让我们看看你的颜值有多高！基于python开发的微信官方账号（Python微信官方账号开发）

这是一个基于python人脸检测的微信微信官方账号开发。今天，我们通过腾讯的ai平台分析用户的图片，然后将其返回给用户。下面我们一起来体验一下微信官方账号的颜值检测。

效果图

1.接入腾讯AI平台我们来看看官方对人脸检测分析界面的描述:

检测给定图像中所有人脸的位置和相应的面部属性。位置包括（x，y，w，h），面部属性包括性别、年龄、表情、美貌、眼镜和姿势（俯仰、滚动、偏航）。

请求参数包括以下内容:

App_id应用标识，我们在AI平台注册后即可获得app_id。

时间戳

随机字符串

签名签名信息需要我们自己计算。

需要检测的图像（最远1米）

模式检测模式

1.接口认证，构造请求参数官方给了我们接口认证的计算方法。

按照关键字在字典中的升序对所请求的参数对进行排序，以获得有序的参数对列表n

将列表N中的参数对按照URL键值对的格式拼接成字符串，得到字符串T（例如key1=value1&key2=value2）。URL键值拼接过程的值部分需要URL编码，URL编码算法使用大写字母，如%E8，而不是小写的%e8。

将app_key作为密钥名称的应用程序密钥的URL密钥值拼接到字符串T的末尾以获得字符串S（例如，key 1 = value 1 & key 2 = value 2 & app _ key = key）。

对字符串S进行MD5运算，将MD5值的所有字符转换为大写，得到接口请求签名。

2.请求接口地址以请求接口信息。我们发送带有请求的请求，我们将获得json格式的返回图像信息，即pip安装请求。

3.处理返回的信息，在图片上显示信息，然后保存处理后的图片。这里我们使用opencv，和pillow两个库，pip安装pillow和pip安装opencv-python，来进行安装。

开始编写代码，我们创建一个新的face_id.py文件来对接AI平台并返回检测到的图像数据。

导入时间import randoms import base64 import hashlib import requests from urllib . parse import urlencode import cv2 import numpy as NP from PIL导入映像，Imagedraw，imagefontport OS # 1。计算接口认证和构造请求参数def random _ str（）:& # 39；''获取随机字符串nonce _ str & # 39''str = & # 39abcdefghijklmnopqrstuvwxyz & # 39；r = & # 39'对于范围（15）中的I:index = random . randint（0，25）r+= str【index】return rdef image（name）:with open（name，& # 39；rb & # 39）as f:content = f . read（）return base 64 . b 64 encode（content）def get _ params（img）:& # 39；''组织接口请求的参数形式，计算签名接口认证信息，最后返回接口请求所需的参数字典& # 39；''params = { & # 39app _ id & # 39: '1106860829', '时间戳& # 39；:str（int（time . time（））），& # 39；nonce _ str & # 39:random_str（），& # 39；图像& # 39；:img、& # 39；模式& # 39；: '0'} sort _ dict = sorted（params . items（），key = lambda item:item【0】，reverse = false）# sort _ dict . append（& # 39 & # 39；app _ key & # 39, 'P8 gt 8 nxi 6k 8 vlk bs & # 39；））# Add app _ keyrawtext = urlencode（sort _ dict）。encode（）# URL encoding sha = hash lib . MD5（）sha . update（raw text）MD 5 text = sha . hex digest（）。upper（）#计算符号和接口验证参数【& # 39；标志& # 39；】= md5text #添加到请求参数列表return params# 2。请求接口URL def access _ API（img）:frame = cv2 . im read（img）nParry _ encode = cv2 . imen code（& # 39；。jpg & # 39，frame）【1】data _ encode = NP . array（nparry _ encode）img _ encode = base64 . b 64 encode（data _ encode）#转换为base64编码格式的图像url = & # 39https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/face/face_detectface'资源=请求。post（URL，get _ params（img _ encode））。json（）#请求URL并获取JSON信息#如果RES【& # 39；ret & # 39】== 0: # 0代表成功的请求PIL _ img = image。from array（cv2 . CVT color（frame，cv2 . color _ bgr 2 RGB））#将opencv格式转换为PIL格式，便于书写中文draw = imagedraw。draw（pil _ img）for objin RES【& # 39；数据& # 39；]['face _ list & # 39】:img _ width = RES【& # 39；数据& # 39；]['image _ width & # 39】# Image width img _ height = RES【& # 39；数据& # 39；]['image _ height & # 39】#图像高度# print（obj）x = obj【& # 39；x & # 39】# X坐标y =面框左上角obj【& # 39；y & # 39】# Y坐标w =面框左上角obj【& # 39；宽度& # 39；】#面部边框宽度h = obj【& # 39；身高& # 39；】#面框高度#自定义显示的文本内容如果obj【& # 39；玻璃& # 39；】= = 1:# Glasses glass = & # 39；是的& # 39；else:glass = & # 39；无& # 39；if obj【& # 39；性别& # 39；】》= 70: #性别值从0-100表示从女性变为男性性别= & # 39；男& # 39；elif 50

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