【人脸识别】H5人脸识别实例系列一(人脸检测)
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荒墨丶迷失 发布于2017-12-06 16:26 浏览:5929 回复:74
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(。・∀・)ノ゙嗨咯,Everyone~ 

今天给大家带来的是 windows平台下,如何通过H5页面实现人脸识别的功能呢,一起探索!

首先能,还是介绍一下百度人脸识别的接口情况吧,详情可见官方文档:http://ai.baidu.com/docs#/Face-API/top

本次系列将会持续更新,人脸检测,人脸对比,人脸查三个方向的实例

好了,回归本贴主题,【H5的人脸检测】

人脸检测的官方描述:

检测请求图片中的人脸,返回人脸位置、72个关键点坐标、及人脸相关属性信息。

检测响应速度,与图片中人脸数量相关,人脸数量较多时响应时间会有些许延长。

典型应用场景:如人脸属性分析,基于人脸关键点的加工分析,人脸营销活动等。

五官位置会标记具体坐标;72个关键点坐标也包含具体坐标,但不包含对应位置的详细位置描述。

总结一句话就是:检测人脸图片,返回各种人脸属性数据。

接下来重点讲解如何实现吧~实现的样式如图(稍微把我给P了一下,哈哈)

注意:此实例并不是最优的一种方式,只是一个基础的实现过程,具体优化需要后续努力~

第一步:以下是一段判断浏览器是否支持HTML5的一个函数方法,便于大家测试。

//判断浏览器是否支持HTML5 Canvas
	window.onload = function () {
		try {
		//动态创建一个canvas元 ,并获取他2Dcontext。如果出现异常则表示不支持 document.createElement("canvas").getContext("2d");
		// document.getElementById("support").innerHTML = "浏览器支持HTML5 CANVAS";
		}
		catch (e) {
		// document.getElementByIdx("support").innerHTML = "浏览器不支持HTML5 CANVAS";
		}
	};

第二步:写一个视频流的监听,然后在通过方法实时抓拍获取图片数据。

//这段代 主要是获取摄像头的视频流并显示在Video 签中
	window.addEventListener("DOMContentLoaded", function () {
		var canvas = document.getElementById("canvas"),
		context = canvas.getContext("2d"),
		video = document.getElementById("video"),
		videoObj = { "video": true },
		errBack = function (error) {
			console.log("Video capture error: ", error.code);
		};
// 		$("#snap").click(function () {
// 			context.drawImage(video, 0, 0, 330, 250);
// 			})
		//拍照按钮
		setInterval(function(){
			context.drawImage(video, 0, 0, 330, 250)
			CatchCode();
		},1000);
		//navigator.getUserMedia这个写法在Opera中好像是navigator.getUserMedianow
		if (navigator.getUserMedia) {
			navigator.getUserMedia(videoObj, function (stream) {
				video.srcObject  = stream;
				video.play();
			}, errBack);
		} else if (navigator.webkitGetUserMedia) {
			navigator.webkitGetUserMedia(videoObj, function (stream) {
				video.src = window.webkitURL.createObjectURL(stream);
				video.play();
			}, errBack);
		}
	
	}, false);

然后就完了?NONO~~以下是重点:

接下来是如何将获取的图片数据传到后台呢?我在用ajax传base64的图片数据的时候,失败过三次

都是因为长度太长,导致后台无法获得正取的图片数据,从而调用API时返回的数据是空。

于是我的解决办法就是用的formData 作为对象传到后台进行解析

function dataURItoBlob(base64Data) {
		var byteString;
		if (base64Data.split(',')[0].indexOf('base64') >= 0)
		byteString = atob(base64Data.split(',')[1]);
		else
		byteString = unescape(base64Data.split(',')[1]);
		var mimeString = base64Data.split(',')[0].split(':')[1].split(';')[0];
		var ia = new Uint8Array(byteString.length);
		for (var i = 0; i < byteString.length; i++) {
		ia[i] = byteString.charCodeAt(i);
		}
		return new Blob([ia], {type:mimeString});
	}

以上这个方法是一个重点,你在用formData时,需要将base64数据转换为blob写入数据的

如果不清楚可以在本帖中提问。

前端的实现讲完了,ajax提交之后,后台需要如何处理呢?

 /**
   	 * 请求人脸检测
   	 * @return
   	 * @throws Exception  
   	 */
	@RequestMapping(value = "/save.do")
	@ResponseBody
	public Map<String, Object> queryService(@RequestParam("the_file") MultipartFile file) {
		Map<String, Object> modelMap = new HashMap<String, Object>();
		try {
			//将数据转为流
			InputStream content = file.getInputStream();
			ByteArrayOutputStream swapStream = new ByteArrayOutputStream();  
	        byte[] buff = new byte[100];  
	        int rc = 0;  
	        while ((rc = content.read(buff, 0, 100)) > 0) {  
	            swapStream.write(buff, 0, rc);  
	        }  
	        //获得二进制数组
	        byte[] in2b = swapStream.toByteArray(); 
	        //调用人脸检测的方法
	        Map<String, String>  strmap = FaceDetect.detectby(in2b);
	        //将map数据封装json传到前台
			String strjson = JsonUtil.mapToJson(strmap);
			modelMap.put("strjson", strjson);
			modelMap.put("success", true);
		} catch (Exception e) {
			modelMap.put("success", false);
			modelMap.put("data", e.getMessage());
		}
		return modelMap;
	}

这是JAVA后台接受前台传来的图片数据,用的是SpringMVC框架,重点请看如何将接收的数据转为图片字节数组(因为人脸检测API是需要这个)

