本篇笔记中的示例实现了打开一张人脸图片，识别出年龄、性别、颜值等人脸属性信息。其它的人脸比对、身份验证、活体检测等等功能都可以在此基础上进行扩展，差不多都是对人脸识别接口的调用和信息处理。
这个功能可以当做是娱乐功能，同一个人不同风格的照片识别结果可能不同。
人脸识别可接入的平台挺多的，阿里云、腾讯云、Face++等等，如果是商用的话就得慎重了，毕竟要考虑的不仅是接口稳定性，还有价格、技术支持、售后等很多方面。这里只是用来学习，所以考虑的问题就比较简单了，只是关乎Money，而百度AI的接口绝大部分都免费，只是商用需要高并发或者一些付费资源的话需要付费，学习的话免费资源完全满足需求了。同样注册了阿里云的应用，直接收费，Face++给了限定的测试次数，所以选择了百度AI。技术而言，Face++可能在人脸识别这方面更专业一点，但目前各大平台的识别率基本没有什么区别。
百度AI开放平台上有详细的接入指南：http://ai.baidu.com/docs#/Begin/top
向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求（推荐使用POST），并在URL中带上以下参数：
grant_type： 必须参数，固定为client_credentials；client_id： 必须参数，应用的API Key；client_secret： 必须参数，应用的Secret Key；具体的参数值可以在下图位置中的“应用列表”里查看：
使用在线post工具按照上面的地址和参数进行请求就可以得到Access Token了,百度搜索“在线post工具"有很多可用的，这里使用http://coolaf.com/举例：
编程部分并不复杂，主要是对百度AI接口的调用及对请求数据的解析。但实现示例的功能还是用到了挺多知识点，下面会进行记录。
注意：这里的请求内容必须按照百度接口指定的格式，格式如下
这里使用了QtNetwork模块中的网络接口来实现http编程，需要在.pro文件中添加 QT += network，主要用到了下面三个类：
QNetworkAccessManager：该类允许应用程序发送网络请求和接收回复，类似于一个中转站或者一个容器，每当有请求创建或者接收到回复都由该类进行调度QNetworkRequest：网络请求QNetworkReply：网络请求的应答，在请求被完成调度是由QNetworkAccessManager创建这里只用到了post请求，并且目前大多数网络请求的方式均使用post。
GET请求（类似于数据库select操作），会向数据库发送数据的请求，从而来获取信息，不会改变数据内容，并且无论进行多少次操作，结果都是一样的PUT请求（类似于数据库update操作），是会向服务器端发送数据的，会修改数据的内容，但是不会增加数据的种类，并且无论进行多少次操作，结果都是一样的POST请求（类似于数据库insert操作），是会向服务器端发送数据的，但是该请求会改变数据的种类等资源，会创建新的内容常用格式如下：
这篇文章里有这四种方式的详细介绍
代码如下：
QImage image("H:/test.jpg");
QByteArray ba;
QBuffer buffer(&ba);
buffer.open(QIODevice::WriteOnly);
//以png格式将图片数据写入ba
image.save(&buffer, "png");
//将图片进行BASE64编码
QString imgData = QString(ba.toBase64());
buffer.close();
这部分内容还挺多的，可以从网络学习JSON教程，下面的代码里也有用到。
//设置请求地址
QUrl url(requestUrl + "?access_token=" + accessToken);
QNetworkRequest request(url);
//设置数据提交格式，这个不能自己随便写，每个平台的格式可能不一样，百度AI要求的格式为application/json
request.setHeader(QNetworkRequest::ContentTypeHeader, QVariant("application/json"));
//将要检测的图片进行BASE64编码
QImage image(imgPath);
QByteArray ba;
QBuffer buffer(&ba);
buffer.open(QIODevice::WriteOnly);
//以png格式将图片数据写入ba
image.save(&buffer, "png");
//将图片进行BASE64编码
QString imgData = QString(ba.toBase64());
buffer.close();
//打包请求参数
QJsonObject post_data;;
QJsonDocument document;
post_data.insert("image", imgData);
post_data.insert("image_type", "BASE64");
post_data.insert("face_field", "age,beauty,gender,expression");
document.setObject(post_data);
QByteArray post_param = document.toJson(QJsonDocument::Compact);
//发送请求
manager->post(request, post_param);
replyData = reply->readAll();
qDebug()<<"reply data is:"<<QString(replyData);
QJsonParseError json_error;
QJsonDocument document = QJsonDocument::fromJson(replyData, &json_error);
if(json_error.error == QJsonParseError::NoError)
{
//判断是否是对象,然后开始解析数据
if(document.isObject())
{
QJsonObject obj = document.object();
//解析反馈的人脸属性结果
if(obj.contains("result"))
{
QJsonObject resultObj = obj.take("result").toObject();
//解析人脸个数
if(resultObj.contains("face_num"))
{
int faceNum = obj.take("face_num").toInt();
qDebug()<<"查询到了图片中的人脸个数为："<<faceNum;
}
//解析人脸属性
if(resultObj.contains("face_list"))
{
QJsonArray faceArray = resultObj.take("face_list").toArray();
for(int i = 0; i < faceArray.size(); i++)
{
QJsonObject faceObj = faceArray.at(i).toObject();
if(faceObj.contains("gender"))
{
QJsonObject genderObj = faceObj.take("gender").toObject();
if(genderObj.contains("type"))
{
QString type = genderObj.take("type").toString();;
if(type == "male")
{
ui->lblSex->setText("男");
}
else
{
ui->lblSex->setText("女");
}
}
}
if(faceObj.contains("age"))
{
int age = faceObj.take("age").toDouble();
qDebug()<<"查询到了年龄："<<age;
ui->lblAge->setText(QString::number(age));
}
if(faceObj.contains("beauty"))
{
int beauty = faceObj.take("beauty").toDouble();;
qDebug()<<"查询到了颜值："<<beauty;
ui->lblBeauty->setText(QString::number(beauty));
}
if(faceObj.contains("expression"))
{
QJsonObject expressionObj = faceObj.take("expression").toObject();
if(expressionObj.contains("type"))
{
QString type = expressionObj.take("type").toString();;
if(type == "smile")
{
ui->lblFeature->setText("微笑");
}
else if(type == "laugh")
{
ui->lblFeature->setText("大笑");
}
else
{
ui->lblFeature->setText("不笑");
}
}
}
}
}
}
}
}
reply->deleteLater();
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