html5 网站案例,学校网站制作,专业做网络推广的公司,西安企业应用软件开发定制导读#xff1a;这个由美丽的客服小姐姐提前申请好了企业试用的账号#xff0c;个人的话还得需要visa卡。 官网地址#xff1a;azure.cn 登录地址#xff1a;portal.azure.cn 目录 1.简介 2.Azure 认知服务是什么#xff1f;
3.认知服务的四种职能 4.人脸API
5.新建一… 导读这个由美丽的客服小姐姐提前申请好了企业试用的账号个人的话还得需要visa卡。 官网地址azure.cn 登录地址portal.azure.cn 目录 1.简介 2.Azure 认知服务是什么
3.认知服务的四种职能 4.人脸API
5.新建一个WPF应用实现以下功能
安装SDK
图片选择并显示
调用SDK进行识别 总结 1.简介
按照官方的要求我们这次只体验认知服务的部分功能即可。 然后进入登录的主页找到下面这个认知服务进行创建这个第一次进来可能不好找我刚开始也是找了半天好多技术文档都是英文教程看起来有点费劲不过还有很多中文文档引导还是很容易入门找不到的可以直接搜索认知服务。 主要有这几个认知服务相关的功能 先找一个比较好玩的【人脸AI】 创建face注意名称只能用字符数字及连接符 创建虚拟网络 系统分配的托管标识 标记默认 创建资源组并验证成功 点击创建进行初始化部署等待部署完成即可。 直接转到资源组 这里可以对标记进行编辑增加名称及值即可用于管理不同的资源组标记是名称/值对可便于将相同的标记应用于多个资源和资源组从而对资源进行分类并查看合并的帐单。标记名称不区分大小写但标记值区分大小写。也可以管理密钥密钥一般有两个密钥用于访问认知服务 API。请勿共享你的密钥。请安全地存储这些密钥(例如使用 Azure Key Vault)。另外建议定期重新生成这些密钥。执行 API 调用只需要一个密钥。在重新生成第一个密钥时可以使用第二个密钥继续访问服务。 2.Azure 认知服务是什么 认知服务使每位开发人员无需具备机器学习的专业知识就能接触到 AI。只需要一个 API 调用就可以将看、听、说、搜索、理解和加速决策的能力嵌入到应用中。让所有技能水平的开发人员都能轻松在其应用中添加 AI 功能。 3.认知服务的四种职能
决策 语言 语音 影像 4.人脸API 用于分析图像中的人脸的 AI 服务,功能包括人脸检测功能感知图像中的口罩、眼镜或人脸位置等面部特征和属性和通过与专用存储库的匹配或照片 ID 识别人。 5.新建一个WPF应用实现以下功能
选择图片后把原图显示出来选中后马上进行识别识别成功后把脸部用红框描述出来当鼠标移动到红框内的时候显示详细脸部信息
安装SDK
使用nuget安装对于的sdk包 Install-Package Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.Face -Version 2.5.0-preview.2 编辑MainWindow.xml放置图像显示区域、文件选中、描述显示区域
Window x:ClassFaceWpf.MainWindowxmlnshttp://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentationxmlns:xhttp://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xamlxmlns:dhttp://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008xmlns:mchttp://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006xmlns:localclr-namespace:FaceWpfmc:IgnorabledTitleMainWindow Height600 Width800Grid x:NameBackPanelImage x:NameFacePhoto StretchUniform Margin0,0,0,50 MouseMoveFacePhoto_MouseMove /DockPanel DockPanel.DockBottomButton x:NameBrowseButton Width72 Height80 VerticalAlignmentBottom HorizontalAlignmentLeftContent选择图片...ClickBrowseButton_Click /StatusBar VerticalAlignmentBottomStatusBarItemTextBlock NamefaceDescriptionStatusBar Height80 FontSize20 Text Width500 TextWrappingWrap//StatusBarItem/StatusBar/DockPanel/Grid
/Window在编辑MainWindow类的构造函数初始化FaceClient等数据 private IFaceClient _faceClient;//检测到的人脸private IListDetectedFace _faceList;//人脸描述信息private string[] _faceDescriptions;private double _resizeFactor;private const string _defaultStatusBarText 鼠标移动到面部显示描述信息.;public MainWindow(){InitializeComponent();//faceid的订阅keystring subscriptionKey ;// faceid的终结的配置string faceEndpoint ;_faceClient new FaceClient(new ApiKeyServiceClientCredentials(subscriptionKey),new System.Net.Http.DelegatingHandler[] { });if (Uri.IsWellFormedUriString(faceEndpoint, UriKind.Absolute)){_faceClient.Endpoint faceEndpoint;}else{MessageBox.Show(faceEndpoint,Invalid URI, MessageBoxButton.OK, MessageBoxImage.Error);Environment.Exit(0);}}