最后呢,就说一说人脸检测的API方法如何调用解析吧

 public static Map<String, String> match2(byte[] arg0,byte[] arg1) {
    	Map<String, String> map = new HashMap<String,String>();
        // 请求url
        String url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v2/match";
        try {
            // 活体检测人脸
            String imgStr = Base64Util.encode(arg0);//
            String imgParam = URLEncoder.encode(imgStr, "UTF-8");

            //身份证人脸          
            String imgStr2 = Base64Util.encode(arg1);
            String imgParam2 = URLEncoder.encode(imgStr2, "UTF-8");

            String param = "images=" + imgParam + "," + imgParam2;

            // 注意这里仅为了简化编码每一次请求都去获取access_token,线上环境access_token有过期时间, 客户端可自行缓存,过期后重新获取。
            String accessToken = "";

            String str = HttpUtil.post(url, accessToken, param);
            System.out.println(str);
            
            JSONObject jsonobject = JSONObject.fromObject(str);
	     	String result = jsonobject.getString("result");
	     	
	     	JSONArray json = JSONArray.fromObject(result); // 首先把字符串转成 JSONArray  对象
	     	 for(int i=0;i<json.size();i++){
			        JSONObject job = json.getJSONObject(i);  // 遍历 jsonarray 数组,把每一个对象转成 json 对象
			    	//获取年龄
			        Double score1 = (Double) job.get("score");
			     	//处理年龄
			        String score =String.valueOf(new BigDecimal(score1).setScale(0, BigDecimal.ROUND_HALF_UP));
					map.put("score", score);
			 }
            return map;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    
    }

由以上代码可以看出,JSON解析过程中,百度返回的其实是一个json数组,我们需要做一定的处理才行,以及得到的数据类型

好啦,今天的分享就到这里了,其实这个只是最初步的搭建H5人脸检测,后续的优化会带来活体检测的质量,以及人脸坐标位置,多人检测等

还有就是人脸系列中的比对,注册,查找等功能

附上源码地址:https://gitee.com/liyingming/faceRecognition

谢谢大家~~

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共74条回复 最后由荒墨丶迷失回复于2018-01-21 22:37
#2goJhou回复于2017-12-06

给力!

0
#3756665228回复于2017-12-06

加油

1
#4荒墨丶迷失回复于2017-12-06

谢谢支持  再接再厉~

1
#5荒墨丶迷失回复于2017-12-07
//navigator.getUserMedia这个写法在Opera中好像是navigator.getUserMedianow
		if (navigator.getUserMedia || navigator.webkitGetUserMedia || navigator.mozGetUserMedia) {
			    navigator.getUserMedia=navigator.getUserMedia || navigator.webkitGetUserMedia || navigator.mozGetUserMedia;
			    navigator.getUserMedia(videoObj, function (stream) {
				video.srcObject  = stream;
				video.play();
				}, errBack);
		}

更新调用摄像头火狐浏览器不兼容问题,,本次更新多谢小帅和go兄的支持。

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#6卡农LLLL回复于2017-12-07

收藏...点赞..我也可以用.

1
#7荒墨丶迷失回复于2017-12-07
#6 卡农LLLL回复
收藏...点赞..我也可以用.

哈哈 你说这帖子可以申请加精哇  你也需要浏览器端?你不是搞安卓的嘛hhhh

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#8卡农LLLL回复于2017-12-08
#7 荒墨丶迷失回复
哈哈 你说这帖子可以申请加精哇  你也需要浏览器端?你不是搞安卓的嘛hhhh
展开

我做混合应用的啊..安卓也会点皮毛.毕竟要写插件.

0
#9756665228回复于2017-12-08

fix bug & 看我的feedback

1
#10荒墨丶迷失回复于2017-12-08
#9 756665228回复
fix bug & 看我的feedback

小帅小帅 你最厉害  哈哈哈~ 

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#11756665228回复于2017-12-08
#10 荒墨丶迷失回复
小帅小帅 你最厉害  哈哈哈~ 

怎么了?

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#12益民羊羊回复于2017-12-08
该评论已删除
#13益民羊羊回复于2017-12-08
该评论已删除
#14goJhou回复于2017-12-08
#13 益民羊羊回复
该评论已删除

不要灌水哈,小兄弟两条能合在一起发的。

社区规章制度【发布及回复】第3条有如下规定

每个开发者在同一主帖内最多可以连续回复3次。回复尽量不少于6个字。

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#15荒墨丶迷失回复于2017-12-09
#14 goJhou回复
不要灌水哈,小兄弟两条能合在一起发的。 社区规章制度【发布及回复】第3条有如下规定 每个开发者在同一主帖内最多可以连续回复3次。回复尽量不少于6个字。
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不错 看来需要多宣传 严格按照社区管理制度 嘿嘿~

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#16卡农LLLL回复于2017-12-10
#14 goJhou回复
不要灌水哈,小兄弟两条能合在一起发的。 社区规章制度【发布及回复】第3条有如下规定 每个开发者在同一主帖内最多可以连续回复3次。回复尽量不少于6个字。
展开

应该同时给我完整链接嘛。HH

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#17荒墨丶迷失回复于2017-12-10
#16 卡农LLLL回复
应该同时给我完整链接嘛。HH

哈哈 给你链接 社区规章制度 

http://ai.baidu.com/forum/topic/show/492325

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#18wobushiwujie回复于2017-12-10

想学但是不知道你在说什么~

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#19和蔼的Brenda回复于2017-12-11
#4 荒墨丶迷失回复
谢谢支持  再接再厉~

厉害了,跪拜

0
#20益民羊羊回复于2017-12-11
该评论已删除
#21益民羊羊回复于2017-12-11
该评论已删除
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