PC人臉識別登錄，出乎意料的簡單

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之前不是做了個開源項目嘛，在做完 GitHub登錄后，想著再顯得有逼格一點，說要再加個人臉識別登錄，就我這佛系的開發(fā)進度，過了一周總算是抽時間安排上了。

源碼在文末

其實最近對寫文章有點小抵觸，寫的東西沒人看，總有點小失落，好在有同行大佬們的開導讓我重拾了信心。調(diào)整了自己的心態(tài)，只要我分享的東西對大家有幫助就好，至于多少人看那就隨緣吧！

廢話不多說先看人臉識別效果動態(tài)，馬賽克有點重哈，沒辦法長相實在是拿不出手。

實現(xiàn)原理

前端登錄頁打開攝像頭，進行人臉識別， 注意：只識別畫面中是不是有人臉

識別到人臉后，拍照上傳當前畫面圖片

后端接受圖片并調(diào)用人臉庫SDK，對人像進行比對，通過則登錄成功，并將人像信息注冊到人臉庫和本地 MySQL。

前端實現(xiàn) data() {
         return {
             showContainer:  true,    // 顯示
            tracker:  null,
             tipFlag:  false,          // 提示用戶已經(jīng)檢測到
            flag:  false,             // 判斷是否已經(jīng)拍照
            context:  null,           // canvas上下文
            removePhotoID:  null,     // 停止轉(zhuǎn)換圖片
            scanTip:  '人臉識別中...', // 提示文字
            imgUrl:  '',               // base64格式圖片
            canvas:  null
        }
    },
    mounted() {
         this.playVideo()
    },
     methods: {

        playVideo() {
             var video =  document.getElementById( 'video');
             this.canvas =  document.getElementById( 'canvas');
             this.context =  this.canvas.getContext( '2d');
             this.tracker =  new tracking.ObjectTracker( 'face');
             this.tracker.setInitialScale( 4);
             this.tracker.setStepSize( 2);
             this.tracker.setEdgesDensity( 0.1);

            tracking.track( '#video',  this.tracker, { camera:  true});

             this.tracker.on( 'track',  this.handleTracked);
        },

        handleTracked(event) {
                 this.context.clearRect( 0,  0,  this.canvas.width,  this.canvas.height);
                 if (event.data.length ===  0) {
                     this.scanTip =  '未識別到人臉'
                }  else {
                     if (! this.tipFlag) {
                         this.scanTip =  '識別成功，正在拍照，請勿亂動~'
                    }
                     // 1秒后拍照，僅拍一次
                     if (! this.flag) {
                         this.scanTip =  '拍照中...'
                         this.flag =  true
                         this.removePhotoID = setTimeout( () => {
                                 this.tackPhoto()
                                 this.tipFlag =  true
                            },
                             2000
                        )
                    }
                    event.data.forEach( this.plot);
                }
        },

        plot(rect){
             this.context.strokeStyle =  '#eb652e';
             this.context.strokeRect(rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);
             this.context.font =  '11px Helvetica';
             this.context.fillStyle =  "#fff";
             this.context.fillText( 'x: ' + rect.x +  'px', rect.x + rect.width +  5, rect.y +  11);
             this.context.fillText( 'y: ' + rect.y +  'px', rect.x + rect.width +  5, rect.y +  22);
        },

         // 拍照
        tackPhoto() {

             this.context.drawImage( this.$refs.refVideo,  0,  0,  500,  500)
             // 保存為base64格式
             this.imgUrl =  this.saveAsPNG( this.$refs.refCanvas)
             var formData =  new FormData();
            formData.append( "file",  this.imgUrl);
             this.scanTip =  '登錄中，請稍等~'

            axios({
                 method:  'post',
                 url:  '/faceDiscern',
                 data: formData,
            }).then( function ( response) {
                alert(response.data.data);
                 window.location.href= "http://127.0.0.1:8081/home";
            }).catch( function ( error) {
                 console.log(error);
            });

             this.close()
        },

         // 保存為png,base64格式圖片
        saveAsPNG(c) {
             return c.toDataURL( 'image/png',  0.3)
        },

         // 關(guān)閉并清理資源
        close() {
             this.flag =  false
             this.tipFlag =  false
             this.showContainer =  false
             this.tracker &&  this.tracker.removeListener( 'track',  this.handleTracked) && tracking.track( '#video',  this.tracker, { camera:  false});
             this.tracker =  null
             this.context =  null
             this.scanTip =  ''
            clearTimeout( this.removePhotoID)
        }
    }

人臉識別 https: //aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?
grant_type=client_credentials&
client_id=【百度云應(yīng)用的AK】&
client_secret=【百度云應(yīng)用的SK】

