小程序 人脸认证（微信小程序实现人脸识别对比）
导读：一、文章前言 此文主要通过小程序实现对比人脸相似度，并返回相似度分值，可以基于分值判断是否为同一人。人脸登录、用户认证等场景都可以用到。...
一 、文章前言
此文主要通过小程序实现对比人脸相似度 ，并返回相似度分值 ，可以基于分值判断是否为同一人 。人脸登录 、用户认证等场景都可以用到 。
二 、具体流程及准备
2.1 、注册百度开放平台及微信公众平台账号 。
2.2 、下载及安装微信Web开发者工具 。
2.3 、如需通过SDK调用及需准备对应语言的开发工具 。三 、开发步骤
3.1 、访问百度开放平台选择人脸识别并领取免费资源 。
3.2 、填写表单所需要的各项信息创建应用 。
3.3 、创建完毕后回到应用列表 ，将API Key 以及Serect Key复制出来 ，后面我们需要通过这些凭证来获取Token 。
3.4 、信息准备好后 ，打开微信开发者工具 ，新建项目 ，选择不使用模板 、不使用云服务 。
3.5 、在pages文件夹下面创建一个文件夹并新建对应的page文件 。
3.6 、在JS文件中的onLoad函数中请求获取Token的接口 ，这时候就需要用到我们刚才所申请的ApiKey等信息； 了 。
3.7 、编译程序 ，检查接口是否有正常返回 ，下图所标记的字段就是我们所需要的token了 ，它的有效期为30天 ，记得要及时更新 。
3.8 、查看人脸对比接口请求说明及注意事项 。
请求体格式化：Content-Type为application/json ，通过json格式化请求体 。 Base64编码：请求的图片需经过Base64编码 ，图片的base64编码指将图片数据编码成一串字符串 ，使用该字符串代替图像地址 。您可以首先得到图片的二进制 ，然后用Base64格式编码即可 。需要注意的是 ，图片的base64编码是不包含图片头的 ，如data:image/jpg;base64, 。 图片格式：现支持PNG 、JPG 、JPEG 、BMP ，不支持GIF图片 。 参数 是否必选 类型 说明 image 是 string 图片信息 image_type 是 string 图片类型 image_type 否 string 人脸的类型 quality_control 否 string 图片质量控制 liveness_control 否 string 活体检测控制
[
{
"image": "sfasq35sadvsvqwr5q...",
"image_type": "BASE64",
"face_type": "LIVE",
"quality_control": "LOW",
"liveness_control": "HIGH"
},
{
"image": "sfasq35sadvsvqwr5q...",
"image_type": "BASE64",
"face_type": "IDCARD",
"quality_control": "LOW",
"liveness_control": "HIGH"
}
]
3.9 、接下来要实现选择图片及将其转换为base64的功能 ，因为图像识别的接口参数需要base64格式；
需要用到wx.chooseImage以及wx.getFileSystemManager()两个函数 。这里我们得依次选择两张图片进行对比才能实现效果 ，因为没有搭建API ，按正常的流程来说 ，是用户先上传自己的人脸信息到人脸库 ，然后在验证的环节的时候才需要上传实时的照片
<view class="containerBox">
<view class="leftBtn" bindtap="loadImage">上传人脸库</view>
<view class="rightBtn" bindtap="loadImagethis">上传实时照</view>
</view>
loadImage() {
let that = this;
wx.chooseImage({
count: 0,
sizeType: [original, compressed], //原图 / 压缩
sourceType: [album, camera], //相册 / 相机拍照模式
success(res) {
that.setData({
imgSrc: res.tempFilePaths[0]
});
//将图片转换为Base64格式
wx.getFileSystemManager().readFile({
filePath: res.tempFilePaths[0],
encoding: base64,
success(data) {
let baseData = data.data; //data:image/png;base64, + data.data;
that.setData({
baseData: baseData
});
}
});
}
})
},
<image src="https://www.jb51.net/article/{{imgSrc}}" class="showImg"></image>
参数
是否必选
类型
说明
image
是
string
图片信息(总数据大小应小于10M ，图片尺寸在1920x1080以下) ，图片上传方式根据image_type来判断 。 两张图片通过json格式上传
3.10 、将我们两次上传的图片信息进行拼接并传递 ，接口中所返回的score就是我们所需要的人脸相似度得分了 。
let that = this;
let requestData = [{
image: that.data.baseData,
image_type: BASE64
},
{
image: that.data.baseDatathis,
image_type: BASE64
}
];
wx.request({
url: https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/match?access_token= + that.data.token,
method: POST,
header: {
content-type: application/json;charset=UTF-8;
},
data: requestData,
success: function (identify) {
}
})
字段
类型
说明
score
float
人脸相似度得分 ，推荐阈值80分
face_list
array[]
人脸信息列表
face_token
string
人脸的唯一标志
3.11 、将接口所返回的识别结果在页面进行展示 。
<view class="result" wx:if="{{isShowDetail}}">
<view class="resultTitle">识别分数：{{score}}</view>
<view class="resultTitle">人脸相似度得分 ，推荐阈值80分</view>
</view>
四 、完整代码
<!--index.wxml-->
<view class="containerBox">
