Python调用百度AI API实现实时人脸识别与语音播报

周予安
周予安
发布时间:2026-10-14| 4人浏览过
原创

本文介绍如何使用Python调用百度AI开放平台的人脸识别API,实现基于摄像头的实时人脸检测与身份匹配。通过配置APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY,结合OpenCV获取视频流,将图像转换为Base64编码后发送给API进行比对。程序在识别成功后,利用pyttsx3库触发电脑语音播报,延迟控制在1秒以内,适用于简单的身份验证或欢迎场景。

Python调用百度AI API实现实时人脸识别与语音播报

1、代码


from aip import AipFace
import cv2
import time
import base64
from PIL import Image
from io import BytesIO
import pyttsx3
# """ 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '1965####'
API_KEY = 'YXL65ekIloykyjrT4kzc####'
SECRET_KEY = 'lFiapBoZ5eBwOFyxMbiwQDmClg1u####'

client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# def frame2base64(frame):
#   img = Image.fromarray(frame) #将每一帧转为Image
#   output_buffer = BytesIO() #创建一个BytesIO
#   img.save(output_buffer, format='JPEG') #写入output_buffer
#   byte_data = output_buffer.getvalue() #在内存中读取
#   image = base64.b64encode(byte_data) #转为BASE64
#   return image #转码成功 返回base64编码

def generate():
  camera = cv2.VideoCapture(0)
  engine = pyttsx3.init()
  try:
    while True:
      engine = pyttsx3.init()
      ret, img = camera.read()
      cv2.imwrite("E://Ana/face.png",img)
      cv2.imshow("调用摄像头", img)
      imageType = "BASE64"
      groupIdList = "1,2,3,4"


      """ 如果有可选参数 """
      options = {}
      options["max_face_num"] = 4
      options["match_threshold"] = 70
      options["quality_control"] = "NORMAL"
      options["liveness_control"] = "NONE"
      # options["user_id"] = "233451"
      options["max_user_num"] = 4

#       """ 带参数调用人脸搜索 """
      with open("E://Ana/face.png", 'rb') as fp:
        imageB = base64.b64encode(fp.read())
      image = str(imageB, 'utf-8')
      """ 调用人脸搜索 """
      result = client.search(image, imageType, groupIdList, options)
      engine.runAndWait()
      print(2)
      if result:
        if not result['result']:
          continue
        name = result['result']['user_list'][0]['user_id']#获取名字
        score = result['result']['user_list'][0]['score']#获取相似度
        if name == 'cgh_1':
          if score>80:
            print(score)
            print(name)
            engine.say("华来了")
        elif name == 'yjc_1':
          if score > 80:
            print(score)
            print(name)
            engine.say("杨来了")
        elif name == 'cjy_1':
          if score > 80:
            print(score)
            print(name)
            engine.say("言来了")
        elif name == 'hjy_1':
          if score > 80:
            print(score)
            print(name)
            engine.say("怡来了")
        else:
          print("匹配失败")
      else:
        continue
  except Exception as e:
    print(e)
  finally:
    # 释放资源
    engine.runAndWait()
    camera.release()
    cv2.destroyAllWindows()
 
generate()

实现步骤

2、实现步骤

获取百度ID和key

2.1、获取百度ID和key

首先需要在百度AI开放平台申请免费的API账号。该服务每天提供数千次免费的人脸识别调用额度。成功获取账号后,需在人脸库中预先创建需要识别的人员信息。下图展示了申请到的API账号界面及人脸库配置示例。


创建客户端

2.2、创建客户端


APP_ID = '1965####'
API_KEY = 'YXL65ekIloykyjrT4kzc####'
SECRET_KEY = 'lFiapBoZ5eBwOFyxMbiwQDmClg1u####'
client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

实现人脸识别

2.3、实现人脸识别

核心逻辑在于修改相应的参数配置,并通过OpenCV获取视频图像帧。程序将图像与人脸库中的数据进行对比,提取匹配的人名及置信度分数。此外,代码中集成了电脑语音播报功能,一旦识别成功且分数达标,系统会立即通过扬声器播报相应名称,整体延迟控制在1秒以内。

到此这篇关于python调用百度API实现人脸识别的文章就介绍到这了,更多相关python 人脸识别内容请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持本站!

相关标签:

免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。

Python 相关产品和应用

全部下载
Selenium

Selenium

4.51.0 · Windows

用于浏览器自动化和 Web 测试的 Python 工具。

scikit-learn

scikit-learn

1.9.1 · Windows

常用 Python 机器学习算法与模型评估工具库。

Black

Black

26.10.1 · Windows

强调一致性的 Python 自动代码格式化工具。

Ruff

Ruff

0.17.1 · macOS

由 Rust 编写的高速 Python 代码检查和格式化工具。

pytest

pytest

9.1.1 · Windows

简洁而强大的 Python 自动化测试框架。

FastAPI

FastAPI

0.146.0 · Windows

高性能 Python API 框架,支持类型提示和自动接口文档。

Flask

Flask

3.1.3 · Windows

轻量灵活的 Python Web 应用框架。

Django

Django

6.1.2 · Windows

成熟的 Python Web 框架,适合构建内容站点和业务系统。

Spyder

Spyder

6.1.7 · Windows

面向科学计算与数据分析的 Python 集成开发环境。

SciPy

SciPy

1.18.1 · Windows

面向科学、工程和技术计算的 Python 算法库。