将本地图像上传到微软认知人脸

Question

错误屏幕截图

import sys
import os, time
import cognitive_face as CF
import global_variables as global_var
import urllib
import sqlite3
import requests
from requests.packages.urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning
requests.packages.urllib3.disable_warnings(InsecureRequestWarning)

Key = global_var.key
CF.Key.set(Key)
BASE_URL = global_var.BASE_URL  # Replace with your regional Base URL
CF.BaseUrl.set(BASE_URL)
def get_person_id():
person_id = ''
extractId = str(sys.argv[1])[-2:]
connect = sqlite3.connect("Face-DataBase")
c = connect.cursor()
cmd = "SELECT * FROM Students WHERE ID = " + extractId
c.execute(cmd)
row = c.fetchone()
person_id = row[3]
connect.close()
return person_id
if len(sys.argv) is not 1:
currentDir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
imageFolder = os.path.join(currentDir, "dataset/" + str(sys.argv[1]))
person_id = get_person_id()
for filename in os.listdir(imageFolder):
if filename.endswith(".jpg"):
print(filename)
imgurl = urllib.request.pathname2url(os.path.join(imageFolder, filename))
imgurl = imgurl[3:]
print("imageurl = {}".format(imgurl))
res = CF.face.detect(imgurl)
if len(res) != 1:
print("No face detected in image")
else:
res = CF.person.add_face(imgurl, global_var.personGroupId, person_id)
print(res)  
time.sleep(6)
else:
print("supply attributes please from dataset folder")

我希望图像应该转换为字节数组，但我不知道该怎么做。本地图像必须上传到认知 API。尝试了很多方法，但无法解决错误。

imgurl = urllib.request.pathname2url(os.path.join(imageFolder, filename))

上行是存在错误的地方

Answer 1

欢迎来到 Stack Overflow，@arun。

首先，根据此处，您使用的 API 已被弃用，您应该切换到此 API。

其次，在这个新的 API 中，有一个名为detect_with_stream的方法(此处为 ref(，它将使用字节流而不是 URL 向人脸识别终结点发出请求(它将使用与基于 URL 的方法不同的请求标头(。此方法接受包含图像的字节流。我使用过另一个执行文本识别的认知服务 API，因此我遇到了发送图像 URL 或图像字节流的问题。您可以从文件生成字节流，如下所示：

image_data = open(image_path, "rb").read()

变量image_data可以传递给方法。

编辑：有关如何将新API与图像字节流一起使用的说明

首先，安装以下 pip 包：

pip install azure-cognitiveservices-vision-face

然后，您可以尝试此方法。

import sys
import os, time
import global_variables as global_var
from azure.cognitiveservices.vision.face import FaceClient
from msrest.authentication import CognitiveServicesCredentials
import urllib
import sqlite3
import requests
from requests.packages.urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning
requests.packages.urllib3.disable_warnings(InsecureRequestWarning)

KEY = global_var.key
ENDPOINT = global_var.endpoint
face_client = FaceClient(ENDPOINT,CognitiveServicesCredentials(KEY))
def get_person_id():
person_id = ''
extractId = str(sys.argv[1])[-2:]
connect = sqlite3.connect("Face-DataBase")
c = connect.cursor()
cmd = "SELECT * FROM Students WHERE ID = " + extractId
c.execute(cmd)
row = c.fetchone()
person_id = row[3]
connect.close()
return person_id
if len(sys.argv) is not 1:
currentDir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
imageFolder = os.path.join(currentDir, "dataset/" + str(sys.argv[1]))
person_id = get_person_id()
for filename in os.listdir(imageFolder):
if filename.endswith(".jpg"):
print(filename)
img_data = open(filename, "rb").read()
res = face_client.face.detect_with_stream(img_data)
if not res:
print('No face detected from image {}'.format(filename))
continue
res = face_client.person_group_person.add_face_from_stream(global_var.personGroupId, person_id, img_data)
print(res)  
time.sleep(6)
else:
print("supply attributes please from dataset folder")

编辑2：遍历目录中所有文件的注意事项

好的@arun，您当前的问题源于您正在使用仅列出文件名的os.listdir，因此您没有它们的路径。最快的解决方案是使用以下方法打开循环中的每个图像：

img_data = open(os.path.join(imageFolder, filename), "rb").read()