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:
import os import base64 from aip import AipFace os.chdir(r'F:\公众号\28.人脸识别') #设置图片存放的路径 pictureName = '1_yz.jpg' def get_picture_content(pictureName): with open(pictureName, 'rb') as fp: content = base64.b64encode(fp.read()) return content.decode('utf-8') #定义读取图片的函数 APP_ID = 'XXX' API_KEY = 'XXXXXXXX' SECRET_KEY = 'XXXXXXXXXXXX' #百度账号和密钥 options = {} imageType = 'BASE64' options["face_field"] = "age, gender, beauty" aipFace = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) result = aipFace.detect(get_picture_content(pictureName), imageType, options) print(result)
注: 其中os.chdir中的内容应该替换成你存储图片的地址,APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY应该替换成你获取的百度密钥。
得到结果如下:
其中,age对应的值为年龄,gender对应的值为性别,beauty对应的值为颜值分。为进一步规范输出成标准格式,通过如下代码进行规范化:
import pandas as pd face_character = pd.DataFrame({"age":[result['result']['face_list'][0]['age']], "gender":[result['result']['face_list'][0]['gender']['type']], "beauty":[result['result']['face_list'][0]['beauty']] })
得到结果如下:
可以发现杨紫的颜值得分还是很高的图片,后续文章也会对其它一些明星进行测试。
二、根据年龄和性别对颜值进行评价
根据性别和颜值分,对识别结果进行评价,具体代码如下:
if face_character['beauty'][0]>80: if face_character['gender'][0] == 'female': print("小姐姐颜值爆表") else: print("小哥哥颜值爆表") elif face_character['beauty'][0]>70: if face_character['gender'][0] == 'female': print("小姐姐天生美颜") else: print("小哥哥天生美颜") elif face_character['beauty'][0]>60: if face_character['gender'][0] == 'female': print("小姐姐颜值尚可") else: print("小哥哥颜值尚可") elif face_character['beauty'][0]>40: if face_character['gender'][0] == 'female': print("小姐姐先天不够,后天来凑") else: print("小哥哥先天不够,后天来凑") else: if face_character['gender'][0] == 'female': print("小姐姐洗洗睡吧") else: print("小哥哥洗洗睡吧")
得到结果:
三、批量识别人脸属性
假设文件夹中有数张人脸图片,想批量对这批图片进行颜值打分,可执行如下代码:
import os import re import time import base64 from aip import AipFace os.chdir(r'F:\公众号\28.人脸识别') #设置图片存放的路径 pictureName = '6_brzp.jpg' def get_picture_content(pictureName): with open(pictureName, 'rb') as fp: content = base64.b64encode(fp.read()) return content.decode() #定义读取图片的函数 APP_ID = 'XXX' API_KEY = 'XXXXXXXX' SECRET_KEY = 'XXXXXXXXXXXX' #百度账号和密钥 options = {} imageType = 'BASE64' options["face_field"] = "beauty" options["max_face_num"] = 2 aipFace = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) root_path = r'F:\公众号\28.人脸识别' list = os.listdir(root_path) # 列出文件夹下所有的目录与文件 for i in range(0, len(list)): time.sleep(1) path = os.path.join(root_path, list[i]) if os.path.isfile(path): result = aipFace.detect(get_picture_content(path), imageType, options) print(list[i] + ' 评分为:' + str(result['result']['face_list'][0]['beauty'])) #显示出所有图片的颜值得分
得到结果:
可以发现杨紫的那张照片颜值分很高,有八十几分。为了更好的用户体验,我们设置一个窗口,显示评价照片并语音播报颜值得分。
四、自定义窗口语音播报颜值得分
为了更清晰地评价人的颜值,把图片和结果用tkinter库和语音播放库包装起来,效果会更好。具体代码如下:
