百度人脸识别SDK的坑

博客主要讲述百度人脸识别SDK的jar包冲突问题,包括与slf4j、阿里巴巴短信接口json、springboot test启动器json的冲突及解决办法。还提到人脸比对时face_token有有效期,导致几天后认证失败,最终用首次过关照片认证解决问题。

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百度人脸识别SDK jar包冲突:
首先是百度人脸识别的SDK的Maven依赖:

com.baidu.aip
java-sdk
4.11.3

    <dependency>
        <groupId>com.google.code.gson</groupId>
        <artifactId>gson</artifactId>
        <version>2.3.1</version>
    </dependency>

1.slf4j冲突
解决办法:忽略里面的slf4j包

	<!--百度人脸识别-->
     <dependency>
        <groupId>com.baidu.aip</groupId>
        <artifactId>java-sdk</artifactId>
        <version>4.11.3</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.slf4j</groupId>
                <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>

2.和阿里巴巴短信接口json冲突,百度里面要用到jsonBuild,阿里aliyun-java-sdk-core 3.7.1版本包里面没有
解决办法:提升里面的gson版本到2.7

<dependency>
        <groupId>com.google.code.gson</groupId>
        <artifactId>gson</artifactId>
        <version>2.7</version>
 <dependency>

3.这是一个小问题
测试人脸检测的时候里面的json 会和springboot里面的test启动器 json冲突
解决办法:忽略springboot里面的test依赖

       <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>com.vaadin.external.google</groupId>
                <artifactId>android-json</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>

4.人脸比对
之前在用百度人脸业务的时候写的逻辑是这样的:第一次用户进行人脸认证,成功了获取用户的face_token字段,存入数据库。后面在用户进行人脸认证的时候拿取这个face_token和用户人脸照片的base64字符串做对比,可是出现了下面的坑爹情况,如果你当天进行人脸认证没问题OK,只要图片过关,就成功。可是你过几天在进行操作,就是不行,提示你没有照片信息。原因是:第一次在进行人脸检测的时候face_token是有有效期的,具体是24小时还是按当天结算的不清楚了,当时问的百度的工程师,最后解决还是拿第一次用户过关的照片来进行人脸认证的。 这点比较坑。用的小伙伴注意了,当时被坑了惨!

