/docs#/Face-Detect/top
这个是百度人脸识别api
调用主要有三步：
获取access_token将图片处理成base64编码格式post请求访问接口得到结果
1.获取access_token
官方给的python示例代码，不过这个是python2的代码，python3里已经没有了urllib2，而且很繁琐
给出博主自己编写的py3利用requests的demo:
# -*- coding: utf-8 -*-__author__ = 'fff_zrx'import requests#获取access_token#client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SKhost = '/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=your ak&client_secret=your sk'header={'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8'}response1=requests.post(url=host,headers=header)#<class 'requests.models.Response'>json1 = response1.json()#<class 'dict'>access_token=json1['access_token']
2.将图片处理成base64编码格式
流程大致是将图片读取为二进制格式，再利用二进制到base64格式的函数转换
参考博客
图片来自here
转换代码：
import base64filepath='zrx.jpg'f = open(r'%s' % filepath, 'rb')pic = base64.b64encode(f.read())f.close()base64=str(pic,'utf-8')print(base64)
3.post请求访问接口得到结果
request_url = "/rest/2.0/face/v3/detect"params = {"image":base64,"image_type":"BASE64","face_field":"faceshape,facetype,beauty,"}header={'Content-Type': 'application/json'}request_url = request_url + "?access_token=" + access_tokenresponse1=requests.post(url=request_url,data=params,headers=header)#<class 'requests.models.Response'>json1 = response1.json()#<class 'dict'>print(json1)print("颜值评分为")print (json1["result"]["face_list"][0]['beauty'],'分/100分')
完整代码：
# -*- coding: utf-8 -*-__author__ = 'fff_zrx'import requestsimport base64#获取access_token#client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SKhost = '/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=your ak&client_secret=your sk'header={'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8'}response1=requests.post(url=host,headers=header)#<class 'requests.models.Response'>json1 = response1.json()#<class 'dict'>access_token=json1['access_token']#转换图片格式filepath='zrx.jpg'f = open(r'%s' % filepath, 'rb')pic = base64.b64encode(f.read())f.close()base64=str(pic,'utf-8')print(base64)#访问人脸检测apirequest_url = "/rest/2.0/face/v3/detect"params = {"image":base64,"image_type":"BASE64","face_field":"faceshape,facetype,beauty,"}header={'Content-Type': 'application/json'}request_url = request_url + "?access_token=" + access_tokenresponse1=requests.post(url=request_url,data=params,headers=header)#<class 'requests.models.Response'>json1 = response1.json()#<class 'dict'>print(json1)print("颜值评分为")print (json1["result"]["face_list"][0]['beauty'],'分/100分')
Base64编码详解：
此部分转载于：一篇文章彻底弄懂Base64编码原理
电子邮件刚问世的时候，只能传输英文，但后来随着用户的增加，中文、日文等文字的用户也有需求，但这些字符并不能被服务器或网关有效处理，因此Base64就登场了
大多数编码都是由字符串转化成二进制的过程，而Base64的编码则是从二进制转换为字符串
1.具体转换步骤:
第一步，将待转换的字符串每三个字节分为一组，每个字节占8bit，那么共有24个二进制位。
第二步，将上面的24个二进制位每6个一组，共分为4组。
第三步，在每组前面添加两个0，每组由6个变为8个二进制位，总共32个二进制位，即四个字节。
第四步，根据Base64编码对照表（见下图）获得对应的值。
0A17R34i51z
1B18S35j520
2C19T36k531
3D20U37l542
4E21V38m553
5F22W39n564
6G23X40o575
7H24Y41p586
8I25Z42q597
9J26a43r608
10K27b44s619
11L28c45t62+
12M29d46u63/
13N30e47v
14O31f48w
15P32g49x
16Q33h50y
2.示例说明:
以下图的表格为示例，我们具体分析一下整个过程。
第一步：“M”、“a”、"n"对应的ASCII码值分别为77，97，110，对应的二进制值是01001101、01100001、01101110。如图第二三行所示，由此组成一个24位的二进制字符串。
第二步：如图红色框，将24位每6位二进制位一组分成四组。
第三步：在上面每一组前面补两个0，扩展成32个二进制位，此时变为四个字节：00010011、00010110、00000101、00101110。分别对应的值（Base64编码索引）为：19、22、5、46。
第四步：用上面的值在Base64编码表中进行查找，分别对应：T、W、F、u。因此“Man”Base64编码之后就变为：TWFu。
3.位数不足情况:
上面是按照三个字节来举例说明的，如果字节数不足三个，那么该如何处理？
一个字节：一个字节共8个二进制位，依旧按照规则进行分组。此时共8个二进制位，每6个一组，则第二组缺少4位，用0补齐，得到两个Base64编码，而后面两组没有对应数据，都用“=”补上。因此，上图中“A”转换之后为“QQ==”；两个字节：两个字节共16个二进制位，依旧按照规则进行分组。此时总共16个二进制位，每6个一组，则第三组缺少2位，用0补齐，得到三个Base64编码，第四组完全没有数据则用“=”补上。因此，上图中“BC”转换之后为“QKM=”；
上面我们已经看到了Base64就是用6位（2的6次幂就是64）表示字符，因此成为Base64。同理，Base32就是用5位，Base16就是用4位。