接下來我們開始對圖片進行比對，百度云提供了一個在線的人臉庫，用戶登錄我們先在人臉庫查詢?nèi)讼袷欠翊嬖?，存在則表示登錄成功，如果不存在則注冊到人臉庫。每個圖片有一個唯一標識 face_token。

百度人臉識別 API 實現(xiàn)比較簡單，需要特別注意參數(shù) image_type，它有三種類型

• BASE64：圖片的base64值，base64編碼后的圖片數(shù)據(jù)，編碼后的圖片大小不超過2M；
• URL：圖片的 URL地址( 可能由于網(wǎng)絡(luò)等原因?qū)е孪螺d圖片時間過長)；
• FACE_TOKEN：人臉圖片的唯一標識，調(diào)用人臉檢測接口時，會為每個人臉圖片賦予一個唯一的 FACE_TOKEN，同一張圖片多次檢測得到的 FACE_TOKEN是同一個。

而我們這里使用的是圖片 BASE64文件，所以 image_type要設(shè)置成 BASE64。

    @Override
    public BaiDuFaceSearchResult faceSearch(
String file) {

        
try {
            byte[] decode = Base64.decode(Base64Util.base64Process(file));
            
String faceFile = Base64Util.encode(decode);

            
Map<
String, 
Object> map = 
new HashMap<>();
            map.put(
"image", faceFile);
            map.put(
"liveness_control", 
"NORMAL");
            map.put(
"group_id_list", 
"user");
            map.put(
"image_type", 
"BASE64");
            map.put(
"quality_control", 
"LOW");
            
String param = GsonUtils.toJson(map);

            
String result = HttpUtil.post(faceSearchUrl, 
this.getAccessToken(), 
"application/json", param);
            BaiDuFaceSearchResult searchResult = JSONObject.parseObject(result, BaiDuFaceSearchResult.class);
            log.info(
" faceSearch: {}", 
JSON.toJSONString(searchResult));
            
return searchResult;
        } 
catch (Exception e) {
            log.error(
"get faceSearch error {}", e.getStackTrace());
            e.getStackTrace();
        }
        
return 
null;
    }

    @Override
    public BaiDuFaceDetectResult faceDetect(
String file) {

        
try {
            byte[] decode = Base64.decode(Base64Util.base64Process(file));
            
String faceFile = Base64Util.encode(decode);

            
Map<
String, 
Object> map = 
new HashMap<>();
            map.put(
"image", faceFile);
            map.put(
"face_field", 
"faceshape,facetype");
            map.put(
"image_type", 
"BASE64");
            
String param = GsonUtils.toJson(map);

            
String result = HttpUtil.post(faceDetectUrl, 
this.getAccessToken(), 
"application/json", param);
            BaiDuFaceDetectResult detectResult = JSONObject.parseObject(result, BaiDuFaceDetectResult.class);
            log.info(
" detectResult: {}", 
JSON.toJSONString(detectResult));
            
return detectResult;
        } 
catch (Exception e) {
            log.error(
"get faceDetect error {}", e.getStackTrace());
            e.getStackTrace();
        }
        
return 
null;
    }

    @Override
    public BaiDuFaceAddResult addFace(
String file, UserFaceInfo userFaceInfo) {

        
try {
            byte[] decode = Base64.decode(Base64Util.base64Process(file));
            
String faceFile = Base64Util.encode(decode);

            
Map<
String, 
Object> map = 
new HashMap<>();
            map.put(
"image", faceFile);
            map.put(
"group_id", 
"user");
            map.put(
"user_id", userFaceInfo.getUserId());
            map.put(
"user_info", 
JSON.toJSONString(userFaceInfo));
            map.put(
"liveness_control", 
"NORMAL");
            map.put(
"image_type", 
"BASE64");
            map.put(
"quality_control", 
"LOW");
            
String param = GsonUtils.toJson(map);

            
String result = HttpUtil.post(addfaceUrl, 
this.getAccessToken(), 
"application/json", param);
            BaiDuFaceAddResult addResult = JSONObject.parseObject(result, BaiDuFaceAddResult.class);
            log.info(
"addResult: {}", 
JSON.toJSONString(addResult));
            
return addResult;
        } 
catch (Exception e) {
            log.error(
"get addFace error {}", e.getStackTrace());
            e.getStackTrace();
        }
        
return 
null;
    }

項目是前后端分離的，但為了大家學習方便，我把人臉識別頁面整合到了后端項目。

最后 run FireControllerApplication 訪問地址：http://localhost:8082/face 即可。

源碼 GitHub地址： https://github.com/chengxy-nds/fire.git，歡迎大家來耍~

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