嗨咯～ every one
马上就三天假期到来，先祝大家假期快乐哈～

最近看的各位大佬都在体验百度大脑2019年全新上线的24项AI能力！
（我也按耐不住了，赶紧走一波～  哈哈）

接下来要介绍的就是H5端的人脸检测攻略。
附带详细的介绍，代码，以及演示体验等

欢迎提出各种建议～

什么是人脸检测呢？
       人脸检测就是检测图中的人脸，并为人脸标记出边框。检测出人脸后，可对人脸进行分析，获得眼、口、鼻轮廓等150个关键点定位，

准确识别多种人脸属性，如性别，年龄，表情等信息。该技术可适应大角度侧脸，遮挡，模糊，表情变化等各种实际环境。

人脸检测接口V3版本接口能力：

• 人脸检测：检测图片中的人脸并标记出位置信息;
• 人脸关键点：展示人脸的核心关键点信息，及150个关键点信息。
• 人脸属性值：展示人脸属性信息，如年龄、性别等。
• 人脸质量信息：返回人脸各部分的遮挡、光照、模糊、完整度、置信度等信息。

本次用到了人脸属性值，包含有情绪识别、人种、双眼状态等等

利用人脸检测接口实现在线实时数据检测（区别于一般的上传图片检测的体验，本帖最后提供体验的访问地址）

【Java + H5的框架技术实现】

我希望能够尽量的给大家描述的简单一点，毕竟我之前也看到有些小伙伴们都在问H5如何实现人脸识别。

获取 access_token 
要调用百度 AI API 的接口，需要创建对应的应用并获取 access_token.

第一步是创建应用，登录百度账号，进入人脸识别控制台，创建好具体的应用。

第二步是拿到clientId，clientSecret放到如下代码中，生成access_token。

 public static String getAuth(String ak, String sk) {
        // 获取token地址
        String authHost = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?";
        String getAccessTokenUrl = authHost
                // 1. grant_type为固定参数
                + "grant_type=client_credentials"
                // 2. 官网获取的 API Key
                + "&client_id=" + ak
                // 3. 官网获取的 Secret Key
                + "&client_secret=" + sk;
        try {
            URL realUrl = new URL(getAccessTokenUrl);
            // 打开和URL之间的连接
            HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) realUrl.openConnection();
            connection.setRequestMethod("GET");
            connection.connect();
            // 获取所有响应头字段
            Map> map = connection.getHeaderFields();
            // 遍历所有的响应头字段
            for (String key : map.keySet()) {
                System.err.println(key + "--->" + map.get(key));
            }
            // 定义 BufferedReader输入流来读取URL的响应
            BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));
            String result = "";
            String line;
            while ((line = in.readLine()) != null) {
                result += line;
            }
            /**
             * 返回结果示例
             */
            System.err.println("result:" + result);
            JSONObject jsonObject = new JSONObject(result);
            String access_token = jsonObject.getString("access_token");
            return access_token;
        } catch (Exception e) {
            System.err.printf("获取token失败！");
            e.printStackTrace(System.err);
        }
        return null;
    }

前端H5的视频采集

//判断浏览器是否支持HTML5 Canvas
	window.onload = function () {
		try {
		//动态创建一个canvas元 ，并获取他2Dcontext。如果出现异常则表示不支持 document.createElement("canvas").getContext("2d");
		// document.getElementById("support").innerHTML = "浏览器支持HTML5 CANVAS";
		}
		catch (e) {
		// document.getElementByIdx("support").innerHTML = "浏览器不支持HTML5 CANVAS";
		}
	};
	
	//这段代 主要是获取摄像头的视频流并显示在Video 签中
	window.addEventListener("DOMContentLoaded", function () {
		var canvas = document.getElementById("canvas"),
		context = canvas.getContext("2d"),
		video = document.getElementById("video"),
		videoObj = { "video": true },
		errBack = function (error) {
			console.log("Video capture error: ", error.code);
		};
		
		var i =0;
		//拍照每秒一次
		setInterval(function(){
			i++;
			if(i<10){
				context.drawImage(video, 0, 0, 330, 250)
				CatchCode();
			}else{
				$("#tishi").html("温馨提示:体验次数已经用完啦，请刷新页面重新使用～");
			}
		},1000);
		
