上次我尝试做了一个给眼镜加特效,针对的是静态图像,具体文章参考 https://ai.baidu.com/forum/topic/show/942890 。
这次我尝试在视频中加眼镜特效,并且加上手势识别,不同的手势佩戴不同的眼镜。接下来将介绍手势识别接口,并介绍如何接入。
手势识别接口
接口描述
识别图片中的手势类型,返回手势名称、手势矩形框、概率分数,可识别24种常见手势,适用于手势特效、智能家居手势交互等场景。
支持的24类手势列表:拳头、OK、祈祷、作揖、作别、单手比心、点赞、Diss、我爱你、掌心向上、双手比心(3种)、数字(9种)、Rock、竖中指。
注:
- 上述24类以外的其他手势会划分到other类。
- 除识别手势外,若图像中检测到人脸,会同时返回人脸框位置。
人体分析的请求方式和人脸识别的请求方式有所不同,具体的使用说明参见文档 https://ai.baidu.com/docs#/Body-API/27495b11
请求格式
POST 方式调用,请求 URL 为 https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/gesture ,Content-Type 为 application/x-www-form-urlencoded,然后通过 urlencode 格式化请求体。
请求参数
返回说明
返回示例
{ "log_id": 4466502370458351471, "result_num": 2, "result": [{ "probability": 0.9844077229499817, "top": 20, "height": 156, "classname": "Face", "width": 116, "left": 173 }, { "probability": 0.4679304957389832, "top": 157, "height": 106, "classname": "Heart_2", "width": 177, "left": 183 }] }
实例
1. 创建应用
由于戴眼镜是使用的人脸识别的接口,手势识别是人体分析的接口,因此为了将手势识别应用到戴眼镜特效中,需要在创建人脸识别应用时勾选人体分析的手势识别。
首先进入“控制台”的“人脸识别”,然后“创建应用”。
然后填上“应用名称”和“应用描述”,并且接口勾选上“人体分析”下的“手势识别”。
之后点击“立即创建”,创建好之后我们就能够获取到应用的 “API key” 和 “Secret key”,用于后面获取 “token key”。
2.获取 token key
通过 API Key 和 Secret Key 获取的 access_token。更多关于 access_token 的获取方法参考 http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top。
下面代码是 python3 获取 access_token 的代码
def get_token_key(): # client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK client_id = '【百度云应用的AK】' # API key client_secret = '【百度云应用的SK】' # Secret key url = f'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials' f'&client_id={client_id}&client_secret={client_secret}' headers = {'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8'} res = requests.post(url, headers=headers) token_content = res.json() assert "error" not in token_content, f"{token_content['error_description']}" token_key = token_content['access_token'] return token_key
3.调用手势识别接口
调用手势识别接口的 python3 代码实现如下:
def get_hand_info(image_base64, token_key): request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/gesture" params_d = dict() params_d['image'] = str(image_base64, encoding='utf-8') access_token = token_key request_url = request_url + "?access_token=" + access_token res = requests.post(url=request_url, data=params_d, headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}) data = res.json() assert 'error_code' not in data, f'Error: {data["error_msg"]}' return data
正确调用接口获取到数据之后,我们可以得到一些想要的信息。例如:获取检测的类别的数量、各个类别的类别名以及边框。
def get_hand_num(data): return data['result_num'] def get_hand_cls_and_bbox(data): result = list() cls_list = list() hand_num = get_hand_num(data) for i in range(hand_num): res_dict = data['result'][i] cls = res_dict['classname'] cls_list.append(cls) bbox = [res_dict['left'], res_dict['top'], res_dict['width'], res_dict['height']] res = [cls] + bbox result.append(res) return result, cls_list
案例代码与说明
整个案例的核心代码如下:(由于人脸识别的 QPS 为 2,因此在显示图像时使用了 cv2.waitKey(500),所以这个应用看起来不是很流畅)
import cv2 from util import pic_base64, get_face_info, get_face_location, get_face_num, frame2base64, get_hand_info from pprint import pprint import util import face_util import gesture_util import os import random token_key = '【获取的 token key】' glasses_img = ['images/glasses/'+img for img in os.listdir('images/glasses')] glasses = cv2.imread('images/glasses/glasses6.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) cap = cv2.VideoCapture(0) while True: _, image = cap.read() detect_img = image.copy() gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image_base64 = frame2base64(image) face_data = get_face_info(image_base64, token_key) hand_data = get_hand_info(image_base64, token_key) _, cls_list = util.get_hand_cls_and_bbox(hand_data) if face_data: location = get_face_location(face_data) face_num = util.get_face_num(face_data) landmark4 = util.get_landmark4(face_data) if util.compare_hand(cls_list, 'Heart_single'): detect_img = gesture_util.draw_heart_single(detect_img) if util.compare_hand(cls_list, 'Ok'): detect_img = gesture_util.draw_firework(detect_img) if util.compare_hand(cls_list, 'One'): glasses = cv2.imread(glasses_img[1], cv2.IMREAD_UNCHANGED) detect_img = gesture_util.draw_one(detect_img) if util.compare_hand(cls_list, 'Two'): glasses = cv2.imread(glasses_img[2], cv2.IMREAD_UNCHANGED) detect_img = gesture_util.draw_two(detect_img) if util.compare_hand(cls_list, 'Three'): glasses = cv2.imread(glasses_img[3], cv2.IMREAD_UNCHANGED) detect_img = gesture_util.draw_three(detect_img) if util.compare_hand(cls_list, 'Four'): glasses = cv2.imread(glasses_img[4], cv2.IMREAD_UNCHANGED) detect_img = gesture_util.draw_four(detect_img) if util.compare_hand(cls_list, 'Five'): glasses = cv2.imread(glasses_img[5], cv2.IMREAD_UNCHANGED) detect_img = gesture_util.draw_five(detect_img) if util.compare_hand(cls_list, 'Fist'): glasses = cv2.imread(glasses_img[random.randint(0, len(glasses_img)-1)], cv2.IMREAD_UNCHANGED) if util.compare_hand(cls_list, 'ILY'): detect_img = gesture_util.draw_love(detect_img) detect_img = face_util.wear_glasses(detect_img, glasses, face_num, landmark4) detect_img = cv2.flip(detect_img, 1) else: detect_img = cv2.flip(detect_img, 1) # for i, cls in enumerate(cls_list): # if cls != 'Face': # cv2.putText(detect_img, cls, (50, 50 + 100 * i), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 255), 2) cv2.imshow('pic', detect_img) key = cv2.waitKey(500) & 0xFF if key == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
该代码主要识别数字1-5、比心、OK、单手我爱你和拳头手势,数字1-5对应不同类型的眼镜,拳头代表随机更换眼镜,比心会在界面上画出心❤,OK会在界面上展示一些烟花,单手我爱你展示爱你的表情。
下面是一些截图展示:
one:
two:
three:
four:
five:
OK:
比心:
我爱你:
项目代码地址: https://github.com/busyboxs/baiduAIFace ,修改好自己的 API key 和 Secret Key 之后直接执行 camera_face 即可。
作者:busyboxs