python百度人脸识别判断人的喜、怒、哀、乐表情

最新推荐文章于 2023-09-08 01:07:34 发布
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本文介绍如何使用百度的人脸识别API，结合面部特征分析，实现对人脸照片的心理状态判断。从环境搭建、库安装到应用注册，一步步指导读者完成项目。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言

昨天百度给我手机发了条短信，内容如下
![1236](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/8491383-e38231e412bdd9a0.png?
imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
第一次使用百度的API是暑假期间的一个物联网项目，项目的登陆方式要用人脸识别，本着站在巨人肩膀上的原则，搜索了一下，结果发现百度就有这个库，支持python，于是皆大欢喜~

点击这里(python语言[其他也差不多])进入百度的人脸识别文档。

正题

废话不多说，我们今天要实现的目标是：给定一张人脸的照片，通过面部特征来判断这个人的心理状态。看着挺复杂，不过有了import相信一切都不是问题！

首先安装python环境，具体教程可以百度，笔者用的版本是python3.6，为了避免不必要的麻烦建议使用一样的版本。
然后下载百度的API库

pip3 install baidu-api

安装完后可以测试一下

from aip import AipFace  #如果没有报错就说明顺利安装了

接下来我们还要到百度的应用中心来注册一下应用,点击这里，进去注册一下人脸识别应用，具体教程后续会补上。

Ginta_x
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python3.5 百度ai人脸识别
09-20
识别结果大概是这样 {'result': {'face_num': 1, 'face_list': [{'quality': {'occlusion': {'right_eye': 0, 'left_cheek': 0.1459853947, 'right_cheek': 0.05144193396, 'left_eye': 0.465408802, 'mouth': 0.02919708006, 'chin_contour': 0.01420217194, 'nose': 0}, 'illumination': 116, 'blur': 7.266304692e-06, 'completeness': 1}, 'age': 22, 'face_token': 'dc6f8f9df5d977ea476e2d04acdf5063', 'race': {'type': 'white', 'probability': 0.6173604727}, 'glasses': {'type': 'common', 'probability': 0.9834988713}, 'gender': {'type': 'male', 'probability': 0.655915916}, 'face_probability': 0.9185044169, 'beauty': 51.21487427, 'angle': {'roll': -2.750922441, 'yaw': 28.97134399, 'pitch': 5.202290535}, 'location': {'height': 65, 'top': 112.0704803, 'width': 76, 'left': 76.20765686, 'rotation': -4}, 'face_type': {'type': 'human', 'probability': 0.9992217422}, 'face_shape': {'type': 'oval', 'probability': 0.4419156313}, 'expression': {'type': 'none', 'probability': 0.9999142885}}]}, 'error_msg': 'SUCCESS', 'timestamp': 1537413754, 'cached': 0, 'error_code': 0, 'log_id': 9465840013520} 年龄：22 颜值：51.21487427 表情-type(none:不笑；smile:微笑；laugh:大笑)：none 表情-probability(表情置信度，范围【0~1】，0最小、1最大)：0.9999142885 脸型-type(square: 正方形 triangle:三角形 oval: 椭圆 heart: 心形 round: 圆形)：oval 脸型-probability(置信度，范围【0~1】，代表这是人脸形状判断正确的概率，0最小、1最大)：0.4419156313 性别-type(male:男性 female:女性)：male 性别-probability(性别置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。)：0.655915916 是否带眼镜-type(none:无眼镜，common:普通眼镜，sun:墨镜)：common 是否带眼镜-probability(眼镜置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。)：0.9834988713 人种-type(yellow: 黄种人 white: 白种人 black:黑种人 arabs: 阿拉伯人)：white 人种-probability(人种置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。)：0.6173604727 真实人脸/卡通人脸 -type(human: 真实人脸 cartoon: 卡通人脸)：human 真实人脸/卡通人脸 -probability(人脸类型判断正确的置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。)：0.9992217422
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