Il s'agit d'un développement de compte public WeChat basé sur Python pour la détection d'apparence. Aujourd'hui, nous analysons les photos de l'utilisateur via la plate-forme d'IA de Tencent, puis les renvoyons à l'utilisateur. Vivons ensemble le test beauté des comptes publics

Rendu

1 . Accès à la plateforme Tencent AI

Jetons d'abord un coup d'?il à la description de l'interface officielle de détection et d'analyse des visages :

Détecter tous les visages (Face) dans un emplacement d'image (Image) donné et attributs du visage correspondants. La position comprend (x, y, w, h) et les attributs du visage incluent le sexe, l'age, l'expression, la beauté, les lunettes et la posture (tangage, roulis, lacet).

Les paramètres de la demande incluent les éléments suivants?:

• identification de l'application app_id, nous pouvons obtenir l'app_id après l'inscription sur la plateforme AI

• time_stamp timestamp

• nonce_str cha?ne aléatoire

• signer les informations de signature, nous devons les calculer nous-mêmes

• image Image à détecter (limite supérieure 1M)

• mode de détection

1.

Le responsable nous a donné la méthode de calcul de l'authentification de l'interface.

1. Triez les paires de paramètres de requête dans l'ordre croissant du dictionnaire par clé pour obtenir une liste ordonnée de paires de paramètres N

2. Les paires de paramètres de la liste N sont fusionnées en cha?nes au format de paires clé-valeur d'URL pour obtenir la cha?ne T (par exemple?: clé1=valeur1&clé2=valeur2). La partie valeur du processus d'épissage clé-valeur d'URL nécessite un codage d'URL. . L'algorithme de codage d'URL utilise des lettres majuscules. Par exemple, %E8, au lieu de %e8 minuscule

3. , utilisez app_key comme nom de clé pour former la valeur de clé d'URL et l'associer à la clé. fin de la cha?ne T pour obtenir la cha?ne S (comme?: key1 =value1&key2=value2&app_key=Key)

4. Effectuer l'opération MD5 sur la cha?ne S, convertir tous les caractères de la valeur MD5 obtenue en majuscules et obtenez la signature de la demande d'interface

2. Demander l'adresse de l'interface

Demander les informations de l'interface Nous utilisons des requêtes pour envoyer la demande, et nous obtiendrons. les informations d'image renvoyées au format json pip install requestsDemandes d'installation.

3. Traitez les informations renvoyées

Traitez les informations renvoyées, affichez les informations sur l'image, puis enregistrez l'image traitée. Ici, nous utilisons les bibliothèques opencv et Pillow pip install pillow et pip install opencv-python pour installer.

Commen?ons à écrire du code. Nous créons un nouveau fichier face_id.py pour nous connecter à la plateforme AI et renvoyer les données d'image détectées.

import time
import random
import base64
import hashlib
import requests
from urllib.parse import urlencode
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import os


# 一.計算接口鑒權(quán)，構(gòu)造請求參數(shù)

def random_str():
    '''得到隨機字符串nonce_str'''
    str = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
    r = ''
    for i in range(15):
        index = random.randint(0,25)
        r += str[index]
    return r


def image(name):
    with open(name, 'rb') as f:
        content = f.read()
    return base64.b64encode(content)


def get_params(img):
    '''組織接口請求的參數(shù)形式，并且計算sign接口鑒權(quán)信息，
    最終返回接口請求所需要的參數(shù)字典'''
    params = {
        'app_id': '1106860829',
        'time_stamp': str(int(time.time())),
        'nonce_str': random_str(),
        'image': img,
        'mode': '0'

    }

    sort_dict = sorted(params.items(), key=lambda item: item[0], reverse=False)  # 排序
    sort_dict.append(('app_key', 'P8Gt8nxi6k8vLKbS'))  # 添加app_key
    rawtext = urlencode(sort_dict).encode()  # URL編碼
    sha = hashlib.md5()
    sha.update(rawtext)
    md5text = sha.hexdigest().upper()  # 計算出sign，接口鑒權(quán)
    params['sign'] = md5text  # 添加到請求參數(shù)列表中
    return params

