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嵌入式系統(tǒng)綜合實(shí)踐
本項(xiàng)目以樹(shù)莓派model B為主板，編寫(xiě)python程序?qū)崿F(xiàn)USB攝像頭自動(dòng)拍照（如果攝像頭前沒(méi)有人臉會(huì)一直拍照下去），試圖開(kāi)門(mén)者靠近攝像頭并讓其對(duì)自己正臉拍照，程序拍照后調(diào)用opencv與face++的API對(duì)照片進(jìn)行人臉識(shí)別并與本地權(quán)限人照片（擁有開(kāi)門(mén)權(quán)限的有兩人）比較，以控制繼電器實(shí)現(xiàn)電子門(mén)鎖的開(kāi)關(guān)（如若是擁有權(quán)限者試圖開(kāi)門(mén)，繼電器由長(zhǎng)閉一邊打到另一邊），所有試圖開(kāi)門(mén)的記錄都存儲(chǔ)在樹(shù)莓派的數(shù)據(jù)庫(kù)mysql中，可以在自己編寫(xiě)的安卓客戶端中查看所有記錄。
樹(shù)莓派+Python + Opencv + Face++ +數(shù)據(jù)庫(kù)Mysql + 基于JDBC的同一局域網(wǎng)下連接樹(shù)莓 派數(shù)據(jù)庫(kù)的app 1.樹(shù)莓派是一款基于ARM的微型電腦主板，以SD/MicroSD卡為內(nèi)存硬盤(pán)，卡片主板周?chē)?/2/4個(gè)USB接口和一個(gè)10/100 以太網(wǎng)接口，可連接鍵盤(pán)、鼠標(biāo)和網(wǎng)線，同時(shí)擁有視頻模擬信號(hào)的電視輸出接口和HDMI高清視頻輸出接口，以上部件全部整合在一張僅比信用卡稍大的主板上。 2.考慮到python相較其他語(yǔ)言的簡(jiǎn)潔性，樹(shù)莓派對(duì)python語(yǔ)言有很好的支持（最新版的樹(shù)莓派操作系統(tǒng)自帶python環(huán)境)，而且face++官網(wǎng)只提供java與python兩種sdk包，選取python語(yǔ)言編寫(xiě)樹(shù)莓派上運(yùn)行的程序。 3. OpenCV是一個(gè)基于(開(kāi)源)發(fā)行的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，可以運(yùn)行在Linux、Windows和Mac OS操作系統(tǒng)上。它輕量級(jí)而且高效，同時(shí)提供了Python、Ruby、MATLAB等語(yǔ)言的接口，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的很多通用算法。選用opencv做人臉識(shí)別是較常用和成熟的技術(shù)。 4. Face++是北京曠視科技有限公司旗下的新型視覺(jué)服務(wù)平臺(tái)，F(xiàn)ace++平臺(tái)通過(guò)提供云端API、離線SDK、以及面向用戶的自主研發(fā)產(chǎn)品形式，將人臉識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景中。Face++的API功能更加全面，人臉識(shí)別精度也要高于Opencv。 5．MySQL 是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，由瑞典 MySQL AB 公司開(kāi)發(fā)，目前屬于 Oracle 旗下公司。MySQL 所使用的 SQL 語(yǔ)言是用于訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的最常用標(biāo)準(zhǔn)化語(yǔ)言。Mysql是輕量級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)，支持遠(yuǎn)程連接，為制作客戶端提供了方便。 6. JDBC（Java Data Base Connectivity,java數(shù)據(jù)庫(kù)連接）是一種用于執(zhí)行SQL語(yǔ)句的Java API，可以為多種關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供統(tǒng)一訪問(wèn)，它由一組用Java語(yǔ)言編寫(xiě)的類(lèi)和接口組成，可以用JDBC實(shí)現(xiàn)與樹(shù)莓派中的mysql遠(yuǎn)程連接。采取先在eclipse上建立java工程，調(diào)試核心代碼，再移植到android studio中的android工程中，在android studio中寫(xiě)好app,直接用手機(jī)調(diào)試（用模擬器PC可能會(huì)卡），并生成apk放在手機(jī)上作為客戶端。 二．相關(guān)硬件 1、樹(shù)莓派主板：程序運(yùn)行的平臺(tái) 2、USB攝像頭：實(shí)現(xiàn)圖像的采集 3、其他模塊：電腦、網(wǎng)線（用于平時(shí)調(diào)試），360隨身wifi模塊（用于平時(shí)調(diào)試與最終演示） 三．相關(guān)軟件（下載到樹(shù)莓派中） 1、Raspbian系統(tǒng) Raspbian系統(tǒng)是基于Debian系統(tǒng)的Raspberry Pi的硬件優(yōu)化的免費(fèi)操作系統(tǒng)。廣義的Debian是指一個(gè)致力于創(chuàng)建自由操作系統(tǒng)的合作組織及其作品，而Raspbian操作系統(tǒng)是一套基本的能使樹(shù)莓派運(yùn)行的程序和設(shè)備。Raspbian不僅僅是一個(gè)單純的操作系統(tǒng)，它包涵了35000種適當(dāng)格式的工具包、預(yù)編譯軟件，而這些都是能夠非常容易地安裝在樹(shù)莓派上的 。 2、抓圖軟件fswebcam 實(shí)現(xiàn)USB攝像頭拍照功能 3、Python圖像處理庫(kù)、python-imaging、python-imaging-tk 4、opencv Python的視覺(jué)庫(kù) 5、face++的Python SDK 包 SDK包中包括通過(guò)網(wǎng)絡(luò)調(diào)用face++的API所必須的一些工具。 四．實(shí)踐流程 1.樹(shù)莓派基本操作和必要環(huán)境搭建 包括下載好所需系統(tǒng)鏡像并燒入microSD中、樹(shù)莓派上網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)、360隨身wifi模塊插入樹(shù)莓派后相關(guān)的配置、登陸工具putty的下載、vncserver安裝、下載sftp工具用來(lái)傳輸數(shù)據(jù)。 2.基于face++的人臉識(shí)別與比較并控制繼電器開(kāi)關(guān) （1）用putty登錄樹(shù)莓派進(jìn)入命令行界面，插入usb攝像頭，輸入指令lsusb查看是否被樹(shù)莓派識(shí)別（一般不需要，最新系統(tǒng)自動(dòng)驅(qū)動(dòng)usb攝像頭）。 （2）用命令行安裝fswebcamsudo apt-get install fswebcam#安裝fswebcam sudo fswebcam -d /dev/video0 -r 352x288 /home/pi/0.jpg#拍照嘗試一下 （3）用命令行安裝python相關(guān)庫(kù) sudo apt-get install libjpeg8-dev zlib1g-dev libfreetype6-dev#安裝PIL依賴包 sudo apt-get install python-imaging#安裝python-imaging sudo apt-get install python-imaging-tk#安裝python-imaging-tk （4）進(jìn)入face++官網(wǎng)，注冊(cè)face++賬號(hào)，在如下圖所示界面下載對(duì)應(yīng)Python的sdk包到PC端，再用文件傳輸工具傳入樹(shù)莓派中 （5）建立一個(gè)新應(yīng)用，將賬號(hào)的API_KEY和應(yīng)用的API_SECRET寫(xiě)入下載好的SDK中的apikey.cfg文件和call.py文件中，用命令行運(yùn)行call.py文件，體驗(yàn)人臉識(shí)別，并研究putty界面所可能顯示的python捕獲異常的信息，嘗試進(jìn)行程序的調(diào)試。 （6）仔細(xì)研究face++的API文檔，最終選定Detect API與Compare API（如下圖所示）實(shí)現(xiàn)所需功能。 （7）拍攝擁有開(kāi)門(mén)權(quán)限者的照片并放入樹(shù)莓派本地，編寫(xiě)程序完成系統(tǒng)的核心功能人臉識(shí)別與比較（見(jiàn)附錄程序1），并對(duì)拍照?qǐng)D片進(jìn)行處理。（在對(duì)比開(kāi)門(mén)者照片與權(quán)限者照片時(shí)所用到的是Compare API返回值之一的“比對(duì)結(jié)果置信度”confidence,前者的confidence為94.795，后者的confidence為56.607，所以將判斷的閥值定為70。） （8）將繼電器的正、負(fù)、in端分別接樹(shù)莓派GPIO的5V引腳、地引腳與11引腳，在程序中導(dǎo)入python的GPIO庫(kù)，寫(xiě)入簡(jiǎn)單的GPIO引腳高低電平控制程序，觀察繼電器的狀態(tài)。 import RPi.GPIO as GPIO#導(dǎo)入庫(kù) GPIO.setmode(GPIO.BOARD) #配置IO口的標(biāo)號(hào)方式 GPIO.setup(11, GPIO.OUT)#將GPIO的11引腳設(shè)為輸出 GPIO.output(11, 1)# 讓GPIO的11引腳為高電平 GPIO.output(11, 0) # 讓GPIO的11引腳為低電平 3．樹(shù)莓派數(shù)據(jù)庫(kù)建立 用以下指令安裝數(shù)據(jù)庫(kù)mysql，在安裝過(guò)程中 sudo apt-get install mysql-server python-mysqldb 單獨(dú)建立一個(gè).py文件用于數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)代碼的測(cè)試，從建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)出發(fā)，再到插入一條記錄，調(diào)試無(wú)誤后，移植進(jìn)之前總的python程序中，實(shí)現(xiàn)每識(shí)別一次人臉，與本地權(quán)限者照片比較之外，插入一條試圖開(kāi)門(mén)者的記錄。 由于記錄中需要有試圖開(kāi)門(mén)這一動(dòng)作發(fā)生的時(shí)間，需要獲取樹(shù)莓派當(dāng)前的時(shí)間，首先需要樹(shù)莓派每次重啟都通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將其時(shí)間矯正為現(xiàn)實(shí)時(shí)間，有以下幾個(gè)步驟： 運(yùn)行以下命令，啟用NTP： sudo timedatectl set-ntp true 然后通過(guò)date命令來(lái)查看當(dāng)前時(shí)間，如果時(shí)間不對(duì)，使用以下命令修改本地時(shí)區(qū)sudo dpkg-reconfigure tzdata，在“Configuring tzdata”中，依次選擇Asia、Chongqing。 等樹(shù)莓派與現(xiàn)實(shí)時(shí)間同步，通過(guò)python的time模塊來(lái)獲取時(shí)間 import time localtime=time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime()) 此時(shí)已經(jīng)獲取了字符串格式的當(dāng)前時(shí)間local，同樣移植到總的python程序中。 4.自動(dòng)拍照與opencv 可以寫(xiě)個(gè)大循環(huán)，在循環(huán)開(kāi)頭進(jìn)行拍照，拍照代碼如下 import os command="sudo fswebcam -d /dev/video0 -r 600*600 /home/pi/python-sdk-master/python-sdk/photo.jpeg" 但不能每次拍完照都與本地權(quán)限者照片比較一下，那樣調(diào)用face++的API過(guò)于頻繁，一來(lái)造成累積的網(wǎng)絡(luò)延時(shí)過(guò)大，二來(lái)正式API應(yīng)用以調(diào)用次數(shù)收費(fèi)（試用API也不能無(wú)限次調(diào)用，且網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，容易出問(wèn)題），因此每次拍完照都要識(shí)別一下照片中有沒(méi)有人臉，如果有人臉再調(diào)用face++進(jìn)行人臉比較。但同樣的道理也不能用face++進(jìn)行人臉識(shí)別，綜上考慮，用opencv進(jìn)行識(shí)別。 首先用下列命令下載opencv庫(kù) sudo apt-get install python-opencv 在GitHub上找到opencv軟件包到PC上，在其中找到haarcascade_frontalface_alt2.xml文件放在與總的python程序相同目錄下，就可以用如下代碼實(shí)現(xiàn)基于opencv的人臉識(shí)別 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt2.xml') img = cv2.imread('photo.jpeg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) faces若返回不為（），則為識(shí)別出了人臉。 考慮到降低延時(shí)，在最終的總的python程序中，去掉了之前用face++識(shí)別人臉對(duì)想要開(kāi)門(mén)者照片處理的部分。 5.將權(quán)限者修改為兩人，得到最終程序（見(jiàn)附錄程序2）。 最終測(cè)試，從自動(dòng)拍照到識(shí)別到驅(qū)動(dòng)繼電器，整個(gè)過(guò)程工作良好。由于用opencv識(shí)別人臉精度較低，需要攝像頭離人臉一段距離并采光良好，但仍會(huì)偶爾發(fā)生長(zhǎng)時(shí)間（高于6s,小于12s）無(wú)法識(shí)別人臉的情況（實(shí)際上，這可能更多是攝像頭的緣故，比如用藍(lán)色妖姬T3200攝像頭，雖然要調(diào)焦距，拍照指令也要在sudo fswebcam后加“-S 10”，但基本上沒(méi)有識(shí)別不了人臉的情況）。 6.基于JDBC和無(wú)線熱點(diǎn)的安卓客戶端 首先要建立必要的局域網(wǎng)： 無(wú)線模塊插在樹(shù)莓派上并已進(jìn)行配置，手機(jī)開(kāi)熱點(diǎn)，樹(shù)莓派連接該熱點(diǎn)，讓PC和預(yù)備下載客戶端的手機(jī)也連上同一熱點(diǎn)。此時(shí)PC可通過(guò)putty登陸樹(shù)莓派命令行界面。當(dāng)然也可讓樹(shù)莓派、電腦、手機(jī)連上同一wifi（對(duì)于相同wifi，無(wú)線設(shè)備每次被分配的ip地址固定）。 然后，必須對(duì)樹(shù)莓派進(jìn)行配置，開(kāi)啟其數(shù)據(jù)庫(kù)mysql可供遠(yuǎn)程訪問(wèn)的權(quán)限。 用sudo nano /etc/mysql/my.cnf修改/etc/mysql/my.cnf文件 找到下面這行，并用#注釋掉， bind-address = 127.0.0.1 或者修改為bind-address = 0.0.0.0 然后登錄mysql，輸入下面命令 mysql>grant all privileges on *.