使用Azure人脸API对图片进行人脸识别

Azure 前端之家
前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了使用Azure人脸API对图片进行人脸识别，前端之家小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证，人脸考勤，人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。

Azure人脸API可以对图像中的人脸进行识别，返回面部的坐标、性别、年龄、情感、愤怒还是高兴、是否微笑，是否带眼镜等等非常有意思的信息。
Azure人脸API也是一个免费服务，每个月30000次事务的免费额度。

创建人脸服务

a0K5lt.png


填写实例名，选择一个区域，同样选离你近的。

获取秘钥跟终结点

a0KH0S.png


选中侧边菜单“秘钥于终结点”，获取信息，这2个信息后面再sdk调用中需要用到。

新建WPF应用

新建一个WPF应用实现以下功能：

  1. 选择图片后把原图显示出来
  2. 选中后马上进行识别
  3. 识别成功后把脸部用红框描述出来
  4. 当鼠标移动到红框内的时候显示详细脸部信息

安装SDK

使用nuget安装对于的sdk包：

  1. Install-Package Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.Face -Version 2.5.0-preview.2

实现界面

编辑MainWindow.xml放置图像显示区域、文件选中、描述显示区域

  1. <Window x:Class="FaceWpf.MainWindow"
  2.         xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
  3.         xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
  4.         xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008"
  5.         xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"
  6.         xmlns:local="clr-namespace:FaceWpf"
  7.         mc:Ignorable="d"
  8.         Title="MainWindow" Height="600" Width="800">
  9.     <Grid x:Name="BackPanel">
  10.         <Image x:Name="FacePhoto" Stretch="Uniform" Margin="0,50" MouseMove="FacePhoto_MouseMove" />
  11.         <DockPanel DockPanel.Dock="Bottom">
  12.             <Button x:Name="BrowseButton" Width="72" Height="80" VerticalAlignment="Bottom" HorizontalAlignment="Left"
  13.                      Content="选择图片..."
  14.                      Click="BrowseButton_Click" />
  15.             <StatusBar VerticalAlignment="Bottom">
  16.                 <StatusBarItem>
  17.                     <TextBlock Name="faceDescriptionStatusBar" Height="80" FontSize="20" Text="" Width="500" TextWrapping="Wrap"/>
  18.                 </StatusBarItem>
  19.             </StatusBar>
  20.         </DockPanel>
  21.     </Grid>
  22. </Window>

构造函数

在编辑MainWindow类的构造函数初始化FaceClient等数据

  1.    private IFaceClient _faceClient;
  3.         //检测到的人脸
  4.         private IList<DetectedFace> _faceList;
  5.         //人脸描述信息
  6.         private string[] _faceDescriptions;
  7.         private double _resizeFactor;
  9.         private const string _defaultStatusBarText =
  10.             "鼠标移动到面部显示描述信息.";
  11.         public MainWindow()
  12.         {
  13.             InitializeComponent();
  14.             //faceid的订阅key
  15.             string subscriptionKey = "";
  16.             // faceid的终结的配置
  17.             string faceEndpoint = "";
  18.             _faceClient = new FaceClient(
  19.                 new ApiKeyServiceClientCredentials(subscriptionKey),new System.Net.Http.DelegatingHandler[] { });
  20.             if (Uri.IsWellFormedUriString(faceEndpoint,UriKind.Absolute))
  21.             {
  22.                 _faceClient.Endpoint = faceEndpoint;
  23.             }
  24.             else
  25.             {
  26.                 MessageBox.Show(faceEndpoint,"Invalid URI",MessageBoxButton.OK,MessageBoxImage.Error);
  27.                 Environment.Exit(0);
  28.             }
  29.         }

