2018-06-13 python使用腾讯的人脸分析api

# -*- coding: utf-8 -*-
import hashlib
import time
import random
import string
import requests
import base64
import requests
import cv2
import numpy as np
from urllib.parse import urlencode
import json #用于post后得到的字符串到字典的转换

app_id = '1106891759'
app_key = 'z1BoKczrUMtsWyMC'

'''
        腾讯openai鉴权签名计算步骤：（摘抄自官网）
            用于计算签名的参数在不同接口之间会有差异，但算法过程固定如下4个步骤。
        1 将<key, value>请求参数对按key进行字典升序排序，得到有序的参数对列表N
        2 将列表N中的参数对按URL键值对的格式拼接成字符串，得到字符串T（如：key1=value1&key2=value2），URL键值拼接过程value部分需要URL编码，URL编码算法用大写字母，例如%E8，而不是小写%e8
        3 将应用密钥以app_key为键名，组成URL键值拼接到字符串T末尾，得到字符串S（如：key1=value1&key2=value2&app_key=密钥)
        4 对字符串S进行MD5运算，将得到的MD5值所有字符转换成大写，得到接口请求签名
'''
def get_params(img):                         #鉴权计算并返回请求参数
    #请求时间戳（秒级），用于防止请求重放（保证签名5分钟有效
    time_stamp=str(int(time.time())) 
    #请求随机字符串，用于保证签名不可预测,16代表16位
    nonce_str = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))

    params = {'app_id':app_id,                #请求包，需要根据不同的任务修改，基本相同
              'image':img,                    #文字类的任务可能是‘text’，由主函数传递进来
              'mode':'0' ,                    #身份证件类可能是'card_type'
              'time_stamp':time_stamp,        #时间戳，都一样
              'nonce_str':nonce_str,          #随机字符串，都一样
              #'sign':''                      #签名不参与鉴权计算，只是列出来示意
             }

    sort_dict= sorted(params.items(), key=lambda item:item[0], reverse = False)  #字典排序
    sort_dict.append(('app_key',app_key))   #尾部添加appkey
    rawtext= urlencode(sort_dict).encode()  #urlencod编码
    sha = hashlib.md5()
    sha.update(rawtext)
    md5text= sha.hexdigest().upper()        #MD5加密计算
    params['sign']=md5text                  #将签名赋值到sign
    return  params                          #返回请求包

def main():
    '''
    #用python系统读取方法
    f = open('c:/girl.jpg','rb')
    img = base64.b64encode(f.read())   #得到API可以识别的字符串
     '''
    #用opencv读入图片
    frame=cv2.imread('/Users/fuqi/Downloads/Douyin-Bot-master/autojump.png')
    nparry_encode = cv2.imencode('.jpg', frame)[1]
    data_encode = np.array(nparry_encode)
    img = base64.b64encode(data_encode)    #得到API可以识别的字符串

    params = get_params(img)    #获取鉴权签名并获取请求参数

    url = "https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/face/face_detectface"  # 人脸分析
    res = requests.post(url,params).json()
    print(res['data']['face_list'][0]['beauty'])


if __name__ == '__main__':
    main()