		
		//navigator.getUserMedia这个写法在Opera中好像是navigator.getUserMedianow
		//更新兼容火狐浏览器
		if (navigator.getUserMedia || navigator.webkitGetUserMedia || navigator.mozGetUserMedia) {
			    navigator.getUserMedia=navigator.getUserMedia || navigator.webkitGetUserMedia || navigator.mozGetUserMedia;
			    navigator.getUserMedia(videoObj, function (stream) {
				video.srcObject  = stream;
				video.play();
				}, errBack);
		}
	
	}, false);

得到图片数据，调用百度接口

@RequestMapping(value = "/save.do")
	@ResponseBody
	public Map queryService(@RequestParam("the_file") MultipartFile file) {
		Map modelMap = new HashMap();
		try {
			//将数据转为流
			InputStream content = file.getInputStream();
			ByteArrayOutputStream swapStream = new ByteArrayOutputStream();  
	        byte[] buff = new byte[100];  
	        int rc = 0;  
	        while ((rc = content.read(buff, 0, 100)) > 0) {  
	            swapStream.write(buff, 0, rc);  
	        }  
	        //获得二进制数组
	        byte[] in2b = swapStream.toByteArray(); 
	        //调用人脸检测的方法
	        FaceDetectBean  faceDetectBean = FaceDetect.detect(in2b);
	        Result result = faceDetectBean.getResult();// 获取人脸的数据result集合
	        List facelists = result.getFace_list();
            for (Face_list face_list : facelists) {
            	modelMap.put("age", face_list.getAge());//年龄
            	modelMap.put("beauty", face_list.getBeauty());;//颜值分数
            	modelMap.put("expression", face_list.getExpression().getType());//表情识别
            	modelMap.put("faceShape", face_list.getFace_shape().getType());;//脸型
            	modelMap.put("gender", face_list.getGender().getType());//性别
            	modelMap.put("glasses", face_list.getGlasses().getType());//是否带眼镜
            	modelMap.put("leftEye", face_list.getEye_status().getLeft_eye());//左眼
            	modelMap.put("rightEye", face_list.getEye_status().getRight_eye());//左眼
            	modelMap.put("emotion", face_list.getEmotion().getType());//情绪识别
            	modelMap.put("race", face_list.getRace().getType());//人种
            }
			modelMap.put("success", true);
		} catch (Exception e) {
			modelMap.put("success", false);
			modelMap.put("data", e.getMessage());
		}
		return modelMap;
	}

  public static FaceDetectBean detect(byte[] imagebinary) {
        // 请求url
        String url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect";
        try {
            Map map = new HashMap<>();
            String base64ImageData = Base64Util.encode(imagebinary);
            map.put("image", base64ImageData);
            map.put("face_field", "age,beauty,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,race,eye_status,emotion");//
            map.put("image_type", "BASE64");
            String param = GsonUtils.toJson(map);
            // 注意这里仅为了简化编码每一次请求都去获取access_token，线上环境access_token有过期时间， 客户端可自行缓存，过期后重新获取。
            String accessToken = "----你获取的accessToken--";
            String result = HttpUtil.post(url, accessToken, "application/json", param);
            System.out.println(result);
            
            JSON json = JSON.parseObject(result);
            FaceDetectBean faceDetectBean = JSONObject.toJavaObject(json, FaceDetectBean.class);// json转java对象
       
            return faceDetectBean;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

拿到百度的数据后转化Java实体类，这是一个非常方便的操作。

String result = HttpUtil.post(url, accessToken, "application/json", param);
JSON json = JSON.parseObject(result);
FaceDetectBean faceDetectBean = JSONObject.toJavaObject(json, FaceDetectBean.class);// json转java对象

基本上整个就完成了，快来看看实际的效果把。

整体的测试效果

然后大概的测试效果就是酱紫的啦，我设置啦10秒钟的使用时间，防止你们把我服务搞崩溃啦咋办。

体验地址：https://47.98.216.73:8083/web/faceRecognition/test.do