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import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.util.EntityUtils;
import java.util.*;
?
public class Example {
public static void main(String[] args) throws Exception{
String host = "https://open.explinks.com";
String path = "/v1/scd2024041206631c54ee76/ai-face-recognition";
String method = "POST";
// "{{AppCode}}" 替換成您的 AppCode
String appcode = "{{AppCode}}";
Map<String, String> headers = new HashMap<>();
headers.put("X-Mce-Signature", "AppCode/" + appcode);
headers.put("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8");
Map<String, String> querys = new HashMap<>();
Map<String, String> bodys = new HashMap<>();
// 填充參數
bodys.put("img", "img");
?
try {
HttpResponse response = HttpUtils.doPost(host, path, method, headers, querys, bodys);
// 獲取 response 的 body
String resStr = EntityUtils.toString(response.getEntity());
int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode();
if(statusCode == 200){
// 請求成功，可根據業務碼（請求體中的code）進行邏輯處理
}else{
// 各類網關錯誤，應用錯誤等。
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

Python集成API接口案例

Python程序集成案例如下：

import json

import requests

?

if __name__ == '__main__':

?   host = "https://open.explinks.com";

   path = "/v1/scd2024041206631c54ee76/ai-face-recognition";

?

   payload = json.dumps({

       "img": "img"

  })

?

   headers = {

       "Content-Type": "application/json",

       # "{{AppCode}}" 替換為您的 AppCode

       "X-Mce-Signature": "AppCode/{{AppCode}}"

  }

?

   response = requests.request("POST", host+path, headers=headers, data=payload)

   status_code = response.status_code

   print("http 狀態碼:", str(status_code))

   print(response.text)

   if status_code == 200:

        "請求成功，可根據業務碼（請求體中的code）進行邏輯處理"

   elif 

        "各類錯誤處理，如賬戶密碼錯誤、IP白名單問題、余額不足等"

Go集成API接口案例

package main



import (

    "bytes"

    "encoding/json"

    "fmt"

    "io/ioutil"

    "net/http"

)



func main() {

    host := "https://open.explinks.com"

    path := "/v1/scd2024041206631c54ee76/ai-face-recognition"



    // 創建要發送的數據

    payload := map[string]string{"img": "img_base64_string_here"}

    jsonData, _ := json.Marshal(payload)



    // 創建HTTP請求

    req, _ := http.NewRequest("POST", host+path, bytes.NewBuffer(jsonData))



    // 設置請求頭

    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    // 替換為您的AppCode

    req.Header.Set("X-Mce-Signature", "AppCode/your_actual_app_code_here")



    // 發送請求并獲取響應

    client := &http.Client{}

    resp, err := client.Do(req)

    if err != nil {

        fmt.Println("請求錯誤:", err)

        return

    }

    defer resp.Body.Close()



    // 打印響應狀態碼

    fmt.Println("HTTP 狀態碼:", resp.StatusCode)



    // 讀取響應體

    responseBody, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)

    fmt.Println("響應內容:", string(responseBody))



    // 根據狀態碼進行邏輯處理

    if resp.StatusCode == 200 {

        fmt.Println("請求成功")

    } else {

        fmt.Println("請求失敗，狀態碼:", resp.StatusCode)

    }

}

AI人臉識別API是否有替換方案？

如果不想使用開放API接口形式，可以選擇商業軟件或開源軟件。開源軟件有一系列成熟的人臉識別算法庫，如OpenCV、dlib、Facenet等。

OpenCV庫提供了一些可以直接使用的方法，但效果可能達不到你的項目預期，此時就需要自己訓練一下。例如，OpenCV可以直接使用的幾個模塊：

Haar特征級聯分類器：OpenCV包含了一些預訓練的Haar特征級聯分類器，可以直接用于人臉檢測而無需額外訓練。這些分類器能夠識別圖像中的人臉位置。
DNN模塊：OpenCV的DNN（Deep Neural Network）模塊允許你加載和使用深度學習模型來進行更復雜的任務，包括人臉識別。

如果要使用OpenCV訓練一個簡易的人臉識別模型涉及到多個步驟，包括數據收集、預處理、特征提取、模型訓練等。以下是一個簡化的示例：

import cv2

import os

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder



# 準備訓練數據

def prepare_training_data():

    faces = []

    labels = []

    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')



    # 假設你有一個名為'dataset'的文件夾，里面有多個子文件夾，每個子文件夾是一個類別（人）

    for label in os.listdir('dataset'):

        path = os.path.join('dataset', label)

        if os.path.isdir(path):

            # 讀取每個類別的圖片

            for filename in os.listdir(path):

                img = cv2.imread(os.path.join(path, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

                if img is not None:

                    # 檢測人臉

                    faces_rect = face_cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

                    for (x, y, w, h) in faces_rect:

                        # 截取人臉部分

                        faces.append(img[y:y+h, x:x+w])

                        labels.append(label)



    return faces, labels



# 訓練模型

def train_model(faces, labels):

    # 特征提取

    recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

    recognizer.train(faces, labels)



    # 保存訓練好的模型

    recognizer.write('trainer.yml')

    print("訓練完成，模型已保存")



# 主程序

if __name__ == '__main__':

    # 準備訓練數據

    faces, labels = prepare_training_data()



    # 標簽編碼

    le = LabelEncoder()

    labels = le.fit_transform(labels)



    # 訓練模型

    train_model(faces, labels)