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導(dǎo)讀微信（WeChat）是騰訊公司于2011年1月21日推出的一個為智能終端提供即時通訊服務(wù)的免費(fèi)應(yīng)用程序，由張小龍所帶領(lǐng)的騰訊廣州研發(fā)中心產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)打造 [2] 。微信支持跨通信運(yùn)營商、跨操作系統(tǒng)平臺...

微信（WeChat）是騰訊公司于2011年1月21日推出的一個為智能終端提供即時通訊服務(wù)的免費(fèi)應(yīng)用程序，由張小龍所帶領(lǐng)的騰訊廣州研發(fā)中心產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)打造 [2] 。微信支持跨通信運(yùn)營商、跨操作系統(tǒng)平臺通過網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)送免費(fèi)（需消耗少量網(wǎng)絡(luò)流量）語音短信、視頻、圖片和文字，同時，也可以使用通過共享流媒體內(nèi)容的資料和基于位置的社交插件“搖一搖”、“漂流瓶”、“朋友圈”、”公眾平臺“、”語音記事本“等服務(wù)插件。

這是一個基于Python的微信公眾號開發(fā)之顏值檢測，今天我們把用戶的圖片通過騰訊的AI平臺分析后再返回給用戶。來一起體驗(yàn)下公眾號的顏值檢測吧

效果圖

一. 接入騰訊AI平臺

我們先看一下官方人臉檢測與分析接口的描述：

檢測給定圖片（Image）中的所有人臉（Face）的位置和相應(yīng)的面部屬性。位置包括（x, y, w, h），面部屬性包括性別（gender）, 年齡（age）, 表情（expression）, 魅力（beauty）, 眼鏡（glass）和姿態(tài)（pitch，roll，yaw）。

請求參數(shù)包括下面幾個：

app_id 應(yīng)用標(biāo)識，我們在AI平臺注冊后就可以得到app_id
time_stamp 時間戳
nonce_str 隨機(jī)字符串
sign 簽名信息，需要我們自己去計算
image 需要檢測的圖片（上限1M）
mode 檢測模式

1.接口鑒權(quán)，構(gòu)造請求參數(shù)

官方給了我們接口鑒權(quán)的計算方法。

將<key, value>請求參數(shù)對按key進(jìn)行字典升序排序，得到有序的參數(shù)對列表N
將列表N中的參數(shù)對按URL鍵值對的格式拼接成字符串，得到字符串T（如：key1=value1&key2=value2），URL鍵值拼接過程value部分需要URL編碼，URL編碼算法用大寫字母，例如%E8，而不是小寫%e8
將應(yīng)用密鑰以app_key為鍵名，組成URL鍵值拼接到字符串T末尾，得到字符串S（如：key1=value1&key2=value2&app_key=密鑰)
對字符串S進(jìn)行MD5運(yùn)算，將得到的MD5值所有字符轉(zhuǎn)換成大寫，得到接口請求簽名

2.請求接口地址

請求接口信息，我們用 requests 發(fā)送請求，會得到返回的 json 格式的圖像信息pip install requests安裝requests。

3.處理返回的信息

處理返回的信息，把信息展示在圖片上，再把處理后的圖片保存。這里我們用到 opencv ,和 pillow 兩個庫pip install pillow和pip install opencv-python來安裝。

開始編寫代碼，我們新建一個face_id.py 文件來對接AI平臺，并且返回檢測后的圖像數(shù)據(jù)。

import time
import random
import base64
import hashlib
import requests
from urllib.parse import urlencode
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import os


# 一.計算接口鑒權(quán)，構(gòu)造請求參數(shù)

def random_str():
    '''得到隨機(jī)字符串nonce_str'''
    str = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
    r = ''
    for i in range(15):
        index = random.randint(0,25)
        r += str[index]
    return r


def image(name):
    with open(name, 'rb') as f:
        content = f.read()
    return base64.b64encode(content)


def get_params(img):
    '''組織接口請求的參數(shù)形式，并且計算sign接口鑒權(quán)信息，
    最終返回接口請求所需要的參數(shù)字典'''
    params = {
        'app_id': '1106860829',
        'time_stamp': str(int(time.time())),
        'nonce_str': random_str(),
        'image': img,
        'mode': '0'

    }

    sort_dict = sorted(params.items(), key=lambda item: item[0], reverse=False)  # 排序
    sort_dict.append(('app_key', 'P8Gt8nxi6k8vLKbS'))  # 添加app_key
    rawtext = urlencode(sort_dict).encode()  # URL編碼
    sha = hashlib.md5()
    sha.update(rawtext)
    md5text = sha.hexdigest().upper()  # 計算出sign，接口鑒權(quán)
    params['sign'] = md5text  # 添加到請求參數(shù)列表中
    return params