图片选择并显示

  1.   // 选择图片并上传
  2.         private async void BrowseButton_Click(object sender,RoutedEventArgs e)
  3.         {
  4.             var openDlg = new Microsoft.Win32.OpenFileDialog();
  6.             openDlg.Filter = "JPEG Image(*.jpg)|*.jpg";
  7.             bool? result = openDlg.ShowDialog(this);
  9.             if (!(bool)result)
  10.             {
  11.                 return;
  12.             }
  14.             // Display the image file.
  15.             string filePath = openDlg.FileName;
  17.             Uri fileUri = new Uri(filePath);
  18.             BitmapImage bitmapSource = new BitmapImage();
  20.             bitmapSource.BeginInit();
  21.             bitmapSource.CacheOption = BitmapCacheOption.None;
  22.             bitmapSource.UriSource = fileUri;
  23.             bitmapSource.EndInit();
  25.             FacePhoto.Source = bitmapSource;
  27.             // Detect any faces in the image.
  28.             Title = "识别中...";
  29.             _faceList = await UploadAndDetectFaces(filePath);
  30.             Title = String.Format(
  31.                 "识别完成. {0}个人脸",_faceList.Count);
  33.             if (_faceList.Count > 0)
  34.             {
  35.                 // Prepare to draw rectangles around the faces.
  36.                 DrawingVisual visual = new DrawingVisual();
  37.                 DrawingContext drawingContext = visual.RenderOpen();
  38.                 drawingContext.DrawImage(bitmapSource,new Rect(0,bitmapSource.Width,bitmapSource.Height));
  39.                 double dpi = bitmapSource.DpiX;
  40.                 // Some images don't contain dpi info.
  41.                 _resizeFactor = (dpi == 0) ? 1 : 96 / dpi;
  42.                 _faceDescriptions = new String[_faceList.Count];
  44.                 for (int i = 0; i < _faceList.Count; ++i)
  45.                 {
  46.                     DetectedFace face = _faceList[i];
  48.                     //画方框
  49.                     drawingContext.DrawRectangle(
  50.                         Brushes.Transparent,new Pen(Brushes.Red,2),new Rect(
  51.                             face.FaceRectangle.Left * _resizeFactor,face.FaceRectangle.Top * _resizeFactor,face.FaceRectangle.Width * _resizeFactor,face.FaceRectangle.Height * _resizeFactor
  52.                             )
  53.                     );
  55.                     _faceDescriptions[i] = FaceDescription(face);
  56.                 }
  58.                 drawingContext.Close();
  60.                 RenderTargetBitmap faceWithRectBitmap = new RenderTargetBitmap(
  61.                     (int)(bitmapSource.PixelWidth * _resizeFactor),(int)(bitmapSource.PixelHeight * _resizeFactor),96,PixelFormats.Pbgra32);
  63.                 faceWithRectBitmap.Render(visual);
  64.                 FacePhoto.Source = faceWithRectBitmap;
  66.                 faceDescriptionStatusBar.Text = _defaultStatusBarText;
  67.             }
  68.         }
  70.

调用SDK进行识别

指定需要识别的要素，调用sdk进行图像识别

  1.    // 上传图片使用faceclient识别
  2.         private async Task<IList<DetectedFace>> UploadAndDetectFaces(string imageFilePath)
  3.         {
  4.             IList<FaceAttributeType> faceAttributes =
  5.                 new FaceAttributeType[]
  6.                 {
  7.             FaceAttributeType.Gender,FaceAttributeType.Age,FaceAttributeType.Smile,FaceAttributeType.Emotion,FaceAttributeType.Glasses,FaceAttributeType.Hair
  8.                 };
  10.             using (Stream imageFileStream = File.OpenRead(imageFilePath))
  11.             {
  12.                 IList<DetectedFace> faceList =
  13.                     await _faceClient.Face.DetectWithStreamAsync(
  14.                         imageFileStream,true,false,faceAttributes);
  15.                 return faceList;
  16.             }
  17.         }

