如何基于SpringBoot实现人脸识别功能

下面我就为大家详细讲解基于SpringBoot实现人脸识别功能的完整攻略。

准备工作

在开始实现人脸识别功能前，需要完成以下的准备工作：

1. 购买或租用摄像头，并安装在服务器或测试机上；
2. 在项目中引入人脸识别的第三方API或SDK，例如Face++、百度AI等；
3. 采用SpringBoot搭建服务器，并准备好对应的端口号和域名。

实现步骤

以下是基于SpringBoot实现人脸识别功能的详细步骤：

1. 引入依赖

首先，在项目的pom.xml文件中加入以下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.49</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>commons-fileupload</groupId>
    <artifactId>commons-fileupload</artifactId>
    <version>1.4</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

1. 配置文件上传接口

接着，在SpringBoot项目的Controller中添加文件上传接口，代码如下：

@PostMapping("/upload")
@ResponseBody
public String upload(@RequestParam("file") MultipartFile uploadFile) {
    // 处理文件上传逻辑
}

1. 处理文件上传逻辑

在文件上传接口中，我们需要完成对上传的图片文件进行处理的逻辑。首先，我们需要将上传文件保存到服务器中，可以采用以下代码实现：

File file = new File("图片文件路径");
try {
    uploadFile.transferTo(file);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

然后，我们需要调用人脸识别API或SDK接口，获取识别结果，可以采用以下代码实现：

// 获得文件路径
String path = "图片文件路径";
// 调用人脸识别API或SDK接口
String result = faceRecognition(path);
// 解析识别结果
JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(result);
// 获取识别结果中的人脸数
int faceNum = jsonObject.getInteger("face_num");
// 获取识别结果中的性别
String sex = jsonObject.getJSONArray("faces")
        .getJSONObject(0).getJSONObject("attribute")
        .getJSONObject("gender").getString("value");

其中，faceRecognition方法是调用人脸识别API或SDK接口的具体实现，可以根据具体的API或SDK文档进行实现。

1. 返回结果

最后，我们需要将识别结果返回给前端，可以采用以下代码实现：

// 组装返回结果
JSONObject resultJSON = new JSONObject();
resultJSON.put("faceNum", faceNum);
resultJSON.put("sex", sex);
// 将结果以JSON格式返回给前端
return resultJSON.toJSONString();

示例说明

以下是两个示例说明：

示例1：基于Face++实现人脸识别功能

@PostMapping("/upload")
@ResponseBody
public String upload(@RequestParam("file") MultipartFile uploadFile) {
    File file = new File("图片文件路径");
    try {
        uploadFile.transferTo(file);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    String result = faceRecognition(file.getAbsolutePath());
    JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(result);
    int faceNum = jsonObject.getInteger("face_num");
    String sex = jsonObject.getJSONArray("faces")
            .getJSONObject(0).getJSONObject("attribute")
            .getJSONObject("gender").getString("value");
    JSONObject resultJSON = new JSONObject();
    resultJSON.put("faceNum", faceNum);
    resultJSON.put("sex", sex);
    return resultJSON.toJSONString();
}

private String faceRecognition(String path) {
    String apiKey = "你的API Key";
    String apiSecret = "你的API Secret";
    FaceppClient client = new FaceppClient(apiKey, apiSecret);
    File file = new File(path);
    try {
        DetectionOperation operation = new DetectionOperation.Builder().setFile(file).build();
        HttpRequests requests = new HttpRequests(apiKey, apiSecret, true, true);
        JSONObject result = requests.detectionDetect(operation);
        return result.toJSONString();
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return null;
}

示例2：基于百度AI实现人脸识别功能

@PostMapping("/upload")
@ResponseBody
public String upload(@RequestParam("file") MultipartFile uploadFile) {
    File file = new File("图片文件路径");
    try {
        uploadFile.transferTo(file);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    String result = faceRecognition(file.getAbsolutePath());
    JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(result);
    int faceNum = jsonObject.getJSONArray("result")
            .getJSONObject(0).getJSONArray("face_list")
            .size();
    String sex = jsonObject.getJSONArray("result")
            .getJSONObject(0).getJSONArray("face_list")
            .getJSONObject(0).getJSONObject("gender")
            .getString("type");
    JSONObject resultJSON = new JSONObject();
    resultJSON.put("faceNum", faceNum);
    resultJSON.put("sex", sex);
    return resultJSON.toJSONString();
}

private String faceRecognition(String path) {
    String appId = "你的App ID";
    String apiKey = "你的API Key";
    String apiSecret = "你的API Secret";
    FaceDetect client = new FaceDetect(apiKey, apiSecret, appId);
    File file = new File(path);
    try {
        byte[] bytes = FileUtils.readFileToByteArray(file);
        String imageBase64 = Base64Util.encode(bytes);
        HashMap<String, String> options = new HashMap<>();
        options.put("face_field", "age,gender");
        options.put("max_face_num", "1");
        options.put("image_type", "BASE64");
        JSONObject result = client.detect(imageBase64, options);
        return result.toJSONString();
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return null;
}

以上就是基于SpringBoot实现人脸识别功能的完整攻略，希望对大家有所帮助。