调用华为云API实现口罩识别

1.作者介绍

范小雨，女，西安工程大学电子信息学院，2024级研究生
研究方向：机器视觉与人工智能
电子邮件：1019044907@qq.com

高金年，男，西安工程大学电子信息学院，2024级研究生，张宏伟人工智能课题组
研究方向：机器人与智能装备控制技术
电子邮件：2432529790@qq.com

2.华为人脸检测API

2.1 API介绍

应用程序编程接口（英语：Application Programming Interface，简称：API），是一些预先定义的函数。
目的：让应用程序开发人员得以调用一组例程功能，而无须考虑其底层的源代码为何、或理解其内部工作机制的细节。

2.2 人脸检测与口罩检测

人脸检测是对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键点位置和人脸关键属性。华为云口罩检测属于人脸检测的扩展功能，通过深度学习算法分析图像中的人脸区域，判断是否佩戴口罩。

2.3 主要特性

检测内容：人脸位置、口罩佩戴状态（是/否）、置信度。
适用场景：公共场所安防、疫情防控、智能门禁等。

2.4 约束限制

1、 只支持识别JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图片。
2、 为保证识别效果，人脸图片建议要求如下：
a) 光照大于200lux、无反光强光阴影现象。
b) 人脸无遮挡、整体清晰无拖尾抖动等运动模糊。
c) 侧脸不超过30°、俯仰角小于15°、偏转角小于15°、图片中人脸保持竖置正脸。
3、由于过大图片对识别算法精度无明显提升，同时会导致时延较长，建议传入图片小于1MB，一般500KB左右足够。图片中人脸像素建议120*120以上。

3.实验过程

3.1 获取API

1.注册华为云账号，进行实名认证，开通服务。

3.2登录人脸识别管理控制台：

单击页面右上角的用户名，并选择“我的凭证”。进入“我的凭证”页面。

3.3单击“访问秘钥”页签下的“新增访问密钥”。弹出“新增访问密钥”对话框。

3.4 AK/SK认证，下载文件credentials.csv

3.5调试接口

显示“调试成功”即可。


注：本次实验使用base64的图片格式，python实现代码后附。
image_base64:图像数据，base64编码后图像大小不得超过8MB,图片为JPG/JPEG/BMP
/PNG格式。
attributes （人脸关键属性）：
本案例中使用base64的图片格式，python实现代码后附。attributes （人脸关键属性，比如头部姿态）：2：年龄 4：装束（帽子、眼镜） 6：口罩 7：发型 8：胡须 11：图片类型 12：质量 13：表情 21：人脸图片旋转角（顺时针偏转角度），支持0°、90°、180°和270°图片旋转。

4.实验结果

4.1代码实现

#############下载需要的库
import base64
from huaweicloudsdkcore.auth.credentials import BasicCredentials
from huaweicloudsdkfrs.v2.region.frs_region import FrsRegion
from huaweicloudsdkcore.exceptions import exceptions
from huaweicloudsdkfrs.v2 import *
###############导入AK和SK
if __name__ == "__main__":
    ak = "输入获得的AK"
    sk = "输入获得的SK"  # ak和sk读取
    credentials = BasicCredentials(ak, sk) \

    client = FrsClient.new_builder() \
        .with_credentials(credentials) \
        .with_region(FrsRegion.value_of("cn-north-4"))  \   
        .build()

    f = open('C:\\图片路径\\图片名称.png', 'rb')   # 图片路径读取
    img = base64.b64encode(f.read())   # 图片转换为base64格式

    try:
        request = DetectFaceByBase64Request()  # 人脸在图像中的位置
        request.body = FaceDetectBase64Req(
          attributes="6",   # 人脸关键属性，这里的6代表口罩。
          image_base64="asdfghjkl")     # 图片的base64编码
        response = client.detect_face_by_base64(request)
        print(response)      # 输出结果
    except exceptions.ClientRequestException as e:  # 有误情况的输出
        print(e.status_code)
        print(e.request_id)
        print(e.error_code)
        print(e.error_msg)

注：本次实验使用base64的图片格式，图片的base64编码导出方法如下：

访问在线 Base64 转换网站（如 base64.guru）。
上传图片文件，网站会自动生成 Base64 编码。
复制结果（格式为data:image/png;base64,iVBORw0KGgo…）。

4.2运行结果

1.输入一张佩戴了口罩的图片：

输出结果包括以下2个部分：

1、 人脸在图片中的位置。（红线所示）
2、 人脸的特征：是否佩戴口罩mask，是（输出：yes）；否（输出：none）。（方框所示）

2.输入一张未佩戴口罩的图片：

输出结果包括以下2个部分：

1.人脸在图片中的位置。（红线所示）
2.人脸的特征：是否佩戴口罩mask，是（输出：yes）；否（输出：none）。（方框所示）

3 输入多人佩戴口罩的图片

输出结果：

输出三个结果，说明该人脸口罩检测可以识别多人面部特点。