* to username@"%" identified by "password";（username一般是root，password是樹(shù)莓派mysql上root用戶的密碼） mysql> FLUSH PRIVILEGES; 安裝防火墻ufw apt-get installufw 啟用ufw ufw enable ufw default deny 開(kāi)啟3306、22（ssh端口）端口 ufw allow 3306 ufw allow 22 （注意：如果不開(kāi)啟22端口，下次啟動(dòng)樹(shù)莓派時(shí)，系統(tǒng)的22端口會(huì)禁用，不能使用ssh登錄樹(shù)莓派） 然后關(guān)上防火墻，否則會(huì)禁止一切對(duì)樹(shù)莓派的外部連接（putty除外，但VNC不行） ufw disable 重啟mysql sudo service mysql restart; 這時(shí)嘗試在eclipse上建立java工程，書(shū)寫(xiě)基于jdbc原理的代碼，嘗試與樹(shù)莓派中mysql數(shù)據(jù)庫(kù)建立連接（JDBC驅(qū)動(dòng)包選用mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar）。 如若連接不上，在PC端下載mysql workbench嘗試連接樹(shù)莓派尋找原因。 將java程序移植到android studio的android工程中，并完成整個(gè)工程 客戶端效果見(jiàn)下圖，填入（設(shè)計(jì)為自動(dòng)填入默認(rèn)內(nèi)容）用戶名（第一行）、密碼（第二行）與樹(shù)莓派IP地址（第三行，雖然應(yīng)該封裝為用戶不可見(jiàn)），點(diǎn)擊“獲取記錄”按鈕，即可查看所有試圖開(kāi)門(mén)的歷史記錄。 四．總結(jié)與收獲 這次嵌入式綜合實(shí)踐，歷時(shí)六周，從一開(kāi)始的懵懂到最后完成系統(tǒng)的所有功能，收獲了很多很多。從拿到樹(shù)莓派大約兩周后，我們便開(kāi)始準(zhǔn)備綜合實(shí)踐的相關(guān)內(nèi)容。從查資料確定大致的方案，到進(jìn)行最基礎(chǔ)的樹(shù)莓派操作和學(xué)習(xí)python的基本編程，慢慢進(jìn)步。 網(wǎng)上有較多的樹(shù)莓派人臉識(shí)別教程而無(wú)樹(shù)莓派人臉比較教程，這是一大難點(diǎn)。而很多人臉識(shí)別教程的代碼已經(jīng)過(guò)時(shí)，拿face++來(lái)說(shuō)，其官網(wǎng)提供的sdk包便與幾年前并不一樣，API進(jìn)行了全面的更新，必須仔細(xì)研讀最新的API文檔并結(jié)合sdk包中提供的例程，一步步摸索，寫(xiě)下并調(diào)試每一句代碼。 網(wǎng)上有一些關(guān)于樹(shù)莓派GPIO口、數(shù)據(jù)庫(kù)、opencv的程序，也不能直接拿來(lái)用，需要分析大概每一句代碼的含義，并且做長(zhǎng)時(shí)間的調(diào)試。往往先寫(xiě)“模塊”，再將“模塊”移植到總程序中。 安卓客戶端的制作，也是最難的部分之一，由于java和安卓的知識(shí)不夠，往往需要很長(zhǎng)時(shí)間的摸索，請(qǐng)教很多人。用JDBC連接數(shù)據(jù)庫(kù)的java程序在網(wǎng)上很好找到，也很簡(jiǎn)單，容易用eclipse進(jìn)行調(diào)試，但寫(xiě)成android工程仍有很多地方要做。 我們分工明確，組里的每個(gè)人在做好自己工作的同時(shí)，也關(guān)注別人的進(jìn)展，及時(shí)溝通，為整個(gè)項(xiàng)目的完成付諸努力。 通過(guò)這次綜合實(shí)踐，我們對(duì)專(zhuān)業(yè)和項(xiàng)目開(kāi)發(fā)有了更加深切和具體的認(rèn)識(shí)，體會(huì)到了寫(xiě)程序的艱辛與復(fù)雜，但克服困難之后的喜悅也是巨大的。通過(guò)不斷地去解決問(wèn)題，每個(gè)人的能力都有了很大的提高。 五．附錄 程序一 #-*- coding: utf-8 -*- #從PIL中引入Image和ImageDraw，讀出’/home/pi/photo.jpeg’并另存原始圖片為yuanshi.jpeg from PIL import Image from PIL import ImageDraw im = Image.open( './photo2.jpeg' ) im.save( './yuanshi2.jpeg' ) import RPi.GPIO as GPIO import time GPIO.setmode(GPIO.BOARD) GPIO.setup(15, GPIO.OUT) true=1 # 您需要先注冊(cè)一個(gè)App，并將得到的API key和API secret寫(xiě)在這里。 # You need to register your App first, and enter you API key/secret. API_KEY = "iYsLwyCzinc_JnsoUSuuO2j7mTdnhLoA" API_SECRET = "863589RVqKDq3H-u3u57LZr1llDqmQv0" # Import system libraries and define helper functions # 導(dǎo)入系統(tǒng)庫(kù)并定義輔助函數(shù) from print import pformat def print_result(hit, result): def encode(obj): if type(obj) is unicode: return obj.encode('utf-8') if type(obj) is dict: return {encode(v): encode(k) for (v, k) in obj.iteritems()} if type(obj) is list: return [encode(i) for i in obj] return obj print hit result = encode(result) print '\n'.join(" " + i for i in pformat(result, width=75).split('\n')) # First import the API class from the SDK # 首先，導(dǎo)入SDK中的API類(lèi) from facepp import API, File #創(chuàng)建一個(gè)API對(duì)象，如果你是國(guó)際版用戶，代碼為：api = API(API_KEY, API_SECRET, srv=api_server_international) #Create a API object, if you are an international user,code: api = API(API_KEY, API_SECRET, srv=api_server_international) api = API(API_KEY, API_SECRET) #利用face++的detectAPI識(shí)別剛剛拍攝的照片中的人臉 detectresult = api.detect(api_key=API_KEY,api_secret=API_SECRET,image_file=File('./photo2.jpeg')) print '=' *60 #將結(jié)果輸出到打印到命令行界面上 print_result('Detect result:', detectresult) #調(diào)用face++的compareAPI將拍到的照片與兩張本地權(quán)限者照片做比較，confidence 表示拍到的照片與本地權(quán)限者照片是同一人的置信度 comparation=api.compare(api_key=API_KEY,api_secret=API_SECRET,image_file1=File('./zq3.jpeg'),image_file2=File('./photo2.jpeg')) confidence=comparation['confidence'] print confidence #獲取識(shí)別到的人臉及識(shí)別圖片實(shí)際高度和寬度 zt=detectresult["faces"][0]["face_rectangle"]["top"] zl=detectresult["faces"][0]["face_rectangle"]["left"] zw=detectresult["faces"][0]["face_rectangle"]["width"] zh=detectresult["faces"][0]["face_rectangle"]["height"] #打開(kāi)photo圖 im = Image.open( './photo2.jpeg' ) draw = ImageDraw.Draw(im) draw.polygon([(zl,zt+zh),(zl+zw,zt+zh),(zl+zw,zt),(zl,zt)],outline=(0,255,0)) im.save( './photo1.jpeg' ) from PIL import ImageFont,ImageDraw ft = ImageFont.truetype( '/usr/share/fonts/truetype/dejavu/DejaVuSans.ttf', 18) draw = ImageDraw.Draw(im) #如果置信度不超過(guò)70，則在相應(yīng)人臉出標(biāo)注“stranger”；否則，標(biāo)注與該人臉有最大相似度的數(shù)據(jù)庫(kù)中的成員的名字 if confidence <=70: GPIO.output(15, 0) draw.text((zl+10,zt-30), 'stranger',fill=(255,0,0), font=ft) else: GPIO.output(15, 1) draw.text((zl+10,zt-30), 'Bu Honglong',fill=(255,0,0), font=ft) #保存修改后的photo圖片 im.save( './photo2.jpeg' ) 程序2（最終程序faceselect7.py） #-*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from PIL import ImageDraw import time#導(dǎo)入python的time模塊 localtime=time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime())#獲取當(dāng)前現(xiàn)實(shí)時(shí)間 import os#導(dǎo)入python的os模塊 command="sudo fswebcam -d /dev/video0 -r 600*600 /home/pi/python-sdk-master/python-sdk/photo.jpeg"#賦拍照指令的字符串給command import numpy as np#導(dǎo)入python的numpy模塊并更名為np import cv2#導(dǎo)入python的opencv模塊 import MySQLdb導(dǎo)入python的 MySQLdb模塊，用于數(shù)據(jù)庫(kù)操作 # 下面是與mysql建立連接，插入名為openperson的數(shù)據(jù)庫(kù)，并規(guī)范記錄格式 db_conn = MySQLdb.connect(host = 'localhost', user= 'root', passwd = '65498732') cursor = db_conn.cursor() cursor.execute("create database if not exists openperson") db_conn.select_db('openperson'); sql = """CREATE TABLE if not exists people( open_name CHAR(20) NOT NULL, time CHAR(20))""" try: cursor.execute(sql) except Exception, e: print "Error to create table:", e sql = """INSERT INTO people(open_name, time) VALUES ('%s', '%s')""" import RPi.GPIO as GPIO #導(dǎo)入RPi.GPIO模塊，并更名為GPIO GPIO.setmode(GPIO.BOARD) #配置IO口的標(biāo)號(hào)方式 GPIO.setup(11, GPIO.OUT) #將GPIO的11引腳設(shè)為輸出 # 您需要先注冊(cè)一個(gè)App，并將得到的API key和API secret寫(xiě)在這里。 # You need to register your App first, and enter you API key/secret. API_KEY = "iYsLwyCzinc_JnsoUSuuO2j7mTdnhLoA" API_SECRET = "863589RVqKDq3H-u3u57LZr1llDqmQv0" # Import system libraries and define helper functions # 導(dǎo)入系統(tǒng)庫(kù)并定義輔助函數(shù) from print import pformat def print_result(hit, result): def encode(obj): if type(obj) is unicode: return obj.encode('utf-8') if type(obj) is dict: return {encode(v): encode(k) for (v, k) in obj.iteritems()} if type(obj) is list: return [encode(i) for i in obj] return obj print hit result = encode(result) print '\n'.join(" " + i for i in pformat(result, width=75).split('\n')) # First import the API class from the SDK # 首先，導(dǎo)入SDK中的API類(lèi) from facepp import API, File #創(chuàng)建一個(gè)API對(duì)象，如果你是國(guó)際版用戶，代碼為：api = API(API_KEY, API_SECRET, srv=api_server_international) #Create a API object, if you are an international user,code: api = API(API_KEY, API_SECRET, srv=api_server_international) api = API(API_KEY, API_SECRET) true=1 #下面進(jìn)入拍照循環(huán) while true: os.system(command)#執(zhí)行command所代表的指令，即拍照 time.sleep(1)#等待1s #下面是用opencv進(jìn)行人臉識(shí)別，識(shí)別出有人臉才進(jìn)行下一步人臉比較，否則一直拍照 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt2.xml') img = cv2.imread('photo.jpeg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) if faces!