上一篇文章介绍了应用百度AI的文字识别功能对身份证进行识别。
由于安装baidu-aip模块和获取百度AI接口密钥在之前的文章(百度AI文字识别—以营业执照为例)中已经进行阐述，本文不再赘述。
应用百度AI实现颜值评价效果
调用百度接口进行人脸属性识别
根据年龄和性别对颜值进行评价
批量识别人脸属性
自定义窗口语音播报颜值得分
明星颜值评价
在正式进入代码讲解之前，先来看下本文的实现效果。
为了效果更真实，采用了我本人的照片，颜值评分大家不要过多关注
。
对该视频中的颜值评价感兴趣的朋友，可以看本文的后续实现代码。
安装好baidu-aip模块，获取了百度AI接口密钥后，即可调用百度接口进行人脸属性识别了。
首先以杨紫的图片为例进行年龄、性别、颜值的识别。
具体python代码如下：
import osimport base64from aip import AipFaceos.chdir(r'F:\公众号\28.人脸识别')#设置图片存放的路径pictureName = '1_yz.jpg'def get_picture_content(pictureName):with open(pictureName, 'rb') as fp:content = base64.b64encode(fp.read())return content.decode('utf-8')#定义读取图片的函数APP_ID = 'XXX'API_KEY = 'XXXXXXXX'SECRET_KEY = 'XXXXXXXXXXXX'#百度账号和密钥options = {}imageType = 'BASE64'options["face_field"] = "age, gender, beauty"aipFace = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)result = aipFace.detect(get_picture_content(pictureName), imageType, options)print(result)
注：其中os.chdir中的内容应该替换成你存储图片的地址，APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY应该替换成第二章末尾你获取的百度密钥。
得到结果如下：
其中，age对应的值为年龄，gender对应的值为性别，beauty对应的值为颜值分。
为进一步规范输出成标准格式，通过如下代码进行规范化：
import pandas as pdface_character = pd.DataFrame({"age":[result['result']['face_list'][0]['age']], "gender":[result['result']['face_list'][0]['gender']['type']], "beauty":[result['result']['face_list'][0]['beauty']] })
得到结果如下：
可以发现杨紫的颜值得分还是很高的
，后续文章也会对其它一些明星进行测试。
根据性别和颜值分，对识别结果进行评价，具体代码如下：
if face_character['beauty'][0]>80:if face_character['gender'][0] == 'female':print("小姐姐颜值爆表")else:print("小哥哥颜值爆表")elif face_character['beauty'][0]>70:if face_character['gender'][0] == 'female':print("小姐姐天生美颜")else:print("小哥哥天生美颜")elif face_character['beauty'][0]>60:if face_character['gender'][0] == 'female':print("小姐姐颜值尚可")else:print("小哥哥颜值尚可")elif face_character['beauty'][0]>40:if face_character['gender'][0] == 'female':print("小姐姐先天不够，后天来凑")else:print("小哥哥先天不够，后天来凑")else:if face_character['gender'][0] == 'female':print("小姐姐洗洗睡吧")else:print("小哥哥洗洗睡吧")
得到结果：
假设文件夹中有数张人脸图片，想批量对这批图片进行颜值打分，可执行如下代码：
import osimport reimport timeimport base64from aip import AipFaceos.chdir(r'F:\公众号\28.人脸识别')#设置图片存放的路径pictureName = '6_brzp.jpg'def get_picture_content(pictureName):with open(pictureName, 'rb') as fp:content = base64.b64encode(fp.read())return content.decode()#定义读取图片的函数APP_ID = 'XXX'API_KEY = 'XXXXXXXX'SECRET_KEY = 'XXXXXXXXXXXX'#百度账号和密钥options = {}imageType = 'BASE64'options["face_field"] = "beauty"options["max_face_num"] = 2aipFace = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)root_path = r'F:\公众号\28.人脸识别'list = os.listdir(root_path)# 列出文件夹下所有的目录与文件for i in range(0, len(list)):time.sleep(1)path = os.path.join(root_path, list[i])if os.path.isfile(path):result = aipFace.detect(get_picture_content(path), imageType, options)print(list[i] + ' 评分为：' + str(result['result']['face_list'][0]['beauty']))#显示出所有图片的颜值得分
得到结果：
为了更好的用户体验，我们设置一个窗口，显示评价照片并语音播报颜值得分。
为了更清晰地评价人的颜值，把图片和结果用tkinter库和语音播放库包装起来，效果会更好。
具体代码如下：
