Windows：用C#实现调用百度AI，实现人脸识别、人脸登录、人脸对比_c#调用ai

1、采取的技术

本程序的最终实现形式为Windows桌面程序，本程序主要采用微软的Winform模式进行开发，编程语言为C#。开发所使用的IDE为Visual Studio，辅助工具为Postman、son格式转换工具、Base64编码工具等。

除此之外，本程序还用到了异步技术、Base64编码技术、Json相关技术、Http传输技术等。其中，异步技术用于实时监测摄像头中出现的图像，Base64编码技术用于对图像进行编码、Json相关技术用于对数据进行统一格式处理、Http传输相关技术用于本程序与百度云服务进行通信。

2、前置条件

2.1、百度接口配置

人脸识别小程序的内部算法实现需借助百度接口，所以在启动小程序之前需要提前进行百度接口的相关配置工作。

1. 打开百度智能云网址：百度智能云-云智一体深入产业，注册登录，进入如下界面。
2. 点击立即使用
3. 点击创建应用得到API key

2.2人脸识别程序配置

2.3下载Nuget包

AForge包用于对视频输入设备的调用和处理。

Baidu.AI包用于调用百度ai。

3、代码实现

3.1设计页面

3.2实现核心功能

（1）文件类型转换

该方法用于将 Image 对象转换为 Base64 字符串，以便后续上传或处理。

public string ConvertImageToBase64(Image file)
{
    using (MemoryStream memoryStream = new MemoryStream())
    {
        
        file.Save(memoryStream, file.RawFormat);
        byte[] imageBytes = memoryStream.ToArray();
        return Convert.ToBase64String(imageBytes);
    }
}

1. 首先创建了一个 MemoryStream 对象,用于临时存储图像数据。

2. 调用 file.Save(memoryStream, file.RawFormat) 将图像数据写入到内存流中。这里使用的是图像的原始格式,而不是固定的格式(如 JPEG 或 PNG)。

3. 然后从内存流中获取字节数组 imageBytes = memoryStream.ToArray()。

4. 最后使用 Convert.ToBase64String(imageBytes) 将字节数组转换为 Base64 编码的字符串。

将 BitmapSource 对象转换为字节数组的方法：

public byte[] BitmapSource2Byte(BitmapSource source)
{
    try
    {
        JpegBitmapEncoder encoder = new JpegBitmapEncoder();
        encoder.QualityLevel = 100;
        using (MemoryStream stream = new MemoryStream())
        {
            encoder.Frames.Add(BitmapFrame.Create(source));
            encoder.Save(stream);
            byte[] bit = stream.ToArray();
            stream.Close();
            return bit;
        }
    }
    catch (Exception ex)
    {
        ClassLoger.Error("BitmapSource2Byte", ex);
    }
    return null;
}

1. 首先创建了一个 JpegBitmapEncoder 对象,并将其质量级别设置为 100,表示最高质量。

2. 然后使用 MemoryStream 创建了一个内存流对象。

3. 将 BitmapFrame 对象添加到 JpegBitmapEncoder 的 Frames 集合中,BitmapFrame.Create(source) 用于从输入的 BitmapSource 创建一个 BitmapFrame 对象。

4. 调用 encoder.Save(stream) 将 BitmapFrame 对象编码成 JPEG 格式,并写入到内存流中。

5. 最后,将内存流转换为字节数组并返回。

6. 如果在处理过程中出现任何异常,都会被捕获,并通过 ClassLoger.Error() 方法记录错误信息。

（2）搜寻可用摄像头设备

该方法用于获取并显示电脑上已安装的视频设备。

private void button6_Click(object sender, EventArgs e)
{
    videoDevices = new FilterInfoCollection(FilterCategory.VideoInputDevice);
    if (videoDevices != null && videoDevices.Count > 0)
    {
        foreach (FilterInfo device in videoDevices)
        {
            comboBox1.Items.Add(device.Name);
        }
        comboBox1.SelectedIndex = 0;
    }
}

1. 首先创建了一个 FilterInfoCollection 对象 videoDevices,并将其初始化为 FilterCategory.VideoInputDevice 类型的视频输入设备集合。