=(): #利用face++的detectAPI識(shí)別剛剛拍攝的照片中的人臉，其實(shí)這句調(diào)試時(shí)能看到不少信息，方便些，可以省略 detectresult=api.detect(api_key=API_KEY,api_secret=API_SECRET,image_file=File('./photo.jpeg')) #將結(jié)果輸出到打印到命令行界面上 print_result('Detect result:', detectresult) #調(diào)用face++的compareAPI將拍到的照片與兩張本地權(quán)限者照片做比較，confidence1 和confidence2表示拍到的照片與本地權(quán)限者照片是同一人的置信度 comparation1=api.compare(api_key=API_KEY,api_secret=API_SECRET,image_file1=File('./quanxianzhe1.jpeg'),image_file2=File('./photo.jpeg')) confidence1=comparation1['confidence'] comparation2=api.compare(api_key=API_KEY,api_secret=API_SECRET,image_file1=File('./quanxianzhe2.jpeg'),image_file2=File('./photo.jpeg')) confidence2=comparation2['confidence'] #如果置信度超過(guò)70時(shí)，則送對(duì)應(yīng)11號(hào)引腳高電平，改變繼電器狀態(tài)，并給數(shù)據(jù)庫(kù)中送對(duì)應(yīng)權(quán)限人開(kāi)門(mén)的記錄；否則，給數(shù)據(jù)庫(kù)中送陌生人想要開(kāi)門(mén)的記錄，print1，print2，print3是調(diào)試需要,方便樹(shù)莓派沒(méi)連繼電器時(shí)在命令行界面也能查看程序運(yùn)行情況 if confidence1 >=70: GPIO.output(11, 1) time.sleep(2) GPIO.output(11, 0) print 1 peoples = ( {"open_name": "Bu Honglong", "time": localtime}, ) for people in peoples: cursor.execute(sql % (people["open_name"], \ people["time"])) db_conn.commit() elif confidence2 >=70: GPIO.output(11, 1) time.sleep(2) GPIO.output(11, 0) print 2 peoples = ( {"open_name": "Chenzhe", "time": localtime}, ) for people in peoples: cursor.execute(sql % (people["open_name"], \ people["time"])) db_conn.commit() else: GPIO.output(11, 0) time.sleep(1) print 3 peoples = ( {"open_name": "Stranger", "time": localtime}, ) for people in peoples: cursor.execute(sql % (people["open_name"], \ people["time"])) db_conn.commit() else: GPIO.output(11, 0) print "No one" 3 .face++ 的Detect API 版本 3.0 描述 調(diào)用者提供圖片文件或者圖片URL，進(jìn)行人臉檢測(cè)和人臉?lè)治�。識(shí)別出的人臉會(huì)給出face_token，用于后續(xù)的人臉比對(duì)等操作。請(qǐng)注意，只對(duì)人臉包圍盒面積最大的5個(gè)人臉進(jìn)行分析，其他人臉可以使用Face Analyze API進(jìn)行分析。如果您需要使用檢測(cè)出的人臉于后續(xù)操作，建議將對(duì)應(yīng)face_token添加到FaceSet中。如果一個(gè)face_token連續(xù)72小時(shí)沒(méi)有存放在任意FaceSet中，則該face_token將會(huì)失效。如果對(duì)同一張圖片進(jìn)行多次人臉檢測(cè)，同一個(gè)人臉得到的face_token是不同的。 圖片要求 圖片格式：JPG(JPEG)，PNG
圖片像素尺寸：最小48*48像素，最大4096*4096像素
圖片文件大�。�2MB
最小人臉像素尺寸： 系統(tǒng)能夠檢測(cè)到的人臉框?yàn)橐粋�(gè)正方形，正方形邊長(zhǎng)的最小值為圖像短邊長(zhǎng)度的48分之一，最小值不低于48像素。 例如圖片為 4096*3200 像素，則最小人臉像素尺寸為 66*66 像素。 更新日志 2017年3月9日：人臉檢測(cè)算法升級(jí)；提供了眼睛狀態(tài)檢測(cè)替換是否戴眼鏡的檢測(cè)；人臉模糊檢測(cè)升級(jí)；提供了人種檢測(cè)。 2017年3月28日：支持base64編碼的圖片。 調(diào)用URL https://api-cn.faceplusplus點(diǎn)com/facepp/v3/detect 調(diào)用方法 POST 權(quán)限 不需要單獨(dú)申請(qǐng)權(quán)限。 請(qǐng)求參數(shù) 是否必選 | 參數(shù)名 | 類(lèi)型 | 參數(shù)說(shuō)明 | 必選 | api_key | String | 調(diào)用此API的API Key | 必選 | api_secret | String | 調(diào)用此API的API Secret | 必選（三選一） | image_url | String | 圖片的URL。 注：在下載圖片時(shí)可能由于網(wǎng)絡(luò)等原因?qū)е孪螺d圖片時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，建議使用image_file或image_base64參數(shù)直接上傳圖片。 | image_file | File | 一個(gè)圖片，二進(jìn)制文件，需要用post multipart/form-data的方式上傳。 | image_base64 | String | base64編碼的二進(jìn)制圖片數(shù)據(jù) 如果同時(shí)傳入了image_url、image_file和image_base64參數(shù)，本API使用順序?yàn)閕mage_file優(yōu)先，image_url最低。 | 可選 | return_landmark | Int | 是否檢測(cè)并返回人臉五官和輪廓的83個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。 1:檢測(cè) 0:不檢測(cè) 注：默認(rèn)值為0 | 可選 | return_attributes | String | 是否檢測(cè)并返回根據(jù)人臉特征判斷出的年齡，性別，微笑、人臉質(zhì)量等屬性，需要將需要檢測(cè)的屬性組織成一個(gè)用逗號(hào)分隔的字符串。目前支持：gender,age,smiling,headpose,facequality,blur,eyestatus,ethnicity 順序沒(méi)有要求。默認(rèn)值為 none ，表示不檢測(cè)屬性。 注：facequality（人臉質(zhì)量）是指圖像中的人臉是否適合進(jìn)行人臉比對(duì)，出現(xiàn)模糊、過(guò)亮、過(guò)暗、大側(cè)臉、不完整等情況會(huì)影響人臉質(zhì)量分?jǐn)?shù)。 由于提供了eyestatus 眼睛狀態(tài)監(jiān)測(cè)，所以glass 參數(shù)將于2017-4-30日失效，請(qǐng)盡快修改程序使用 eyestatus |
返回值說(shuō)明 字段 | 類(lèi)型 | 說(shuō)明 | request_id | String | 用于區(qū)分每一次請(qǐng)求的唯一的字符串。 | faces | Array | 被檢測(cè)出的人臉數(shù)組 注：如果沒(méi)有檢測(cè)出人臉則為空數(shù)組 | image_id | String | 被檢測(cè)的圖片在系統(tǒng)中的標(biāo)識(shí) | time_used | Int | 整個(gè)請(qǐng)求所花費(fèi)的時(shí)間，單位為毫秒。 | error_message | String | 當(dāng)請(qǐng)求失敗時(shí)才會(huì)返回此字符串，具體返回內(nèi)容見(jiàn)后續(xù)錯(cuò)誤信息章節(jié)。否則此字段不存在。 |