# 二.請求接口URL


def access_api(img):
    frame = cv2.imread(img)
    nparry_encode = cv2.imencode('.jpg', frame)[1]
    data_encode = np.array(nparry_encode)
    img_encode = base64.b64encode(data_encode)  # 圖片轉(zhuǎn)為base64編碼格式
    url = 'https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/face/face_detectface'
    res = requests.post(url, get_params(img_encode)).json()  # 請求URL,得到j(luò)son信息
    # 把信息顯示到圖片上
    if res['ret'] == 0:  # 0代表請求成功
        pil_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 把opencv格式轉(zhuǎn)換為PIL格式，方便寫漢字
        draw = ImageDraw.Draw(pil_img)
        for obj in res['data']['face_list']:
            img_width = res['data']['image_width']  # 圖像寬度
            img_height = res['data']['image_height']  # 圖像高度
            # print(obj)
            x = obj['x']  # 人臉框左上角x坐標(biāo)
            y = obj['y']  # 人臉框左上角y坐標(biāo)
            w = obj['width']  # 人臉框?qū)挾?            h = obj['height']  # 人臉框高度
            # 根據(jù)返回的值，自定義一下顯示的文字內(nèi)容
            if obj['glass'] == 1:  # 眼鏡
                glass = '有'
            else:
                glass = '無'
            if obj['gender'] >= 70:  # 性別值從0-100表示從女性到男性
                gender = '男'
            elif 50 <= obj['gender'] < 70:
                gender = "娘"
            elif obj['gender'] < 30:
                gender = '女'
            else:
                gender = '女漢子'
            if 90 < obj['expression'] <= 100:  # 表情從0-100，表示笑的程度
                expression = '一笑傾城'
            elif 80 < obj['expression'] <= 90:
                expression = '心花怒放'
            elif 70 < obj['expression'] <= 80:
                expression = '興高采烈'
            elif 60 < obj['expression'] <= 70:
                expression = '眉開眼笑'
            elif 50 < obj['expression'] <= 60:
                expression = '喜上眉梢'
            elif 40 < obj['expression'] <= 50:
                expression = '喜氣洋洋'
            elif 30 < obj['expression'] <= 40:
                expression = '笑逐顏開'
            elif 20 < obj['expression'] <= 30:
                expression = '似笑非笑'
            elif 10 < obj['expression'] <= 20:
                expression = '半嗔半喜'
            elif 0 <= obj['expression'] <= 10:
                expression = '黯然傷神'
            delt = h // 5  # 確定文字垂直距離
            # 寫入圖片
            if len(res['data']['face_list']) > 1:  # 檢測到多個人臉，就把信息寫入人臉框內(nèi)
                font = ImageFont.truetype('yahei.ttf', w // 8, encoding='utf-8')  # 提前把字體文件下載好
                draw.text((x + 10, y + 10), '性別 :' + gender, (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 1), '年齡 :' + str(obj['age']), (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 2), '表情 :' + expression, (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 3), '魅力 :' + str(obj['beauty']), (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 4), '眼鏡 :' + glass, (76, 176, 80), font=font)
            elif img_width - x - w < 170:  # 避免圖片太窄，導(dǎo)致文字顯示不完全
                font = ImageFont.truetype('yahei.ttf', w // 8, encoding='utf-8')
                draw.text((x + 10, y + 10), '性別 :' + gender, (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 1), '年齡 :' + str(obj['age']), (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 2), '表情 :' + expression, (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 3), '魅力 :' + str(obj['beauty']), (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + 10, y + 10 + delt * 4), '眼鏡 :' + glass, (76, 176, 80), font=font)
            else:
                font = ImageFont.truetype('yahei.ttf', 20, encoding='utf-8')
                draw.text((x + w + 10, y + 10), '性別 :' + gender, (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + w + 10, y + 10 + delt * 1), '年齡 :' + str(obj['age']), (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + w + 10, y + 10 + delt * 2), '表情 :' + expression, (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + w + 10, y + 10 + delt * 3), '魅力 :' + str(obj['beauty']), (76, 176, 80), font=font)
                draw.text((x + w + 10, y + 10 + delt * 4), '眼鏡 :' + glass, (76, 176, 80), font=font)

            draw.rectangle((x, y, x + w, y + h), outline="#4CB050")  # 畫出人臉方框
            cv2img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)  # 把 pil 格式轉(zhuǎn)換為 cv
            cv2.imwrite('faces/{}'.format(os.path.basename(img)), cv2img)  # 保存圖片到 face 文件夾下
            return '檢測成功'
    else:
        return '檢測失敗'

到這里我們的人臉檢測接口接入及圖片處理就完成了。之后在收到用戶發(fā)送的圖片信息后，調(diào)用這個函數(shù)，把處理后的圖片返回給用戶就可以。

返回圖片給用戶

當(dāng)收到用戶圖片時，需要以下幾個步驟：

保存圖片

當(dāng)接收到用戶圖片后，我們要先把圖片保存起來，之后才能去調(diào)用人臉分析接口，把圖片信息傳遞過去，我們需要編寫一個 img_download 函數(shù)來下載圖片。詳見下方代碼

調(diào)用人臉分析接口

圖片下載后，調(diào)用 face_id.py 文件里的接口函數(shù)，得到處理后的圖片。

上傳圖片

檢測結(jié)果是一張新的圖片，要把圖片發(fā)送給用戶我們需要一個 Media_ID,要獲取Media_ID必須先把圖片上傳為臨時素材，所以這里我們需要一個img_upload函數(shù)來上傳圖片，并且在上傳時需要用到一個access_token,我們通過一個函數(shù)來獲取. 獲取access_token必須要把我們自己的IP地址加入白名單，否則是獲取不到的。請登錄“微信公眾平臺-開發(fā)-基本配置”提前將服務(wù)器IP地址添加到IP白名單中，可以在http://ip.qq.com/查看本機(jī)的IP...