import os import re import time import base64 import pandas as pd import tkinter as tk from aip import AipFace from tkinter import filedialog root = tk.Tk() root.withdraw() Folderpath = filedialog.askdirectory(title = '请选择图片存放的文件夹') picturePath = filedialog.askopenfilename(title = '请选择要进行颜值评价的图片') root.destroy() os.chdir(Folderpath) #设置图片存放的路径 def get_picture_content(picturePath): with open(picturePath, 'rb') as fp: content = base64.b64encode(fp.read()) return content.decode() #定义读取图片的函数 APP_ID = 'XXX' API_KEY = 'XXXXXXXX' SECRET_KEY = 'XXXXXXXXXXXX' #百度账号和密钥 options = {} options["max_face_num"] = 2 options["face_field"] = "gender" aipFace = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) imageType = 'BASE64' result = aipFace.detect(get_picture_content(picturePath), imageType, options) gender = result['result']['face_list'][0]['gender']['type'] options["face_field"] = "age" time.sleep(1) result = aipFace.detect(get_picture_content(picturePath), imageType, options) age = result['result']['face_list'][0]['age'] options["face_field"] = "beauty" time.sleep(2) result = aipFace.detect(get_picture_content(picturePath), imageType, options) beauty = result['result']['face_list'][0]['beauty'] #获取年龄、性别、颜值信息 face_character = pd.DataFrame({"age":age, "gender":gender, "beauty":beauty},index = ['value']) if face_character['beauty'][0]>80: if face_character['gender'][0] == 'female': str_list = "小姐姐芳龄:"+ str(age) + ",颜值爆表"+ ',最终颜值得分为:'+str(beauty) else: str_list = "小哥哥贵庚:"+ str(age) + ",颜值爆表"+ ',最终颜值得分为:'+str(beauty) elif face_character['beauty'][0]>70: if face_character['gender'][0] == 'female': str_list = "小姐姐芳龄:"+ str(age) + ",天生美颜"+ ',最终颜值得分为:'+str(beauty) else: str_list = "小哥哥贵庚:"+ str(age) + ",天生美颜"+ ',最终颜值得分为:'+str(beauty) elif face_character['beauty'][0]>50: if face_character['gender'][0] == 'female': str_list = "小姐姐芳龄:"+ str(age) + ",颜值尚可"+ ',最终颜值得分为:'+str(beauty) else: str_list = "小哥哥贵庚:"+ str(age) + ",颜值尚可"+ ',最终颜值得分为:'+str(beauty) elif face_character['beauty'][0]>30: if face_character['gender'][0] == 'female': str_list = "小姐姐芳龄:"+ str(age) + ",先天不够,后天来凑"+ ',最终颜值得分为:'+str(beauty) else: str_list = "小哥哥贵庚:"+ str(age) + ",先天不够,后天来凑" + ',最终颜值得分为:'+str(beauty) else: if face_character['gender'][0] == 'female': str_list = "小姐姐芳龄:"+ str(age) + ",早点洗洗睡吧"+ ',最终颜值得分为:'+str(beauty) else: str_list = "小哥哥贵庚:"+ str(age) + ",早点洗洗睡吧"+ ',最终颜值得分为:'+str(beauty) #颜值定义 from tkinter import * from PIL import Image, ImageTk from win32com.client import Dispatch #导入包 speaker = Dispatch("SAPI.SpVoice") def roll_call(): speaker.Speak(str_list) #控制播放语音 os.chdir(Folderpath) #设置文件路径 root = Tk() root.title("颜值测试小程序") root.iconbitmap("pikaqiu2.ico") #设置窗口 image = Image.open(picturePath) #加载图片 root.geometry("400x300") #根据图片大小设置窗口大小 img_pic = ImageTk.PhotoImage(image) label = Label(root, image=img_pic) label.pack() b2 = tk.Button(root, bg='lightyellow', text='颜值评价', font=("KaiTi", 8), width=8, height=2, command=roll_call) b2.place(x=0, y=0) root.mainloop()
五、明星颜值评价
最后我们来看下明星的颜值评分吧。
1 刘亦菲
颜值评价结果:
'小姐姐芳龄:21,颜值尚可,最终颜值得分为:64.19'
对于这个结果,我也比较吃惊,所以颜值得分大家当成娱乐就好图片。
2 贾玲
颜值评价结果:
'小姐姐芳龄:37,先天不够,后天来凑,最终颜值得分为:30.67'
颜值得分仅供参考,请勿当真。我的有些照片测出来也是三十多分,可能跟背景、光线、表情都有一定的关系,大家当成娱乐就好。
3 肖战
颜值评价结果:
'小哥哥贵庚:23,颜值尚可,最终颜值得分为:63.9'
颜值得分仅供参考,请勿当真图片,认为我的代码有问题的可以自行下载图片和代码进行尝试。
4 宋小宝
颜值评价结果:
'小哥哥贵庚:40,先天不够,后天来凑,最终颜值得分为:45.18'
颜值得分仅供参考,请勿当真。从上面的颜值得分可以发现,普遍颜值得分较低,八十多分的已经算高分了,也算是为杨紫的颜值正名了吧。至此,调用百度接口颜值识别已讲解完毕,感兴趣的朋友自己实现一遍吧。
以上就是Python调用百度AI实现颜值评分功能的详细内容,更多关于Python 颜值评分的资料请关注服务器之家其它相关文章!
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