文章目录

    • 一、文章前言
    • 二、具体流程及准备
    • 三、开发步骤
    • 四、完整代码

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。

/** * 生命周期函数--监听页面加载   */  onLoad(options) {    let that = this;    let ApiKey='这里填你所申请的ApiKey';    let SecretKey='这里填你所申请的SecretKey';    wx.request({      url: 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" />
 3.7、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"     } ]
3.8、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="{{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
3.9、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" />
 
字段类型说明
scorefloat人脸相似度得分，推荐阈值80分
face_listarray[]人脸信息列表
face_tokenstring人脸的唯一标志
3.10、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="{{reproduction}}" class="showImg"></image>  <image src="{{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            });          }        });      }    })  },