脸识别应用 3.创建成功后获得API key和Secret Key 获取调用接口所需的Access Token client_id = '' #API Keyclient_secret = '' #Secret Keyurl='https:/...
results = json.loads(results.text) Img是图片信息,image_type是图片格式,face_field是返回的识别信息,包括年龄、颜值、性别等信息,我们只取颜值、性别、年龄3类信息。 10、将返回结果放入上述文本显示框内
从上述的人脸列表中筛选出性别为女,年龄为 18-30 岁之间,颜值超过 70 的小姐姐。 由于视频是连续播放的,很难通过截取视频某一帧,判断视频有出现颜值高的小姐姐。 另外,大部分短视频播放时长为「10s+」,这里需要对每一个视频多次截图去做人脸识别,直到识别到颜值高的小姐姐。 一旦当前播放的视频识别出有颜值高...
其中client_id 是 API_key 的值,client_secret 是 Secret_Key 的值,返回的 access_token 用于人脸调用接口进行人脸识别。 5. 打开图片路径,并转成 BASE64 格式 6. 构造识图请求参数,获得返回结果 img 是图片信息,image_type 是图片格式,face_field 是返回的识别信息,包括年龄、颜值、性别等信息,我们只取颜值...
一、调用百度接口进行人脸属性识别 安装好baidu-aip模块,获取了百度AI接口密钥后,即可调用百度接口进行人脸属性识别了。首先以杨紫的图片为例进行年龄、性别、颜值的识别。 具体python代码如下: importosimportbase64fromaipimportAipFace os.chdir(r'F:\公众号\28.人脸识别')#设置图片存放的路径pictureName ='1...
(self):# 人脸检测与属性分析img=self.img_to_base64(self.img_src)request_url="https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect"post_data={"image":img,"image_type":"BASE64","face_field":"gender,age,beauty,gender,race,emotion,face_shape,landmark",#包括age,beauty,expression,face_shape...
这个程序只需5行代码就能对人脸进行识别,它能够识别你的性别、年龄、是否戴眼镜等,并且能对颜值进行打分,很神奇的呦,赶快来试试吧 源码 import ybc_face as face import ybc_box as box pic = box.fileopenbox() res = face.info(pic) box.msgbox('这张照片的识别结果是:' + res, pic) ...
最近几天了解了一下人脸识别,应用场景可以是图片标注,商品图和广告图中有没有模特,有几个模特,模特的性别,年龄,颜值,表情等数据的挖掘。 基础的识别用dlib来实现,dlib是一个机器学习的包,主要用C++写的,但是也有Python版本。其中最流行的一个功能是Facial Landmark Detection, 配备已经训练好的轮廓预测模型,叫shap...
于是反手用Python给他写了一个人脸识别代码,把她们的照片全部爬下来,自动检测颜值打分排名。 这不比手动快多了? 准备工作 开发环境 Python 3.8 Pycharm 模块使用 requests >>> pip install requests tqdm >>> pip install tqdm 简单实现进度条效果 os 文件操作 ...
NCC 特征 python python特征脸,最近几天了解了一下人脸识别,应用场景可以是图片标注,商品图和广告图中有没有模特,有几个模特,模特的性别,年龄,颜值,表情等数据的挖掘。基础的识别用dlib来实现,dlib是一个机器学习的包,主要用C++写的,但是也有Python版本。其中最