import osimport reimport timeimport base64import pandas as pdimport tkinter as tkfrom aip import AipFacefrom tkinter import filedialogroot = tk.Tk()root.withdraw()Folderpath = filedialog.askdirectory(title = '请选择图片存放的文件夹')picturePath = filedialog.askopenfilename(title = '请选择要进行颜值评价的图片')root.destroy()os.chdir(Folderpath)#设置图片存放的路径def get_picture_content(picturePath):with open(picturePath, 'rb') as fp:content = base64.b64encode(fp.read())return content.decode()#定义读取图片的函数APP_ID = 'XXX'API_KEY = 'XXXXXXXX'SECRET_KEY = 'XXXXXXXXXXXX'#百度账号和密钥options = {}options["max_face_num"] = 2options["face_field"] = "gender"aipFace = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)imageType = 'BASE64'result = aipFace.detect(get_picture_content(picturePath), imageType, options)gender = result['result']['face_list'][0]['gender']['type']options["face_field"] = "age"time.sleep(1)result = aipFace.detect(get_picture_content(picturePath), imageType, options)age = result['result']['face_list'][0]['age']options["face_field"] = "beauty"time.sleep(2)result = aipFace.detect(get_picture_content(picturePath), imageType, options)beauty = result['result']['face_list'][0]['beauty']#获取年龄、性别、颜值信息face_character = pd.DataFrame({"age":age, "gender":gender, "beauty":beauty},index = ['value'])if face_character['beauty'][0]>80:if face_character['gender'][0] == 'female':str_list = "小姐姐芳龄："+ str(age) + "，颜值爆表"+ '，最终颜值得分为：'+str(beauty)else:str_list = "小哥哥贵庚："+ str(age) + "，颜值爆表"+ '，最终颜值得分为：'+str(beauty)elif face_character['beauty'][0]>70:if face_character['gender'][0] == 'female':str_list = "小姐姐芳龄："+ str(age) + "，天生美颜"+ '，最终颜值得分为：'+str(beauty)else:str_list = "小哥哥贵庚："+ str(age) + "，天生美颜"+ '，最终颜值得分为：'+str(beauty)elif face_character['beauty'][0]>50:if face_character['gender'][0] == 'female':str_list = "小姐姐芳龄："+ str(age) + "，颜值尚可"+ '，最终颜值得分为：'+str(beauty)else:str_list = "小哥哥贵庚："+ str(age) + "，颜值尚可"+ '，最终颜值得分为：'+str(beauty)elif face_character['beauty'][0]>30:if face_character['gender'][0] == 'female':str_list = "小姐姐芳龄："+ str(age) + "，先天不够，后天来凑"+ '，最终颜值得分为：'+str(beauty)else:str_list = "小哥哥贵庚："+ str(age) + "，先天不够，后天来凑" + '，最终颜值得分为：'+str(beauty)else:if face_character['gender'][0] == 'female':str_list = "小姐姐芳龄："+ str(age) + "，早点洗洗睡吧"+ '，最终颜值得分为：'+str(beauty)else:str_list = "小哥哥贵庚："+ str(age) + "，早点洗洗睡吧"+ '，最终颜值得分为：'+str(beauty)#颜值定义from tkinter import *from PIL import Image, ImageTkfrom win32com.client import Dispatch#导入包speaker = Dispatch("SAPI.SpVoice")def roll_call():speaker.Speak(str_list)#控制播放语音os.chdir(Folderpath)#设置文件路径root = Tk()root.title("颜值测试小程序")root.iconbitmap("pikaqiu2.ico")#设置窗口image = Image.open(picturePath)#加载图片root.geometry("400x300")#根据图片大小设置窗口大小img_pic = ImageTk.PhotoImage(image)label = Label(root, image=img_pic)label.pack()b2 = tk.Button(root, bg='lightyellow', text='颜值评价', font=("KaiTi", 8), width=8, height=2, command=roll_call)b2.place(x=0, y=0)root.mainloop()
该程序得到结果即为第一章节的效果视频。
最后我们来看下明星的颜值评分吧。
1 刘亦菲
颜值评价结果：
'小姐姐芳龄：21，颜值尚可，最终颜值得分为：64.19'对于这个结果，我也比较吃惊，所以颜值得分大家当成娱乐就好
。
2 贾玲
颜值评价结果：
'小姐姐芳龄：37，先天不够，后天来凑，最终颜值得分为：30.67'
。
颜值评价结果：
'小哥哥贵庚：23，颜值尚可，最终颜值得分为：63.9'颜值得分仅供参考，请勿当真
，认为我的代码有问题的可以自行下载图片和代码进行尝试。
颜值评价结果：
'小哥哥贵庚：40，先天不够，后天来凑，最终颜值得分为：45.18'颜值得分仅供参考，请勿当真
。
。至此，调用百度接口颜值识别已讲解完毕，感兴趣的朋友自己实现一遍吧
。
https://www.jb51.net/article/173228.htmhttps://www.cnblogs.com/pywjh/p/9527828.htmlhttps://blog.csdn.net/zhyl4669/article/details/88947571https://blog.csdn.net/weixin_29501693/article/details/112828210
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原文作者：阿黎逸阳的代码；如有侵权，请联系管理员删除。
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