<think>嗯,用户现在想用UniApp结合百度API实现人脸识别功能。之前我详细介绍了百度人脸识别的核心功能和API调用流程,还提供了Python的代码示例。不过用户现在关注的是在UniApp中的集成,需要结合他们提供的引用内容,特别是引用1到4中的信息。 首先,用户提到的引用1和2提到了离线SDK的集成,这在UniApp开发中可能是一个关键点。用户可能需要在移动端直接使用百度人脸识别功能,而不仅仅是云端API。引用2中的Java后端集成经验,提到了DLL文件的放置和代码结构的问题,这可能涉及到本地SDK的配置。但UniApp主要是前端框架,可能需要通过原生插件的方式集成SDK。 用户提供的引用4展示了UniApp中使用camera组件和小程序结合百度云的例子,但用户现在希望的是在App中使用,可能需要区分平台。例如,在安卓和iOS上可能需要不同的原生模块处理,或者使用统一的JavaScript API。 接下来,我需要考虑如何在UniApp中调用百度人脸识别API。通常有两种方式:直接调用云端API或集成离线SDK。根据引用1,百度支持离线SDK集成,这对于无网络环境下的使用很重要。但集成离线SDK可能需要原生开发,比如在Android中引入aar包,iOS中使用framework,然后在UniApp中通过原生插件进行桥接。 用户的问题可能集中在如何配置UniApp项目以使用这些SDK,以及如何处理跨平台的问题。比如,在引用2中提到的DLL文件放置问题,可能对应到Android的JNI库或iOS的静态库。需要指导用户如何正确放置这些文件,并在UniApp中调用。 此外,引用3提到了UniApp中的数据响应式,这可能涉及到前端如何动态更新识别结果,比如在检测到人脸后更新UI。用户可能需要了解如何在UniApp中处理异步API调用,并将结果渲染到页面上。 总结用户的真实需求,他们需要一个步骤指南,涵盖从创建百度应用、获取API密钥、安装必要插件或SDK,到编写前端代码调用API或原生模块,处理不同平台配置,以及错误处理和性能优化。同时,用户可能对离线功能特别关注,需要详细说明如何集成离线SDK,并解决可能遇到的路径或依赖问题。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明云端和离线两种集成方式,提供代码示例,并指出注意事项如权限配置、安全性、性能限制等。同时,根据引用中的经验,提前预警可能遇到的,比如SDK文件放置位置、原生模块的调用方法,以及如何在不同平台处理兼容性问题。</think>#### 在UniApp中集成百度人脸识别API的详细步骤(云端API+离线SDK) 以下分**云端API调用**和**离线SDK集成**两种方案实现,结合引用内容及实际开发经验: --- ### 一、方案选择:云端API vs 离线SDK | **特性** | **云端API** | **离线SDK** | |------------------|-------------------------------------|-------------------------------------| | 网络依赖 | 必须联网 | 支持无网络环境(引用[1]) | | 功能范围 | 完整功能(检测/比对/搜索) | 部分功能需定制(如引用[2]仅图片匹配) | | 开发复杂度 | 简单(HTTP调用) | 复杂(需原生插件封装,引用[2]路径问题) | | 适用场景 | 实时性要求低、依赖网络 | 高安全场景(如门禁/考勤) | --- ### 二、方案1:云端API集成(推荐新手) #### 步骤1:创建百度AI应用 1. 登录[百度AI开放平台](https://ai.baidu.com),创建应用并获取`API Key`和`Secret Key` 2. 开通**人脸识别**相关服务(如人脸检测、活体检测) #### 步骤2:UniApp端实现(以人脸检测为例) ```javascript // pages/face/face.vue <template> <view> <button @click="chooseImage">选择图片</button> <image :src="imagePath" mode="widthFix"></image> <text>{{ result }}</text> </view> </template> <script> export default { data() { return { imagePath: '', result: '' } }, methods: { // 选择图片 async chooseImage() { const [file] = await uni.chooseImage({ count: 1 }); this.imagePath = file.tempFilePath; this.detectFace(file.tempFilePath); }, // 调用百度API async detectFace(filePath) { // 1. 获取Access Token const token = await this.getAccessToken(); // 2. 图片转Base64 const base64 = await this.fileToBase64(filePath); // 3. 发送请求 const res = await uni.request({ url: 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect', method: 'POST', header: { 'Content-Type': 'application/json' }, data: { image: base64, image_type: 'BASE64', face_field: 'age,gender,expression' }, dataType: 'json', params: { access_token: token } }); this.result = res.data.result; }, // 获取Access Token async getAccessToken() { const res = await uni.request({ url: 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token', method: 'POST', data: { grant_type: 'client_credentials', client_id: 'YOUR_API_KEY', client_secret: 'YOUR_SECRET_KEY' } }); return res.data.access_token; }, // 图片转Base64 fileToBase64(filePath) { return new Promise((resolve) => { uni.getFileSystemManager().readFile({ filePath, encoding: 'base64', success: (res) => resolve(res.data) }); }); } } } </script> ``` #### 关键配置: 1. **跨域问题**:需在`manifest.json`中配置白名单: ```json "networkTimeout": { "request": 60000 }, "uni-app": { "h5": { "devServer": { "proxy": { "/baiduapi": { "target": "https://aip.baidubce.com", "changeOrigin": true, "pathRewrite": { "^/baiduapi": "" } } } } } } ``` --- ### 三、方案2:离线SDK集成(引用[1][2]实践) #### 步骤1:下载百度离线SDK 1. 从百度AI平台下载对应平台的SDK(Android `.aar`/iOS `.framework`) 2. 将SDK文件按引用[2]提示放置(如安卓放至`nativeplugins/baidu-face/android/libs`) #### 步骤2:封装原生插件(以Android为例) 1. 创建`uni-plugin-face`原生插件,在`build.gradle`中添加依赖: ```groovy implementation files('libs/BaiduFaceSDK.aar') ``` 2. 实现Java接口(参考引用[2]代码逻辑): ```java public class FaceModule extends UniModule { @UniJSMethod public void initSDK(UniJSCallback callback) { FaceSDK.init(getContext()); callback.invoke("SDK初始化成功"); } } ``` #### 步骤3:UniApp调用原生方法 ```javascript // 初始化SDK const faceModule = uni.requireNativePlugin('baidu-face'); faceModule.initSDK((res) => { console.log(res); }); // 添加人脸到本地库(引用[2]逻辑) faceModule.userAdd({ userId: '1001', groupId: '0', imagePath: '_doc/face.jpg' }, (result) => { if (result.errno === 0) { uni.showToast({ title: '添加成功' }); } }); ``` --- ### 四、注意事项 1. **权限配置**: - Android需添加相机、存储权限: ```xml <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"/> <uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE"/> ``` 2. **性能优化**: - 离线SDK人脸检测耗时控制在$200\text{ms}$以内(引用[2]实测) - 避免频繁调用`Face.clearTrackedFaces()`(可能引发内存泄漏) 3. **兼容性问题**: - iOS需在`info.plist`中添加`NSCameraUsageDescription`描述字段 - 部分安卓机型需关闭混淆规则: ```proguard -keep class com.baidu.** { *; } ``` --- ### 五、扩展功能实现(引用[4]相机样式) ```html <!-- 自定义相机界面 --> <camera device-position="front" class="camera-box" @error="onCameraError"> <view class="face-mask"></view> <!-- 自定义识别框 --> </camera> <style> .camera-box { width: 100vw; height: 70vh; } .face-mask { position: absolute; width: 300rpx; height: 400rpx; border: 4rpx solid #00ff00; top: 50%; left: 50%; transform: translate(-50%, -50%); } </style> ``` ---
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