開始編寫代碼，我們新建一個 utils.py 來下載、上傳圖片

import requests
import json
import threading
import time
import os

token = ''
app_id = 'wxfc6adcdd7593a712'
secret = '429d85da0244792be19e0deb29615128'


def img_download(url, name):
    r = requests.get(url)
    with open('images/{}-{}.jpg'.format(name, time.strftime("%Y_%m_%d%H_%M_%S", time.localtime())), 'wb') as fd:
        fd.write(r.content)
    if os.path.getsize(fd.name) >= 1048576:
        return 'large'
    # print('namename', os.path.basename(fd.name))
    return os.path.basename(fd.name)


def get_access_token(appid, secret):
    '''獲取access_token,100分鐘刷新一次'''

    url = 'https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid={}&secret={}'.format(appid, secret)
    r = requests.get(url)
    parse_json = json.loads(r.text)
    global token
    token = parse_json['access_token']
    global timer
    timer = threading.Timer(6000, get_access_token)
    timer.start()


def img_upload(mediaType, name):
    global token
    url = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/media/upload?access_token=%s&type=%s" % (token, mediaType)
    files = {'media': open('{}'.format(name), 'rb')}
    r = requests.post(url, files=files)
    parse_json = json.loads(r.text)
    return parse_json['media_id']

get_access_token(app_id, secret)

返回給用戶

我們簡單修改下收到圖片后的邏輯，收到圖片后經(jīng)過人臉檢測，上傳獲得Media_ID,我們要做的就是把圖片返回給用戶即可。直接看connect.py的代碼

import falcon
from falcon import uri
from wechatpy.utils import check_signature
from wechatpy.exceptions import InvalidSignatureException
from wechatpy import parse_message
from wechatpy.replies import TextReply, ImageReply

from utils import img_download, img_upload
from face_id import access_api


class Connect(object):

    def on_get(self, req, resp):
        query_string = req.query_string
        query_list = query_string.split('&')
        b = {}
        for i in query_list:
            b[i.split('=')[0]] = i.split('=')[1]

        try:
            check_signature(token='lengxiao', signature=b['signature'], timestamp=b['timestamp'], nonce=b['nonce'])
            resp.body = (b['echostr'])
        except InvalidSignatureException:
            pass
        resp.status = falcon.HTTP_200

    def on_post(self, req, resp):
        xml = req.stream.read()
        msg = parse_message(xml)
        if msg.type == 'text':
            reply = TextReply(content=msg.content, message=msg)
            xml = reply.render()
            resp.body = (xml)
            resp.status = falcon.HTTP_200
        elif msg.type == 'image':
            name = img_download(msg.image, msg.source)  # 下載圖片
            r = access_api('images/' + name)
            if r == '檢測成功':
                media_id = img_upload('image', 'faces/' + name)  # 上傳圖片，得到 media_id
                reply = ImageReply(media_id=media_id, message=msg)
            else:
                reply = TextReply(content='人臉檢測失敗，請上傳1M以下人臉清晰的照片', message=msg)
            xml = reply.render()
            resp.body = (xml)
            resp.status = falcon.HTTP_200

app = falcon.API()
connect = Connect()
app.add_route('/connect', connect)

至此我們的工作就做完了，我們的公眾號可以進(jìn)行顏值檢測了。本來我打算用在自己公眾號上的，但是還存在下面幾個問題，所以沒有使用。

微信的機(jī)制，我們的程序必須在5s內(nèi)給出響應(yīng)。不然就會報'公眾號提供的服務(wù)出現(xiàn)故障'。然而處理圖片有時會比較慢，經(jīng)常會超過5s。所以正確的處理方式應(yīng)該是拿到用戶的請求后立即返回一個空字符串表示我們收到了，之后單獨(dú)創(chuàng)建一個線程去處理圖片，當(dāng)圖片處理完后通過客服接口發(fā)送給用戶。可惜的是未認(rèn)證的公眾號沒有客服接口，所以沒辦法，超過5s就會報錯。
無法自定義菜單，一旦啟用了自定義開發(fā)，菜單也需要自定義配置，但是未認(rèn)證的公眾號沒有權(quán)限通過程序來配置菜單，只能在微信后臺配置。

所以，我并沒有在我的公眾號上啟用這個程序，但是如果有認(rèn)證的公眾號，可以嘗試開發(fā)各種好玩的功能。

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