faces數(shù)組中單個(gè)元素的結(jié)構(gòu) 字段 | 類(lèi)型 | 說(shuō)明 | face_token | String | 人臉的標(biāo)識(shí) | face_rectangle | Object | 人臉矩形框，坐標(biāo)數(shù)字為整數(shù)，代表像素點(diǎn)坐標(biāo) top：左上角縱坐標(biāo) left：左上角橫坐標(biāo) width：寬度 height：高度 | landmark | Object | 人臉的83個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)組。 | attributes | Object | 人臉屬性特征，包括： gender：性別分析結(jié)果，value的值為Male/Female。Male 代表男性，F(xiàn)emale代表女性。 age：年齡分析結(jié)果，value的值為一個(gè)非負(fù)整數(shù)，標(biāo)識(shí)估計(jì)的年齡。 smile：笑容分析結(jié)果，value的值為一個(gè)[0,100]的浮點(diǎn)數(shù)，小數(shù)點(diǎn)后3位有效數(shù)字，數(shù)值大表示笑程度高。threshold代表笑容的閾值，超過(guò)該閾值認(rèn)為有笑容。 glass：是否佩戴眼鏡的分析結(jié)果，value的值為None/Dark/Normal。None代表不佩戴眼鏡，Dark代表佩戴墨鏡，Normal代表佩戴普通眼鏡。（請(qǐng)注意，motionblur 和 gaussianblur 將于2017-4-30日停止返回，請(qǐng)盡快停用) headpose：人臉姿勢(shì)分析結(jié)果，包括pitch_angle, roll_angle, yaw_angle，分別對(duì)應(yīng)抬頭，旋轉(zhuǎn)（平面旋轉(zhuǎn)），搖頭。單位為角度。 blur：人臉模糊分析結(jié)果，包括以下兩種分析（請(qǐng)注意，motionblur 和 gaussianblur 將于2017-4-30日停止返回，請(qǐng)盡快停用。目前兩個(gè)字段的值會(huì)與新的blurness值相同） - motionblur: 人臉移動(dòng)模糊度分析結(jié)果，value的值為是一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)，范圍[0,100], 小數(shù)點(diǎn)后3位有效數(shù)字。threshold表示人臉模糊度是否影響辨識(shí)的閾值。
- gaussianblur：人臉高斯模糊度分析結(jié)果，value的值為是一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)，范圍[0,100], 小數(shù)點(diǎn)后3位有效數(shù)字。threshold表示人臉模糊度是否影響辨識(shí)的閾值。
- blurness：新的人臉模糊分析結(jié)果，value的值為是一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)，范圍[0,100], 小數(shù)點(diǎn)后3位有效數(shù)字，數(shù)值大表示人臉模糊。threshold表示人臉模糊度是否影響辨識(shí)的閾值。
eyestatus: 眼睛狀態(tài)信息 包括 left_eye_status,right_eye_status兩個(gè)對(duì)象，分別代表左眼和右眼的狀態(tài)。每個(gè)對(duì)象包括以下字段，值是一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)，范圍[0,100], 小數(shù)點(diǎn)后3位有效數(shù)字，總和等于100。 - occlusion：眼睛被遮擋的置信度
- no_glass_eye_open：不戴眼鏡且睜眼的置信度
- normal_glass_eye_close：佩戴普通眼鏡且閉眼的置信度
- normal_glass_eye_open：佩戴普通眼鏡且睜眼的置信度
- dark_glasses：佩戴墨鏡的置信度
- no_glass_eye_close：不戴眼鏡且閉眼的置信
facequality: 人臉質(zhì)量判斷結(jié)果，value值為人臉的質(zhì)量判斷的分?jǐn)?shù)，是一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)，范圍[0,100], 小數(shù)點(diǎn)后3位有效數(shù)字，數(shù)值大代表人臉質(zhì)量高。threshold表示人臉質(zhì)量基本合格的一個(gè)閾值，超過(guò)該閾值的人臉適合用于人臉比對(duì)。 ethnicity： 人種分析結(jié)果，value的值為Asian/White/Black。Asian代表亞洲人，White代表白人，Black代表黑人。 |
人臉關(guān)鍵點(diǎn)landmark的詳細(xì)字段說(shuō)明與圖示請(qǐng)參考文檔：
返回值示例 請(qǐng)求成功返回示例: { "image_id": "Dd2xUw9S/7yjr0oDHHSL/Q==", "request_id": "1470472868,dacf2ff1-ea45-4842-9c07-6e8418cea78b", "time_used": 752, "faces": [{ "landmark": { "mouth_upper_lip_left_contour2": { "y": 185, "x": 146 }, "contour_chin": { "y": 231, "x": 137 }, .............省略關(guān)鍵點(diǎn)信息 "right_eye_pupil": { "y": 146, "x": 205 }, "mouth_upper_lip_bottom": { "y": 195, "x": 159 } }, "attributes": { "gender": { "value": "Female" }, "age": { "value": 21 }, "glass": { "value": "None" }, "headpose": { "yaw_angle": -26.625063, "pitch_angle": 12.921974, "roll_angle": 22.814377 }, "smile": { "threshold": 30.1, "value": 2.566890001296997 } }, "face_rectangle": { "width": 140, "top": 89, "left": 104, "height": 141 }, "face_token": "ed319e807e039ae669a4d1af0922a0c8" }
請(qǐng)求失敗返回示例: { "time_used": 3, "error_message": "MISSING_ARGUMENTS: image_url, image_file, image_base64", "request_id": "1470378968,c6f50ec6-49bd-4838-9923-11db04c40f8d" }
當(dāng)前API特有的ERROR_MESSAGE HTTP狀態(tài)代碼 | 錯(cuò)誤信息 | 說(shuō)明 | 400 | IMAGE_ERROR_UNSUPPORTED_FORMAT:<param> | 參數(shù)<param>對(duì)應(yīng)的圖像無(wú)法正確解析，有可能不是一個(gè)圖像文件、或有數(shù)據(jù)破損。 | 400 | INVALID_IMAGE_SIZE:<param> | 客戶上傳的圖像像素尺寸太大或太小，圖片要求請(qǐng)參照本API描述。<param>對(duì)應(yīng)圖像太大的那個(gè)參數(shù)的名稱(chēng) | 400 | INVALID_IMAGE_URL | 無(wú)法從指定的image_url下載圖片，圖片URL錯(cuò)誤或者無(wú)效 | 412 | IMAGE_DOWNLOAD_TIMEOUT | 下載圖片超時(shí) |