# 二.請求接口URL


def access_api(img):
    frame = cv2.imread(img)
    nparry_encode = cv2.imencode('.jpg', frame)[1]
    data_encode = np.array(nparry_encode)
    img_encode = base64.b64encode(data_encode)  # 圖片轉(zhuǎn)為base64編碼格式
    url = 'https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/face/face_detectface'
    res = requests.post(url, get_params(img_encode)).json()  # 請求URL,得到json信息
    # 把信息顯示到圖片上
    if res['ret'] == 0:  # 0代表請求成功
        pil_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 把opencv格式轉(zhuǎn)換為PIL格式，方便寫漢字
        draw = ImageDraw.Draw(pil_img)
        for obj in res['data']['face_list']:
            img_width = res['data']['image_width']  # 圖像寬度
            img_height = res['data']['image_height']  # 圖像高度
            # print(obj)
            x = obj['x']  # 人臉框左上角x坐標
            y = obj['y']  # 人臉框左上角y坐標
            w = obj['width']  # 人臉框?qū)挾?            h = obj['height']  # 人臉框高度
            # 根據(jù)返回的值，自定義一下顯示的文字內(nèi)容
            if obj['glass'] == 1:  # 眼鏡
                glass = '有'
            else:
                glass = '無'
            if obj['gender'] >= 70:  # 性別值從0-100表示從女性到男性
                gender = '男'
            elif 50 <= obj[&#39;gender&#39;] < 70:
                gender = "娘"
            elif obj[&#39;gender&#39;] < 30:
                gender = &#39;女&#39;
            else:
                gender = &#39;女漢子&#39;
            if 90 < obj[&#39;expression&#39;] <= 100:  # 表情從0-100，表示笑的程度
                expression = &#39;一笑傾城&#39;
            elif 80 < obj[&#39;expression&#39;] <= 90:
                expression = &#39;心花怒放&#39;
            elif 70 < obj[&#39;expression&#39;] <= 80:
                expression = &#39;興高采烈&#39;
            elif 60 < obj[&#39;expression&#39;] <= 70:
                expression = &#39;眉開眼笑&#39;
            elif 50 < obj[&#39;expression&#39;] <= 60:
                expression = &#39;喜上眉梢&#39;
            elif 40 < obj[&#39;expression&#39;] <= 50:
                expression = &#39;喜氣洋洋&#39;
            elif 30 < obj[&#39;expression&#39;] <= 40:
                expression = &#39;笑逐顏開&#39;
            elif 20 < obj[&#39;expression&#39;] <= 30:
                expression = &#39;似笑非笑&#39;
            elif 10 < obj[&#39;expression&#39;] <= 20:
                expression = &#39;半嗔半喜&#39;
            elif 0 <= obj[&#39;expression&#39;] <= 10:
                expression = &#39;黯然傷神&#39;
            delt = h // 5  # 確定文字垂直距離
            # 寫入圖片
            if len(res[&#39;data&#39;][&#39;face_list&#39;]) > 1:  # 檢測到多個人臉，就把信息寫入人臉框內(nèi)
                font = ImageFont.truetype(&#39;yahei.ttf&#39;, w // 8, encoding=&#39;utf-8&#39;)  # 提前把字體文件下載好
                draw.text((x + 10, y + 10), &#39;性別 :&#39; + gender, (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 1), &#39;年齡 :&#39; + str(obj[&#39;age&#39;]), (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 2), &#39;表情 :&#39; + expression, (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 3), &#39;魅力 :&#39; + str(obj[&#39;beauty&#39;]), (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 4), &#39;眼鏡 :&#39; + glass, (76, 176, 80), font=font)
            elif img_width - x - w < 170:  # 避免圖片太窄，導致文字顯示不完全
                font = ImageFont.truetype(&#39;yahei.ttf&#39;, w // 8, encoding=&#39;utf-8&#39;)
                draw.text((x + 10, y + 10), &#39;性別 :&#39; + gender, (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 1), &#39;年齡 :&#39; + str(obj[&#39;age&#39;]), (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 2), &#39;表情 :&#39; + expression, (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 3), &#39;魅力 :&#39; + str(obj[&#39;beauty&#39;]), (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 4), &#39;眼鏡 :&#39; + glass, (76, 176, 80), font=font)
            else:
                font = ImageFont.truetype(&#39;yahei.ttf&#39;, 20, encoding=&#39;utf-8&#39;)
                draw.text((x + w + 10, y + 10), &#39;性別 :&#39; + gender, (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + w + 10, y + 10 + delt * 1), &#39;年齡 :&#39; + str(obj[&#39;age&#39;]), (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + w + 10, y + 10 + delt * 2), &#39;表情 :&#39; + expression, (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + w + 10, y + 10 + delt * 3), &#39;魅力 :&#39; + str(obj[&#39;beauty&#39;]), (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + w + 10, y + 10 + delt * 4), &#39;眼鏡 :&#39; + glass, (76, 176, 80), font=font)