图片选择并显示
// 选择图片并上传private async void BrowseButton_Click(object sender, RoutedEventArgs e){var openDlg new Microsoft.Win32.OpenFileDialog();openDlg.Filter JPEG Image(*.jpg)|*.jpg;bool? result openDlg.ShowDialog(this);if (!(bool)result){return;}// Display the image file.string filePath openDlg.FileName;Uri fileUri new Uri(filePath);BitmapImage bitmapSource new BitmapImage();bitmapSource.BeginInit();bitmapSource.CacheOption BitmapCacheOption.None;bitmapSource.UriSource fileUri;bitmapSource.EndInit();FacePhoto.Source bitmapSource;// Detect any faces in the image.Title 识别中...;_faceList await UploadAndDetectFaces(filePath);Title String.Format(识别完成. {0}个人脸, _faceList.Count);if (_faceList.Count 0){// Prepare to draw rectangles around the faces.DrawingVisual visual new DrawingVisual();DrawingContext drawingContext visual.RenderOpen();drawingContext.DrawImage(bitmapSource,new Rect(0, 0, bitmapSource.Width, bitmapSource.Height));double dpi bitmapSource.DpiX;// Some images dont contain dpi info._resizeFactor (dpi 0) ? 1 : 96 / dpi;_faceDescriptions new String[_faceList.Count];for (int i 0; i _faceList.Count; i){DetectedFace face _faceList[i];//画方框drawingContext.DrawRectangle(Brushes.Transparent,new Pen(Brushes.Red, 2),new Rect(face.FaceRectangle.Left * _resizeFactor,face.FaceRectangle.Top * _resizeFactor,face.FaceRectangle.Width * _resizeFactor,face.FaceRectangle.Height * _resizeFactor));_faceDescriptions[i] FaceDescription(face);}drawingContext.Close();RenderTargetBitmap faceWithRectBitmap new RenderTargetBitmap((int)(bitmapSource.PixelWidth * _resizeFactor),(int)(bitmapSource.PixelHeight * _resizeFactor),96,96,PixelFormats.Pbgra32);faceWithRectBitmap.Render(visual);FacePhoto.Source faceWithRectBitmap;faceDescriptionStatusBar.Text _defaultStatusBarText;}}调用SDK进行识别
// 上传图片使用faceclient识别private async TaskIListDetectedFace UploadAndDetectFaces(string imageFilePath){IListFaceAttributeType faceAttributes new FaceAttributeType[]{FaceAttributeType.Gender, FaceAttributeType.Age,FaceAttributeType.Smile, FaceAttributeType.Emotion,FaceAttributeType.Glasses, FaceAttributeType.Hair};using (Stream imageFileStream File.OpenRead(imageFilePath)){IListDetectedFace faceList await _faceClient.Face.DetectWithStreamAsync(imageFileStream, true, false, faceAttributes);return faceList;}}