通用的ERROR_MESSAGE HTTP 狀態(tài)代碼 | 錯(cuò)誤信息 | 說(shuō)明 | 401 | AUTHENTICATION_ERROR | api_key和api_secret不匹配。 | 403 | AUTHORIZATION_ERROR:<reason> | api_key沒(méi)有調(diào)用本API的權(quán)限，具體原因?yàn)椋河脩糇约航乖揳pi_key調(diào)用、管理員禁止該api_key調(diào)用、由于賬戶余額不足禁止調(diào)用。 目前的<reason>有： - Denied by Client（用戶自己禁止該api_key調(diào)用）
- Denied by Admin（管理員禁止該api_key調(diào)用）
- Insufficient Account Balance（由于賬戶余額不足禁止調(diào)用）
| 403 | CONCURRENCY_LIMIT_EXCEEDED | 并發(fā)數(shù)超過(guò)限制。 | 400 | MISSING_ARGUMENTS: <key> | 缺少某個(gè)必選參數(shù)。 | 400 | BAD_ARGUMENTS:<key> | 某個(gè)參數(shù)解析出錯(cuò)（比如必須是數(shù)字，但是輸入的是非數(shù)字字符串; 或者長(zhǎng)度過(guò)長(zhǎng)，etc.） | 400 | COEXISTENCE_ARGUMENTS | 同時(shí)傳入了要求是二選一或多選一的參數(shù)。如有特殊說(shuō)明則不返回此錯(cuò)誤。 | 413 | Request Entity Too Large | 客戶發(fā)送的請(qǐng)求大小超過(guò)了2MB限制。該錯(cuò)誤的返回格式為純文本，不是json格式。 | 404 | API_NOT_FOUND | 所調(diào)用的API不存在。 | 500 | INTERNAL_ERROR | 服務(wù)器內(nèi)部錯(cuò)誤，當(dāng)此類(lèi)錯(cuò)誤發(fā)生時(shí)請(qǐng)?jiān)俅握?qǐng)求，如果持續(xù)出現(xiàn)此類(lèi)錯(cuò)誤，請(qǐng)及時(shí)聯(lián)系技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)。 |
調(diào)用示例 curl -X POST "https://api-cn.faceplusplus點(diǎn)com/facepp/v3/detect" -F "api_key=<api_key>" \ -F "api_secret=<api_secret>" \ -F "image_file=@image_file.jpg" \ -F "return_landmark=1" \ -F "return_attributes=gender,age"
4.face++的Compare API 版本 3.0 描述 將兩個(gè)人臉進(jìn)行比對(duì)，來(lái)判斷是否為同一個(gè)人。支持傳兩張圖片進(jìn)行比對(duì)，或者一張圖片與一個(gè)已知的face_token比對(duì)，也支持兩個(gè)face_token進(jìn)行比對(duì)。使用圖片進(jìn)行比對(duì)時(shí)會(huì)選取圖片中檢測(cè)到人臉尺寸最大的一個(gè)人臉。 圖片要求 圖片格式：JPG(JPEG)，PNG
圖片像素尺寸：最小48*48像素，最大4096*4096像素
圖片文件大�。�2MB
最小人臉像素尺寸： 系統(tǒng)能夠檢測(cè)到的人臉框?yàn)橐粋�(gè)正方形，正方形邊長(zhǎng)的最小值為150像素。 更新日志 2017年3月28日：支持base64編碼的圖片。 調(diào)用URL https://api-cn.faceplusplus點(diǎn)com/facepp/v3/compare 調(diào)用方法 POST 權(quán)限 不需要單獨(dú)申請(qǐng)權(quán)限。 請(qǐng)求參數(shù) 是否必選 | 參數(shù)名 | 類(lèi)型 | 參數(shù)說(shuō)明 | 必選 | api_key | String | 調(diào)用此API的API Key | 必選 | api_secret | String | 調(diào)用此API的API Secret | 必選（四選一） | face_token1 | String | 第一個(gè)人臉標(biāo)識(shí)face_token，優(yōu)先使用本參數(shù)。 | image_url1 | String | 第一張圖片的URL | image_file1 | File | 第一張圖片，二進(jìn)制文件，需要用post multipart/form-data的方式上傳。 | image_base64_1 | String | base64編碼的二進(jìn)制圖片數(shù)據(jù) 如果同時(shí)傳入了image_url1、image_file1和image_base64_1參數(shù)，本API使用順序?yàn)閕mage_file1優(yōu)先，image_url1最低。 | 必選（四選一） | face_token2 | String | 第二個(gè)人臉標(biāo)識(shí)face_token，優(yōu)先使用本參數(shù)。 | image_url2 | String | 第二張圖片的URL | image_file2 | File | 第二張圖片，二進(jìn)制文件，需要用post multipart/form-data的方式上傳。 | image_base64_2 | String | base64編碼的二進(jìn)制圖片數(shù)據(jù) 如果同時(shí)傳入了image_url2、image_file2和image_base64_2參數(shù)，本API使用順序?yàn)閕mage_file2優(yōu)先，image_url2最低。 |
返回值說(shuō)明 字段 | 類(lèi)型 | 說(shuō)明 | request_id | String | 用于區(qū)分每一次請(qǐng)求的唯一的字符串。 | confidence | Float | 比對(duì)結(jié)果置信度，范圍 [0,100]，小數(shù)點(diǎn)后3位有效數(shù)字，數(shù)字越大表示兩個(gè)人臉越可能是同一個(gè)人。 注：如果傳入圖片但圖片中未檢測(cè)到人臉，則無(wú)法進(jìn)行比對(duì)，本字段不返回。 | thresholds | Object | 一組用于參考的置信度閾值，Object類(lèi)型，包含三個(gè)字段，均為Float類(lèi)型、取值［0，100］，小數(shù)點(diǎn)后3位有效數(shù)字。如果置信值低于“千分之一”閾值則不建議認(rèn)為是同一個(gè)人，如果置信值超過(guò)“十萬(wàn)分之一”閾值，則是同一個(gè)人的幾率非常高。 1e-3: 誤識(shí)率為千分之一的置信度閾值； 1e-4: 誤識(shí)率為萬(wàn)分之一的置信度閾值； 1e-5: 誤識(shí)率為十萬(wàn)分之一的置信度閾值; 請(qǐng)注意：閾值不是靜態(tài)的，每次比對(duì)返回的閾值不保證相同，所以沒(méi)有持久化保存閾值的必要，更不要將當(dāng)前調(diào)用返回的confidence與之前調(diào)用返回的閾值比較。 注：如果傳入圖片但圖片中未檢測(cè)到人臉，則無(wú)法進(jìn)行比對(duì)，本字段不返回。 | image_id1 | String | 被檢測(cè)的image_url1、image_file1或image_base64_1在系統(tǒng)中的標(biāo)識(shí)。 