日常API之C#百度人脸识别

时间：2017-08-11 13:34:38 阅读：1499 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：coder sem ora 下载 str 链接百度 space 9.png

最近看到一只我家徒儿发来的链接，原来是一堆百度AI的SDK，于是一时兴起就做了一只人脸识别，喵喵喵(●‘?‘●)

一、准备工作

首先，当然是下载SDK啦:http://ai.baidu.com/sdk#sdk-category-bfr,可以根据自己的语言选择，在这里使用C# WPF 做示例

SDK里的文件大概是酱紫:

FaceDemo.cs : 官方示例文件

AipSdk.dll : 需要调用的SDK

AipSdk.XML : SDK注释

Newtonsoft.Json.dll : 用于解析JSON 必须是版本10.0.0.0

Newtonsoft.Json.xml : 注释

有了SDK，接下来还需要用于拍照的dll，这里我们使用WPFMediaKit.dll来实现

二、编码工作

在我们使用SDK之前还需要录入面部信息，即使用WPFMediaKit.dll进行拍照并储存。

布局:需要一只Button,并添加引用xmlns:Controls="clr-namespace:WPFMediaKit.DirectShow.Controls;assembly=WPFMediaKit"，和添加控件:<Controls:VideoCaptureElement x:Name="vce"/>

WPFMediaKit的使用,即在button的单击事件写入:

 1 vce.Stop();
 2 RenderTargetBitmap bmp = new RenderTargetBitmap(
 3 (int)vce.ActualWidth,
 4 (int)vce.ActualHeight,
 5 96, 96, PixelFormats.Default);
 6 bmp.Render(vce);
 7 BitmapEncoder encoder = new JpegBitmapEncoder();//默认使用JPG格式保存，可以切换成其他格式，因为JPG格式的文件更小，所以这里推荐使用
 8 encoder.Frames.Add(BitmapFrame.Create(bmp));
 9 using (MemoryStream ms = new MemoryStream())
10 {
11 encoder.Save(ms);
12 byte[] data = ms.ToArray();
13 File.WriteAllBytes("b.jpg", data);//写入文件b.jpg可以替换成其他
14 }

这样我们保存了面部数据，接下来就可以调用SDK了（为了用户数据安全可以为保存的文件启用加密设置）

由于我们需要2次用户的面部数据来判断是否为同一个人，所以还需要进行第二次采集数据(在用户点击"识别"按钮时)

 1 vce.Stop();
 2 RenderTargetBitmap bmp = new RenderTargetBitmap(
 3 (int)vce.ActualWidth,
 4 (int)vce.ActualHeight,
 5 96, 96, PixelFormats.Default);
 6 bmp.Render(vce);
 7 BitmapEncoder encoder = new JpegBitmapEncoder();//默认使用JPG格式保存，可以切换成其他格式，因为JPG格式的文件更小，所以这里推荐使用
 8 encoder.Frames.Add(BitmapFrame.Create(bmp));
 9 using (MemoryStream ms = new MemoryStream())
10 {
11 encoder.Save(ms);
12 byte[] data = ms.ToArray();//此处不必保存,因为之后将直接用到byte[]
13 ...//未完

接下来要在读取到byte[]之后，再次读取之前用户的面部数据

byte[] bata2 = File.ReadAllBytes("b.jpg");

最后，调用SDK并判断是否为同一人

1 var client = new Baidu.Aip.Face.Face("API KEY", "Secret Key");//这的KEY可以到百度申请,链接:https://console.bce.baidu.com/ai/?fromai=1#/ai/face/app/list
2 var images = new byte[][] { data, data };//之前我们获取的数据
3 var result = double.Parse(client.FaceMatch(images).First.First.Last.Last.First.ToString());//发送并解析返回的数据，获取两个数据的相似度
4 if (result >= 90)//判断相似度，一般在大于90时是同一人，可以自己调节
5 {
6    //此处为识别成功（同一人）
7 }else{
8   //此处为识别识别（不同的两人）
9 }