<view class="leftBtn" bindtap="loadImage">上传人脸库</view>
<view class="rightBtn" bindtap="loadImagethis">上传实时照</view>
</view>
<view>
<image src="https://www.jb51.net/article/{{reproduction}}" class="showImg"></image>
<image src="https://www.jb51.net/article/{{imgSrc}}" class="showImg"></image>
</view>
<view class="result" wx:if="{{isShowDetail}}">
<view class="resultTitle">识别分数：{{score}}</view>
<view class="resultTitle">人脸相似度得分 ，推荐阈值80分</view>
</view>
<view class="centerBtn" bindtap="identify">图像识别</view>
<!--index.wxss-->
/* pages/pubu/index.wxss */
.containerBox{
width:750rpx;
display:flex;
height:62rpx;
margin-top:20rpx;
}
.leftBtn{
width:181rpx;
height:62rpx;
color:#4FAFF2;
border:1rpx solid #4FAFF2;
border-radius:10rpx;
text-align: center;
line-height:62rpx;
font-size:28rpx;
margin-left: 158rpx;
}
.rightBtn{
width:181rpx;
height:62rpx;
color:white;
border:1rpx solid #4FAFF2;
border-radius:10rpx;
text-align: center;
line-height:62rpx;
font-size:28rpx;
margin-left: 73rpx;
background:#4FAFF2;
}
.centerBtn{
width:181rpx;
height:62rpx;
color:white;
border:1rpx solid #29D124;
border-radius:10rpx;
text-align: center;
line-height:62rpx;
font-size:28rpx;
margin-left: 284rpx;
background:#29D124;
margin-top:20rpx;
}
.showImg{
width:300rpx;
height:300rpx;
margin-left:50rpx;
margin-top:25rpx;
border-radius:50%;
}
.result{
margin-top:20rpx;
}
.resultTitle{
margin-left:75rpx;
margin-top:10rpx;
color:#2B79F5;
font-size:25rpx;
}
.productTableTr{
height: 80rpx;line-height: 80rpx;border-bottom: 5rpx solid #F8F8F8;display:flex;
}
.leftTr{
width: 583rpx;height: 80rpx;line-height: 80rpx;
}
.rightTr{
width: 119rpx;height: 80rpx;line-height: 80rpx;color: #FF2525;font-size: 26rpx;
}
.leftTrText{
color: #2B79F5;font-size: 28rpx;margin-left: 15rpx;width: 283rpx;
}
.productDetailTable{
width: 702rpx;margin-left: 24rpx;border:5rpx solid #F8F8F8;border-radius: 6rpx;
}
.copyBtn{
color:white;background:#2B79F5;border-radius:8rpx;width:100rpx;height:50rpx;margin-top:15rpx;
}
/**
* 页面的初始数据
*/
data: {
token: ,
imgSrc: ,
isShowDetail: false,
baseData: ,
},
/**
* 生命周期函数--监听页面加载
*/
onLoad(options) {
let that = this;
let grant_type = client_credentials;
let client_id = ;
let client_secret = ;
wx.request({
url: https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type= + grant_type + &client_id= + client_id + &client_secret= + client_secret,
method: post,
header: {
content-type: application/json
},
success: function (res) {
that.setData({
token: res.data.access_token
});
}
})
},
loadImage() {
let that = this;
wx.chooseImage({
count: 0,
sizeType: [original, compressed], //原图 / 压缩
sourceType: [album, camera], //相册 / 相机拍照模式
success(res) {
that.setData({
imgSrc: res.tempFilePaths[0]
});
//将图片转换为Base64格式
wx.getFileSystemManager().readFile({
filePath: res.tempFilePaths[0],
encoding: base64,
success(data) {
let baseData = data.data; //data:image/png;base64, + data.data;
that.setData({
baseData: baseData
});
}
});
}
})
},
到此这篇关于微信小程序实现人脸识别对比的文章就介绍到这了,更多相关小程序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！
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