标签：ace cli att location 请求 可扩展 服务 core 高并发
WebApiClient.JIT/AOT的netcore版本，集高性能高可扩展性于一体的声明式http客户端库，特别适用于微服务的restful资源请求，也适用于各种畸形http接口请求。
百度AI目前相当开放（至少在使用上），如果不是高并发请求场景，一般免费使用即可。鉴于其提供的.net sdk比较先进(laji)，使用Dictionary类型替代模型参数，以及使用万能的JObject类型做为返回值类型的设计，正常人都无法体会其中精髓。试看以下的api原型，想必大家都想找找没有文档说明吧？我觉得这sdk更像是一个httpUtil，只提供了一个 object Send( object )方法。
public JObject Detect(string image, string imageType, Dictionary<string, object> options = null);
今天我们抛开官方SDK，使用WebApiClientCore请求我们感兴趣的人脸检测接口，虽然只有一个接口，但我会尽量按高规格的设计质量来调用这个接口，让朋友们了解WebApiClientCore的魅力之处。首先，我们先阅读官方文档：Api文档.人脸检测，根据文档内容，大概有以下知识块：
为了使用方便，我们将图片类型、人脸类型设计为枚举类型，注意实际请求时，传输的是枚举的键名，而不是值。
/// <summary>
/// 表示待人脸检测的图片
/// </summary>
public class DetectImage
{
/// <summary>
/// 图片信息
/// </summary>
public string Image { get; set; }
/// <summary>
/// 图片信息
/// </summary>
[JsonConverter(typeof(JsonStringEnumConverter))]
public ImageType Image_type { get; set; }
/// <summary>
/// 最多处理人脸的数目
/// </summary>
[Range(1, 10)]
public int? Max_face_num { get; set; } = 1;
/// <summary>
/// 人脸的类型
/// </summary>
[JsonConverter(typeof(JsonStringEnumConverter))]
public FaceType Face_type { get; set; }
/// <summary>
/// 图像类型
/// </summary>
public enum ImageType
{
/// <summary>
/// 图片的base64值
/// </summary>
BASE64,
/// <summary>
/// 图片的 URL地址
/// </summary>
URL,
/// <summary>
/// 人脸图片的唯一标识
/// </summary>
FACE_TOKEN
}
/// <summary>
/// 人脸的类型
/// </summary>
public enum FaceType
{
/// <summary>
/// 生活照
/// </summary>
LIVE,
/// <summary>
/// 身份证芯片照
/// </summary>
IDCARD,
/// <summary>
/// 带水印证件照
/// </summary>
WATERMARK,
/// <summary>
/// 证件照片
/// </summary>
CERT
}
}
通过PostMan预请求，我们发现官方文档里提到的响应内容，实际上只是完整响应内容的里面的Result值而已(官方文档有点不靠谱) 。
/// <summary>
/// 响应内容
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
public class Response<T>
{
/// <summary>
/// 错误码
/// </summary>
public int Error_code { get; set; }
/// <summary>
/// 错误信息
/// </summary>
public string Error_msg { get; set; }
/// <summary>
/// 结果值
/// </summary>
public T Result { get; set; }
}
/// <summary>
/// 表示检测结果
/// </summary>
public class DetectResult
{
/// <summary>
/// 人脸数量
/// </summary>
public int Face_num { get; set; }
/// <summary>
/// 人脸列表
/// </summary>
public FaceItem[] Face_list { get; set; }
/// <summary>
/// 人脸
/// </summary>
public class FaceItem
{
public string Face_token { get; set; }
public FaceLocation Location { get; set; }
public int Face_probability { get; set; }
public FaceAngle Angle { get; set; }
/// <summary>
/// 位置
/// </summary>
public class FaceLocation
{
public double Left { get; set; }
public double Top { get; set; }
public int Width { get; set; }
public int Height { get; set; }
public int Rotation { get; set; }
}
/// <summary>
/// 角度
/// </summary>
public class FaceAngle
{
public double Yaw { get; set; }
public double Pitch { get; set; }
public double Roll { get; set; }
}
}
}
/// <summary>
/// 百度人脸相关接口
/// </summary>
public interface IBaiduFaceApi
{
/// <summary>
/// 图像的人脸检测
/// </summary>
/// <param name="detectImage">待检测图像</param>
/// <returns></returns>
[HttpPost("rest/2.0/face/v3/detect")]
ITask<Response<DetectResult>> DetectAsync([JsonContent] DetectImage detectImage);