            draw.rectangle((x, y, x + w, y + h), outline="#4CB050")  # 畫出人臉方框
            cv2img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)  # 把 pil 格式轉(zhuǎn)換為 cv
            cv2.imwrite(&#39;faces/{}&#39;.format(os.path.basename(img)), cv2img)  # 保存圖片到 face 文件夾下
            return &#39;檢測成功&#39;
    else:
        return &#39;檢測失敗&#39;

à ce stade, l'accès à notre interface de détection de visage et le traitement des images sont terminés. Après avoir re?u les informations d'image envoyées par l'utilisateur, appelez cette fonction et renvoyez l'image traitée à l'utilisateur.

Renvoyer la photo à l'utilisateur

Lors de la réception de la photo de l'utilisateur, les étapes suivantes sont requises?:

Enregistrer la photo

Après avoir re?u la photo de l'utilisateur , Nous devons d'abord enregistrer l'image, puis nous pouvons appeler l'interface d'analyse du visage et transmettre les informations sur l'image. Nous devons écrire une fonction img_download pour télécharger l'image. Voir le code ci-dessous pour plus de détails

Appel de l'interface d'analyse du visage

Après avoir téléchargé l'image, appelez la fonction d'interface dans le fichier face_id.py pour obtenir l'image traitée.

Télécharger l'image

Le résultat de la détection est une nouvelle image. Pour envoyer l'image à l'utilisateur, nous avons besoin d'un Media_ID. Pour obtenir le Media_ID, nous devons d'abord télécharger l'image en tant que matériau temporaire. , donc ici nous avons besoin d'une fonction img_upload qui est utilisée pour télécharger des images, et un access_token est requis lors du téléchargement. Nous l'obtenons via une fonction Pour obtenir le access_token, nous devons ajouter notre propre adresse IP à la liste blanche, sinon elle. ne sera pas obtenu. Veuillez vous connecter à ? WeChat Public Platform-Development-Basic Configuration ? pour ajouter l'adresse IP du serveur à la liste blanche IP à l'avance. Vous pouvez afficher l'adresse IP de cette machine sur http://ip.qq.com/...<. ??>

Commen?ons à écrire du code, nous créons un nouveau utils.py pour télécharger et télécharger des images

import requests
import json
import threading
import time
import os

token = ''
app_id = 'wxfc6adcdd7593a712'
secret = '429d85da0244792be19e0deb29615128'


def img_download(url, name):
    r = requests.get(url)
    with open('images/{}-{}.jpg'.format(name, time.strftime("%Y_%m_%d%H_%M_%S", time.localtime())), 'wb') as fd:
        fd.write(r.content)
    if os.path.getsize(fd.name) >= 1048576:
        return 'large'
    # print('namename', os.path.basename(fd.name))
    return os.path.basename(fd.name)


def get_access_token(appid, secret):
    '''獲取access_token,100分鐘刷新一次'''

