Python程序集成案例如下：
import json
import requests
?
if __name__ == '__main__':
? host = "https://open.explinks.com";
path = "/v1/scd2024041206631c54ee76/ai-face-recognition";
?
payload = json.dumps({
"img": "img"
})
?
headers = {
"Content-Type": "application/json",
# "{{AppCode}}" 替換為您的 AppCode
"X-Mce-Signature": "AppCode/{{AppCode}}"
}
?
response = requests.request("POST", host+path, headers=headers, data=payload)
status_code = response.status_code
print("http 狀態碼:", str(status_code))
print(response.text)
if status_code == 200:
"請求成功，可根據業務碼（請求體中的code）進行邏輯處理"
elif
"各類錯誤處理，如賬戶密碼錯誤、IP白名單問題、余額不足等"package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
)
func main() {
host := "https://open.explinks.com"
path := "/v1/scd2024041206631c54ee76/ai-face-recognition"
// 創建要發送的數據
payload := map[string]string{"img": "img_base64_string_here"}
jsonData, _ := json.Marshal(payload)
// 創建HTTP請求
req, _ := http.NewRequest("POST", host+path, bytes.NewBuffer(jsonData))
// 設置請求頭
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
// 替換為您的AppCode
req.Header.Set("X-Mce-Signature", "AppCode/your_actual_app_code_here")
// 發送請求并獲取響應
client := &http.Client{}
resp, err := client.Do(req)
if err != nil {
fmt.Println("請求錯誤:", err)
return
}
defer resp.Body.Close()
// 打印響應狀態碼
fmt.Println("HTTP 狀態碼:", resp.StatusCode)
// 讀取響應體
responseBody, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
fmt.Println("響應內容:", string(responseBody))
// 根據狀態碼進行邏輯處理
if resp.StatusCode == 200 {
fmt.Println("請求成功")
} else {
fmt.Println("請求失敗，狀態碼:", resp.StatusCode)
}
}如果不想使用開放API接口形式，可以選擇商業軟件或開源軟件。開源軟件有一系列成熟的人臉識別算法庫，如OpenCV、dlib、Facenet等。
OpenCV庫提供了一些可以直接使用的方法，但效果可能達不到你的項目預期，此時就需要自己訓練一下。例如，OpenCV可以直接使用的幾個模塊：
如果要使用OpenCV訓練一個簡易的人臉識別模型涉及到多個步驟，包括數據收集、預處理、特征提取、模型訓練等。以下是一個簡化的示例：
import cv2
import os
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 準備訓練數據
def prepare_training_data():
faces = []
labels = []
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 假設你有一個名為'dataset'的文件夾，里面有多個子文件夾，每個子文件夾是一個類別（人）
for label in os.listdir('dataset'):
path = os.path.join('dataset', label)
if os.path.isdir(path):
# 讀取每個類別的圖片
for filename in os.listdir(path):
img = cv2.imread(os.path.join(path, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
if img is not None:
# 檢測人臉
faces_rect = face_cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
for (x, y, w, h) in faces_rect:
# 截取人臉部分
faces.append(img[y:y+h, x:x+w])
labels.append(label)
return faces, labels
# 訓練模型
def train_model(faces, labels):
# 特征提取
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(faces, labels)
# 保存訓練好的模型
recognizer.write('trainer.yml')
print("訓練完成，模型已保存")
# 主程序
if __name__ == '__main__':
# 準備訓練數據
faces, labels = prepare_training_data()
# 標簽編碼
le = LabelEncoder()
labels = le.fit_transform(labels)
# 訓練模型
train_model(faces, labels)冪簡集成是國內領先的API集成管理平臺，專注于為開發者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關鍵詞搜索API(例如，輸入’人臉識別‘這類品類詞，更容易找到結果)、或者從API Hub分類頁進入尋找。
此外，冪簡集成博客會編寫API入門指南、多語言API對接指南、API測評等維度的文章，讓開發者快速使用目標API。