注：如果未使用image_url1、image_file1或image_base64_1傳入圖片，本字段不返回。 | image_id2 | String | 被檢測(cè)的image_url2、image_file2或image_base64_2在系統(tǒng)中的標(biāo)識(shí)。 注：如果未使用image_url2、image_file2或image_base64_2傳入圖片，本字段不返回。 | faces1 | Array | 從image_url1、image_file1或image_base64_1中檢測(cè)出的人臉數(shù)組，采用數(shù)組中的第一個(gè)人臉進(jìn)行人臉比對(duì)。 注：如果未使用image_url1、image_file1或image_base64_1傳入圖片，本字段不返回。如果沒(méi)有檢測(cè)出人臉則為空數(shù)組 | faces2 | Array | 從image_url2、image_file2或image_base64_2中檢測(cè)出的人臉數(shù)組，采用數(shù)組中的第一個(gè)人臉進(jìn)行人臉比對(duì)。 注：如果未使用image_url2、image_file2或image_base64_2傳入圖片，本字段不返回。如果沒(méi)有檢測(cè)出人臉則為空數(shù)組 | time_used | Int | 整個(gè)請(qǐng)求所花費(fèi)的時(shí)間，單位為毫秒。 | error_message | String | 當(dāng)請(qǐng)求失敗時(shí)才會(huì)返回此字符串，具體返回內(nèi)容見(jiàn)后續(xù)錯(cuò)誤信息章節(jié)。否則此字段不存在。 |
faces1和faces2數(shù)組中單個(gè)元素的結(jié)構(gòu) [td]字段 | 類(lèi)型 | 說(shuō)明 | face_token | String | 人臉的標(biāo)識(shí) | face_rectangle | Object | 人臉矩形框，坐標(biāo)數(shù)字為整數(shù)，代表像素點(diǎn)坐標(biāo) top：左上角縱坐標(biāo) left：左上角橫坐標(biāo) width：寬度 height：高度 |
收費(fèi)規(guī)則 當(dāng)傳入2個(gè)face_token進(jìn)行比對(duì)時(shí)，收取人臉比對(duì)費(fèi)用。 當(dāng)傳入圖片進(jìn)行比對(duì)時(shí)，收取人臉檢測(cè)費(fèi)用，如果同時(shí)傳入2張圖片收取2次人臉檢測(cè)費(fèi)用。當(dāng)傳入圖片都檢測(cè)到人臉的情況下，進(jìn)行人臉比對(duì)，收取人臉比對(duì)費(fèi)用。 當(dāng)傳入圖片未檢測(cè)出人臉，無(wú)法進(jìn)行人臉比對(duì)時(shí)，只收取人臉檢測(cè)費(fèi)用，不收取人臉比對(duì)費(fèi)用。 返回值示例 成功請(qǐng)求返回值示例： { "time_used": 473, "confidence": 96.46, "thresholds": { "1e-3": 65.3, "1e-5": 76.5, "1e-4": 71.8 }, "request_id": "1469761507,07174361-027c-46e1-811f-ba0909760b18" }
失敗請(qǐng)求返回值示例： { "time_used": 5, "error_message": "INVALID_FACE_TOKEN:c2fc0ad7c8da3af5a34b9c70ff764da0", "request_id": "1469761051,ec285c20-8660-47d3-8b91-5dc2bffa0049" }
當(dāng)前API特有的ERROR_MESSAGE HTTP狀態(tài)代碼 | 錯(cuò)誤信息 | 說(shuō)明 | 400 | INVALID_FACE_TOKEN: <face_token> | 使用face_token作為參數(shù)時(shí)，所傳的face_token不存在。 | 400 | IMAGE_ERROR_UNSUPPORTED_FORMAT: <param> | 參數(shù)<param>對(duì)應(yīng)的圖像無(wú)法正確解析，有可能不是一個(gè)圖像文件、或有數(shù)據(jù)破損。 | 400 | INVALID_IMAGE_SIZE: <param> | 參數(shù)<param>對(duì)應(yīng)的客戶上傳的圖像像素尺寸太大或太小，圖片要求請(qǐng)參照本API描述。<param>對(duì)應(yīng)圖像太大的那個(gè)參數(shù)的名稱(chēng) | 400 | INVALID_IMAGE_URL: <param> | 無(wú)法從參數(shù)<param>對(duì)應(yīng)的image_url下載圖片，圖片URL錯(cuò)誤或者無(wú)效 | 412 | IMAGE_DOWNLOAD_TIMEOUT: <param> | 下載圖片超時(shí) |
通用的ERROR_MESSAGE HTTP 狀態(tài)代碼 | 錯(cuò)誤信息 | 說(shuō)明 | 401 | AUTHENTICATION_ERROR | api_key和api_secret不匹配。 | 403 | AUTHORIZATION_ERROR: <reason> | api_key沒(méi)有調(diào)用本API的權(quán)限，具體原因?yàn)椋河脩糇约航乖揳pi_key調(diào)用、管理員禁止該api_key調(diào)用、由于賬戶余額不足禁止調(diào)用。 目前的<reason>有： - Denied by Client（用戶自己禁止該api_key調(diào)用）
- Denied by Admin（管理員禁止該api_key調(diào)用）
- Insufficient Account Balance（由于賬戶余額不足禁止調(diào)用）
| 403 | CONCURRENCY_LIMIT_EXCEEDED | 并發(fā)數(shù)超過(guò)限制。 | 400 | MISSING_ARGUMENTS: <key> | 缺少某個(gè)必選參數(shù)。 | 400 | BAD_ARGUMENTS: <key> | 某個(gè)參數(shù)解析出錯(cuò)（比如必須是數(shù)字，但是輸入的是非數(shù)字字符串; 或者長(zhǎng)度過(guò)長(zhǎng)，etc.） | 400 | COEXISTENCE_ARGUMENTS | 同時(shí)傳入了要求是二選一或多選一的參數(shù)。如有特殊說(shuō)明則不返回此錯(cuò)誤。 | 413 | Request Entity Too Large | 客戶發(fā)送的請(qǐng)求大小超過(guò)了2MB限制。該錯(cuò)誤的返回格式為純文本，不是json格式。 | 404 | API_NOT_FOUND | 所調(diào)用的API不存在。 | 500 | INTERNAL_ERROR | 服務(wù)器內(nèi)部錯(cuò)誤，當(dāng)此類(lèi)錯(cuò)誤發(fā)生時(shí)請(qǐng)?jiān)俅握?qǐng)求，如果持續(xù)出現(xiàn)此類(lèi)錯(cuò)誤，請(qǐng)及時(shí)聯(lián)系技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)。 |
調(diào)用示例 curl -X POST "https://api-cn.faceplusplus點(diǎn)com/facepp/v3/compare" \ -F "api_key=<api_key>" \ -F "api_secret=<api_secret>" \ -F "face_token1=c2fc0ad7c8da3af5a34b9c70ff764da0" \ -F "face_token2=ad248a809408b6320485ab4de13fe6a9"
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