    url = 'https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid={}&secret={}'.format(appid, secret)
    r = requests.get(url)
    parse_json = json.loads(r.text)
    global token
    token = parse_json['access_token']
    global timer
    timer = threading.Timer(6000, get_access_token)
    timer.start()


def img_upload(mediaType, name):
    global token
    url = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/media/upload?access_token=%s&type=%s" % (token, mediaType)
    files = {'media': open('{}'.format(name), 'rb')}
    r = requests.post(url, files=files)
    parse_json = json.loads(r.text)
    return parse_json['media_id']

get_access_token(app_id, secret)

Retour à l'utilisateur

Nous modifions simplement la logique après réception l'image. Après détection du visage et téléchargement pour obtenir le Media_ID, il ne reste plus qu'à restituer l'image à l'utilisateur. Regardez directement le code de connect.py

import falcon
from falcon import uri
from wechatpy.utils import check_signature
from wechatpy.exceptions import InvalidSignatureException
from wechatpy import parse_message
from wechatpy.replies import TextReply, ImageReply

from utils import img_download, img_upload
from face_id import access_api


class Connect(object):

    def on_get(self, req, resp):
        query_string = req.query_string
        query_list = query_string.split('&')
        b = {}
        for i in query_list:
            b[i.split('=')[0]] = i.split('=')[1]

        try:
            check_signature(token='lengxiao', signature=b['signature'], timestamp=b['timestamp'], nonce=b['nonce'])
            resp.body = (b['echostr'])
        except InvalidSignatureException:
            pass
        resp.status = falcon.HTTP_200

    def on_post(self, req, resp):
        xml = req.stream.read()
        msg = parse_message(xml)
        if msg.type == 'text':
            reply = TextReply(content=msg.content, message=msg)
            xml = reply.render()
            resp.body = (xml)
            resp.status = falcon.HTTP_200
        elif msg.type == 'image':
            name = img_download(msg.image, msg.source)  # 下載圖片
            r = access_api('images/' + name)
            if r == '檢測成功':
                media_id = img_upload('image', 'faces/' + name)  # 上傳圖片，得到 media_id
                reply = ImageReply(media_id=media_id, message=msg)
            else:
                reply = TextReply(content='人臉檢測失敗，請上傳1M以下人臉清晰的照片', message=msg)
            xml = reply.render()
            resp.body = (xml)
            resp.status = falcon.HTTP_200

app = falcon.API()
connect = Connect()
app.add_route('/connect', connect)

à ce stade, notre travail est terminé et notre compte officiel peut être testé pour son apparence. J'avais initialement prévu de l'utiliser sur mon compte officiel, mais il y a encore plusieurs problèmes ci-dessous, donc je ne l'ai pas utilisé.

1. Mécanisme de WeChat, notre programme doit répondre dans les 5 secondes. Sinon, il signalera ??Le service fourni par le compte officiel est défectueux??. Cependant, le traitement des images est parfois lent, dépassant souvent les 5 secondes. Par conséquent, la bonne fa?on de le gérer devrait être de renvoyer immédiatement une cha?ne vide après avoir re?u la demande de l'utilisateur pour indiquer que nous l'avons re?ue, puis de créer un thread séparé pour traiter l'image. Lorsque l'image est traitée, elle est envoyée. l'utilisateur via l'interface du service client. Malheureusement, les comptes publics non certifiés n'ont pas d'interface de service client, vous ne pouvez donc rien faire. Si cela prend plus de 5 secondes, une erreur sera signalée.

2. Le menu ne peut pas être personnalisé. Une fois le développement personnalisé activé, le menu doit également être personnalisé. Cependant, les comptes publics non certifiés n'ont pas l'autorisation de configurer le menu via le programme et peuvent le faire. configurez-le uniquement dans la configuration du backend WeChat.

Donc, je n'ai pas activé ce programme sur mon compte officiel, mais si vous avez un compte officiel certifié, vous pouvez essayer de développer diverses fonctions amusantes.

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