}
为了方便调试，我们需要将实际请求内容输出到日志组件，这里为接口应用[LoggingFilter]。
/// <summary>
/// 百度人脸相关接口
/// </summary>
[LoggingFilter]
public interface IBaiduFaceApi
{
/// <summary>
/// 图像的人脸检测
/// </summary>
/// <param name="detectImage">待检测图像</param>
/// <returns></returns>
[HttpPost("rest/2.0/face/v3/detect")]
ITask<Response<DetectResult>> DetectAsync([JsonContent] DetectImage detectImage);
}
access_token我们可以做为一个切面处理，WebApiClientCore.Extensions.OAuths扩展包专门处理这个切面，由于百度的access_token不是标准的放到Authorization请求头，而是放到access_token的query参数，所以我们需要继承ClientCredentialsTokenAttribute来实现自定义token应用特性。
/// <summary>
/// token应用特性
/// </summary>
class AccessTokenAttribute : ClientCredentialsTokenAttribute
{
protected override void UseTokenResult(ApiRequestContext context, TokenResult tokenResult)
{
context.HttpContext.RequestMessage.AddUrlQuery("access_token", tokenResult.Access_token);
}
}
/// <summary>
/// 百度人脸相关接口
/// </summary>
[AccessToken]
[LoggingFilter]
public interface IBaiduFaceApi
{
/// <summary>
/// 图像的人脸检测
/// </summary>
/// <param name="detectImage">待检测图像</param>
/// <returns></returns>
[HttpPost("rest/2.0/face/v3/detect")]
ITask<Response<DetectResult>> DetectAsync([JsonContent] DetectImage detectImage);
}
services.AddHttpApi<IBaiduFaceApi>(c =>
{
c.HttpHost = new Uri("https://aip.baidubce.com/");
});
百度返回的token有refreshToken值，但文档里没有提到怎么刷新token，尝试使用token请求地址去刷新token会失败，所以这里直接配置禁用使用refreshToken的功能，强迫时间到期之后，重新去申请一次token。
services.AddClientCredentialsTokenProvider<IBaiduFaceApi>(c =>
{
c.Endpoint = new Uri("https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token");
c.UseRefreshToken = false;
c.Credentials.Client_id = "API Key";
c.Credentials.Client_secret = "Secret Key";
});
将IBaiduFaceApi注入到我们的服务，即可调用
public class FaceService
{
private readonly IBaiduFaceApi baiduFaceApi;
public FaceService(IBaiduFaceApi baiduFaceApi)
{
this.baiduFaceApi = baiduFaceApi;
}
public async Task DetectAsync()
{
var img = new DetectImage
{
Face_type = DetectImage.FaceType.IDCARD,
Image = "http://xxx.jpg",
Image_type = DetectImage.ImageType.URL
};
var result = await baiduFaceApi.DetectAsync(img);
}
}
现在，我们已经拿到正常的结果，顺便查看请求日志确认请求是否正确。
POST /rest/2.0/face/v3/detect?access_token=省略值 HTTP/1.1
Host: aip.baidubce.com
User-Agent: WebApiClientCore/1.0.6.0
Accept: application/json; q=0.01, application/xml; q=0.01
Content-Type: application/json; charset=utf-8
{"image":"http://xxx.jpg","image_type":"URL","max_face_num":1,"face_type":"IDCARD"}
HTTP/1.1 200 OK
Connection: keep-alive
Date: Thu, 23 Jul 2020 02:05:58 GMT
Content-Type: application/json
Content-Length: 328
{"error_code":0,"error_msg":"SUCCESS","log_id":2599254579794,"timestamp":1595469958,"cached":0,"result":{"face_num":1,"face_list":[{"face_token":"97071a7f306483fea94d0766cfeb120c","location":{"left":34.54,"top":74.23,"width":101,"height":101,"rotation":0},"face_probability":1,"angle":{"yaw":-0.92,"pitch":6.68,"roll":-3.72}}]}}
以上为WebApiClientCore在百度Ai请求的一个小例子，当然WebApiClientCore还有好多功能，点击项目链接，带你GET到N种使用技能，不求star，只求提供良好建议。
标签：ace cli att location 请求 可扩展 服务 core 高并发
原文地址：https://www.cnblogs.com/kewei/p/13364828.html
