目录
前言
一.百度智能云平台账号的创建
二.python调用百度API接口实现人脸融合
1.在百度智能云上获取token
2.调用API接口实现人脸融合
3.主程序
三.完整项目代码
四.对生成图片的后续处理
1.批量修改图片大小
2.批量修改图片的类型
前言
人脸造假技术最近几年很流行，利用生成对抗网络实现人脸生成等技术层出不穷，生成造假人脸和利用神经网络识别造假的人脸也是必要的。
一.百度智能云平台账号的创建
详细的创建步骤详见下面链接
https://blog.csdn.net/Yhen1/article/details/109409575https://blog.csdn.net/Yhen1/article/details/109409575
二.python调用百度API接口实现人脸融合
1.在百度智能云上获取token
client_id为官网获取的API Key，client_secret为官网获取的Secret Key.将下行client_id=后的....换为你的API Key，client_secret=后的....换为你的Secret Key
client_id为官网获取的API Key，client_secret为官网获取的Secret Key.将下行client_id=后的....换为你的API Key，client_secret=后的....换为你的Secret Key
2.调用API接口实现人脸融合
3.主程序
三.完整项目代码
下面是调用百度API接口实现人脸融合
import requests
import base64
import json
# 获取token
def get_token(client_id, client_secret):
# client_id为官网获取的API Key，client_secret为官网获取的Secret Key.将下行client_id=后的....换为你的API Key，client_secret=后的....换为你的Secret Key
url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=aFRkmkiCGpGZxUKfj8zY7Yak&client_secret=Ht9NmCICXtnfCVjfIkYneSPo8z9qaeGg"
response = requests.get(url)
resultJson = response.json()
return resultJson['access_token']
# 根据图片名读取图片，并转换成base64
def read_photo(name):
with open('%s' % name, 'rb') as f:
base64_data = base64.b64encode(f.read())
bd = base64_data.decode()
return bd
# 调用百度的接口，实现融合图片
def face_fusion(token, template, target):
url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v1/merge'
request_url = url + '?access_token=' + token
params = {
"image_template": {
"image": template,
"image_type": "BASE64",
"quality_control": "NORMAL"
},
"image_target": {
"image": target,
"image_type": "BASE64",
"quality_control": "NORMAL"
},
"merge_degree": "HIGH"
}
params = json.dumps(params)
headers = {'content-type': 'application/json'}
result = requests.post(request_url, data=params, headers=headers).json()
if result['error_code'] == 0:
res = result["result"]["merge_image"]
down_photo(res)
else:
print(str(result['error_code'])+result['error_msg'])
# 下载融合后图片
def down_photo(data):
imagedata = base64.b64decode(data)
file = open(r'C:UsersAdministratorDesktopfake_image\102.jpg', "wb") #修改为自己的路径，'wb'不改
file.write(imagedata)
# 主程序
if __name__ == '__main__':
# 这里的融合用一个男一个女的效果比较不错，所以用boy和girl命名
# 路径按照自己的图片路径来
boy = read_photo('results/1.jpg')
girl = read_photo('results/2.jpg')
token = get_token('aFRkmkiCGpGZxUKfj8zY7Yak', 'Ht9NmCICXtnfCVjfIkYneSPo8z9qaeGg') # 第一个改为API Key，第二个改为Secret Key
face_fusion(token, boy, girl)
四.对生成图片的后续处理
1.批量修改图片大小
'''批量修改图片的尺寸（像素大小）'''
from PIL import Image
import os
path="C:/Users/Administrator/Desktop/real" #图片所在的文件夹路径
for maindir, subdir,file_name_list in os.walk(path):
print(file_name_list)
for file_name in file_name_list:
image=os.path.join(maindir,file_name) #获取每张图片的路径
file=Image.open(image)
out=file.resize((600,600),Image.ANTIALIAS) #以高质量修改图片尺寸为（400，48）
out.save(image)
2.批量修改图片的类型
"""批量改变图片的类型"""
import os
class BatchRename():
def __init__(self):
self.path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/data-1' #表示需要命名处理的文件夹目录，复制地址后注意反斜杠
def rename(self):
filelist = os.listdir(self.path) #获取文件路径
total_num = len(filelist) #获取文件长度（文件夹下图片个数）
i = 1 #表示文件的命名是从1开始的
for item in filelist:
if item.endswith('.jpg') or item.endswith('.jfif'): #初始的图片的格式为jpg格式的（或者源文件是png格式及其他格式，后面的转换格式就可以调整为自己需要的格式即可，我习惯转成.jpg）
src = os.path.join(os.path.abspath(self.path), item)
dst = os.path.join(os.path.abspath(self.path), format(str(i)) + '.jpg')#处理后的格式也为jpg格式的，当然这里可以改成png格式
# 这种情况下的命名格式为000xxxx.jpg形式，可以自主定义想要的格式
try:
os.rename(src, dst)
print ('converting %s to %s ...' % (src, dst))
i = i + 1
except:
continue
print ('total %d to rename & converted %d jpgs' % (total_num, i))
if __name__ == '__main__':
demo = BatchRename()
demo.rename()
'''批量修改图片的尺寸（像素大小）'''
from PIL import Image
import os
path="C:/Users/Administrator/Desktop/real" #图片所在的文件夹路径
for maindir, subdir,file_name_list in os.walk(path):
print(file_name_list)
for file_name in file_name_list:
image=os.path.join(maindir,file_name) #获取每张图片的路径
file=Image.open(image)
out=file.resize((600,600),Image.ANTIALIAS) #以高质量修改图片尺寸为（400，48）
out.save(image)