2. 检查 videoDevices 是否为空,以及是否有至少一个设备可用。

3. 如果有可用的视频输入设备,则遍历 videoDevices 集合,并将每个设备的名称添加到 comboBox1 中。

4. 最后,将 comboBox1 的 SelectedIndex 设置为 0,即选中第一个设备。

（3）开启摄像头

该方法用于连接并启动所选的视频设备。

private void CameraConn()
{
    
    if (comboBox1.Items.Count <= 0)
    {
        MessageBox.Show("请插入视频设备");
        return;
    }
    videoSource = new VideoCaptureDevice(videoDevices[comboBox1.SelectedIndex].MonikerString);
    videoSource.DesiredFrameSize = new System.Drawing.Size(320, 240);
    videoSource.DesiredFrameRate = 1;
    videoSourcePlayer1.VideoSource = videoSource;
    videoSourcePlayer1.Start();
}

1. 首先检查 comboBox1 中是否有可用的视频设备选项。如果列表为空,则弹出一个消息框提示用户插入视频设备。

2. 如果有可用的视频设备,就根据用户在 comboBox1 中选择的设备创建一个 VideoCaptureDevice 对象 videoSource。这个对象代表了所选择的视频输入设备。

3. 为 videoSource 设置所需的帧大小和帧率。在这个例子中,帧大小设置为 320x240 像素,帧率设置为 1 帧/秒。

4. 将 videoSource 对象设置为 videoSourcePlayer1 控件的视频源。videoSourcePlayer1 是一个用于显示视频画面的控件。

5. 最后调用 videoSourcePlayer1.Start() 方法,开始从视频设备捕获并显示视频画面。

（4）摄像头拍照

该方法用于从摄像头捕获当前帧，并将其保存为图片文件

private void button5_Click(object sender, EventArgs e)
{
    if (comboBox1.Items.Count <= 0)
    {
        MessageBox.Show("请插入视频设备");
        return; 
    }
 
    try
    {
        if (videoSourcePlayer1.IsRunning)
        {
            BitmapSource bitmapSource = System.Windows.Interop.Imaging.CreateBitmapSourceFromHBitmap(
                videoSourcePlayer1.GetCurrentVideoFrame().GetHbitmap(),
                IntPtr.Zero,
                Int32Rect.Empty,
                BitmapSizeOptions.FromEmptyOptions());
 
            PngBitmapEncoder pE = new PngBitmapEncoder();
            pE.Frames.Add(BitmapFrame.Create(bitmapSource));
            string picName = GetImagePath() + "\\" + DateTime.Now.ToFileTime() + ".jpg";
            if (File.Exists(picName))
            {
                File.Delete(picName);
            }
            using (Stream stream = File.Create(picName))
            {
                pE.Save(stream);
            }
            if (videoSourcePlayer1 != null && videoSourcePlayer1.IsRunning)
            {
                videoSourcePlayer1.SignalToStop();
                videoSourcePlayer1.WaitForStop();
            }
 
            this.Close();
        }
    }
    catch (Exception ex)
    {
        MessageBox.Show("摄像头异常：" + ex.Message);
    }
}

1. 首先检查 comboBox1 中是否有可用的视频设备选项。如果没有,则弹出一个消息框提示用户插入视频设备。

2. 如果有可用的视频设备,则尝试执行以下操作:

   • 检查 videoSourcePlayer1 控件是否正在运行。
   • 从 videoSourcePlayer1 获取当前的视频帧,并将其转换为 BitmapSource 对象。
   • 创建一个 PngBitmapEncoder 对象,并将 BitmapSource 添加到其帧集合中。
   • 生成一个以当前时间戳命名的 JPEG 文件路径。
   • 如果该文件已经存在,则先删除它。
   • 使用 File.Create 创建文件,并使用 pE.Save(stream) 将编码后的图像数据写入文件。
   • 最后,停止 videoSourcePlayer1 的视频播放,并关闭当前窗口。

3. 如果在执行上述操作时发生任何异常,则会捕获并显示一个消息框,内容为"摄像头异常:"后跟异常消息。

4、效果展示

4.1、人脸对比

 选择两张图片路径后，点击图片识别按钮，可得到匹配相似度。例如，识别结果为85%。

4.2人脸登录

使用摄像头获取当前帧，然后与百度AI库中的所有人脸进行比对，如果相似度高于某个阈值则返回该人脸的用户名，并提示登录成功。

4.3、人脸识别

 选择图片路径后，点击人脸识别按钮会返回人脸识别信息，展示具体的人脸特征和匹配度。

5、总结

通过上述代码和步骤，可以轻松实现从摄像头捕捉视频帧并进行人脸识别的功能。利用视频捕捉技术与百度AI的人脸识别能力相结合,我们可以开发出各种智能化的应用程序,提高系统的智能水平,为用户带来更加安全、便捷的体验。期待大家在CSDN上分享更多这方面的技术实践和创新成果!