对人脸识别后的结果信息组装成字符串当鼠标移动到人脸上的时候显示这些信息。 private void FacePhoto_MouseMove(object sender, MouseEventArgs e){if (_faceList null)return;Point mouseXY e.GetPosition(FacePhoto);ImageSource imageSource FacePhoto.Source;BitmapSource bitmapSource (BitmapSource)imageSource;var scale FacePhoto.ActualWidth / (bitmapSource.PixelWidth / _resizeFactor);bool mouseOverFace false;for (int i 0; i _faceList.Count; i){FaceRectangle fr _faceList[i].FaceRectangle;double left fr.Left * scale;double top fr.Top * scale;double width fr.Width * scale;double height fr.Height * scale;if (mouseXY.X left mouseXY.X left width mouseXY.Y top mouseXY.Y top height){faceDescriptionStatusBar.Text _faceDescriptions[i];mouseOverFace true;break;}}if (!mouseOverFace) faceDescriptionStatusBar.Text _defaultStatusBarText;} private string FaceDescription(DetectedFace face){StringBuilder sb new StringBuilder();sb.Append(人脸: );// 性别年龄sb.Append(face.FaceAttributes.Gender.Value Gender.Female ? 女性 : 男性);sb.Append(, );sb.Append(face.FaceAttributes.Age.ToString() 岁);sb.Append(, );sb.Append(String.Format(微笑 {0:F1}%, , face.FaceAttributes.Smile * 100));// 显示超过0.1的表情sb.Append(表情: );Emotion emotionScores face.FaceAttributes.Emotion;if (emotionScores.Anger 0.1f) sb.Append(String.Format(生气 {0:F1}%, , emotionScores.Anger * 100));if (emotionScores.Contempt 0.1f) sb.Append(String.Format(蔑视 {0:F1}%, , emotionScores.Contempt * 100));if (emotionScores.Disgust 0.1f) sb.Append(String.Format(厌恶 {0:F1}%, , emotionScores.Disgust * 100));if (emotionScores.Fear 0.1f) sb.Append(String.Format(恐惧 {0:F1}%, , emotionScores.Fear * 100));if (emotionScores.Happiness 0.1f) sb.Append(String.Format(高兴 {0:F1}%, , emotionScores.Happiness * 100));if (emotionScores.Neutral 0.1f) sb.Append(String.Format(自然 {0:F1}%, , emotionScores.Neutral * 100));if (emotionScores.Sadness 0.1f) sb.Append(String.Format(悲伤 {0:F1}%, , emotionScores.Sadness * 100));if (emotionScores.Surprise 0.1f) sb.Append(String.Format(惊喜 {0:F1}%, , emotionScores.Surprise * 100));sb.Append(face.FaceAttributes.Glasses);sb.Append(, );sb.Append(头发: );if (face.FaceAttributes.Hair.Bald 0.01f)sb.Append(String.Format(秃头 {0:F1}% , face.FaceAttributes.Hair.Bald * 100));IListHairColor hairColors face.FaceAttributes.Hair.HairColor;foreach (HairColor hairColor in hairColors){if (hairColor.Confidence 0.1f){sb.Append(hairColor.Color.ToString());sb.Append(String.Format( {0:F1}% , hairColor.Confidence * 100));}}return sb.ToString();}
到此我们的应用打造完成了。我们使用孙叫兽的演讲图片验证一下效果和这个参数差不多说明这个人脸识别的功能还是很强大的。 总结
使用更加通用的rest api来调用这样可以适配任何开发语言这种应用可以用在上下班的大屏测体温检测员工有没有带口罩还有钉钉外勤打卡拍照等场景。十分的便捷刚好开始接触这个Azure还是有点懵比好多东西都是英文文档搞得我还得用谷歌浏览器右键一下其实可以做一个智能机器人聊天室这种工具能覆盖一下这种认知服务比如聊天框文本转语音语音转文本转表情包图片识别文本中英文翻译等功能下次有机会再体验吧确实挺智能的官方的一些案例也很不错大家可以参考一下!
Microsoft 开发者工具和技术入门。 浏览我们的示例查看你可构建的内容。https://docs.microsoft.com/zh-cn/samples/browse/https://docs.microsoft.com/zh-cn/samples/browse/ 本期内容我们就分享到这里我们下期见