显示脸部的描述

对人脸识别后的结果信息组装成字符串，当鼠标移动到人脸上的时候显示这些信息。

  1.  /// <summary>
  2.         /// 鼠标移动显示脸部描述
  3.         /// </summary>
  4.         /// <param name="sender"></param>
  5.         /// <param name="e"></param>
  6.         private void FacePhoto_MouseMove(object sender,MouseEventArgs e)
  7.         {
  8.             if (_faceList == null)
  9.                 return;
  11.             Point mouseXY = e.GetPosition(FacePhoto);
  13.             ImageSource imageSource = FacePhoto.Source;
  14.             BitmapSource bitmapSource = (BitmapSource)imageSource;
  16.             var scale = FacePhoto.ActualWidth / (bitmapSource.PixelWidth / _resizeFactor);
  18.             bool mouSEOverFace = false;
  20.             for (int i = 0; i < _faceList.Count; ++i)
  21.             {
  22.                 FaceRectangle fr = _faceList[i].FaceRectangle;
  23.                 double left = fr.Left * scale;
  24.                 double top = fr.Top * scale;
  25.                 double width = fr.Width * scale;
  26.                 double height = fr.Height * scale;
  28.                 if (mouseXY.X >= left && mouseXY.X <= left + width &&
  29.                     mouseXY.Y >= top && mouseXY.Y <= top + height)
  30.                 {
  31.                     faceDescriptionStatusBar.Text = _faceDescriptions[i];
  32.                     mouSEOverFace = true;
  33.                     break;
  34.                 }
  35.             }
  37.             if (!mouSEOverFace) faceDescriptionStatusBar.Text = _defaultStatusBarText;
  38.         }
  1.  /// <summary>
  2.         /// 脸部描述
  3.         /// </summary>
  4.         /// <param name="face"></param>
  5.         /// <returns></returns>
  6.         private string FaceDescription(DetectedFace face)
  7.         {
  8.             StringBuilder sb = new StringBuilder();
  10.             sb.Append("人脸: ");
  12.             // 性别年龄
  13.             sb.Append(face.FaceAttributes.Gender.Value == Gender.Female ? "女性" : "男性");
  14.             sb.Append(",");
  15.             sb.Append(face.FaceAttributes.Age.ToString() + "岁");
  16.             sb.Append(",");
  17.             sb.Append(String.Format("微笑 {0:F1}%,",face.FaceAttributes.Smile * 100));
  19.             // 显示超过0.1的表情
  20.             sb.Append("表情: ");
  21.             Emotion emotionscores = face.FaceAttributes.Emotion;
  22.             if (emotionscores.Anger >= 0.1f) sb.Append(
  23.                 String.Format("生气 {0:F1}%,emotionscores.Anger * 100));
  24.             if (emotionscores.Contempt >= 0.1f) sb.Append(
  25.                 String.Format("蔑视 {0:F1}%,emotionscores.Contempt * 100));
  26.             if (emotionscores.Disgust >= 0.1f) sb.Append(
  27.                 String.Format("厌恶 {0:F1}%,emotionscores.Disgust * 100));
  28.             if (emotionscores.Fear >= 0.1f) sb.Append(
  29.                 String.Format("恐惧 {0:F1}%,emotionscores.Fear * 100));
  30.             if (emotionscores.Happiness >= 0.1f) sb.Append(
  31.                 String.Format("高兴 {0:F1}%,emotionscores.Happiness * 100));
  32.             if (emotionscores.Neutral >= 0.1f) sb.Append(
  33.                 String.Format("自然 {0:F1}%,emotionscores.Neutral * 100));
  34.             if (emotionscores.Sadness >= 0.1f) sb.Append(
  35.                 String.Format("悲伤 {0:F1}%,emotionscores.Sadness * 100));
  36.             if (emotionscores.Surprise >= 0.1f) sb.Append(
  37.                 String.Format("惊喜 {0:F1}%,emotionscores.Surprise * 100));
  39.             sb.Append(face.FaceAttributes.Glasses);
  40.             sb.Append(",");
  42.             sb.Append("头发: ");
  44.             if (face.FaceAttributes.Hair.Bald >= 0.01f)
  45.                 sb.Append(String.Format("秃头 {0:F1}% ",face.FaceAttributes.Hair.Bald * 100));
  47.             IList<HairColor> hairColors = face.FaceAttributes.Hair.HairColor;
  48.             foreach (HairColor hairColor in hairColors)
  49.             {
  50.                 if (hairColor.Confidence >= 0.1f)
  51.                 {
  52.                     sb.Append(hairColor.Color.ToString());
  53.                     sb.Append(String.Format(" {0:F1}% ",hairColor.Confidence * 100));
  54.                 }
  55.             }
  57.             return sb.ToString();
  58.         }

运行

到此我们的应用打造完成了。先让我们选择一张结衣的图片试试：

a0lnoD.png


看看我们的结衣微笑率97.9%。

再选一张杰伦的图片试试：

a0l1SA.png


嗨，杰伦就是不喜欢笑，微笑率0% 。。。

总结

通过简单的一个wpf的应用我们演示了如果使用Azure人脸API进行图片中的人脸检测，真的非常方便，识别代码只有1行而已。如果不用C# sdk还可以使用更加通用的rest api来调用，这样可以适配任何开发语言。Azure人脸API除了能对图片中的人脸进行检测，还可以对多个人脸进行比对，检测是否是同一个人，这样就可以实现人脸考勤等功能了，这个下次再说吧。

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