在go语言中实现像GPlus一样检测上传照片中的人脸示例

Go  /  管理员 发布于 9个月前   242

一个应用程序或网站，允许用户将个人照片上传到您的服务器。

但是，您希望阻止用户上传没有真实人脸的个人照片或头像。

此外，你还想给用户留下深刻印象，让他们知道你的网站或应用程序的后台是一款智能人工智能软件。


就像 Google Plus 在用户上传没有真实人脸的照片时所做的那样。

它会用以下方式逗用户：....

"你确定人们能从这张照片中认出你吗？这张照片里似乎没有人脸"。

1.png

如何做到这一点？


解决方案：

结合之前的两个教程：

如何用 Golang 上传文件，以及如何用 OpenCV 检测照片中的人脸

或车辆，生成下面的后台服务器程序。


示例代码：

 package main
 import (
         "fmt"
         "github.com/lazywei/go-opencv/opencv"
         "image"
         gif "image/gif"
         _ "image/jpeg"
         _ "image/png"
         "io"
         "net/http"
         "os"
 )
 var cascade = new(opencv.HaarCascade)
 func uploadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
         // FormFile 函数接收 POST 输入 id 文件
         file, header, err := r.FormFile("file")
         if err != nil {
                 fmt.Fprintln(w, err)
                 return
         }
         defer file.Close()
         // 将上传的文件放在与服务器可执行文件相同的目录中
         // 作为服务器可执行文件
         out, err := os.Create(header.Filename)
         if err != nil {
                 fmt.Fprintf(w, "无法创建要写入的文件。检查您的写入权限")
                 return
         }
         defer out.Close()
         // 将 POST 的内容写入文件
         _, err = io.Copy(out, file)
         if err != nil {
                 fmt.Fprintln(w, err)
         }
         // 现在尝试检测文件中的人脸
         // 我们将使用 Go 的方法加载上传文件
         // 而不是 openCV.LoadImage
         // 因为我们要检测用户是否提供了 GIF 动画
         imageFile, err := os.Open(header.Filename)
         if err != nil {
                 fmt.Fprintf(w, "无法读取上传的文件。 ")
                 return
         }
         defer imageFile.Close()
         img, _, err := image.Decode(imageFile)
         if err != nil {
                 fmt.Fprintf(w, "无法解码上传的文件。")
                 return
         }
         buffer := make([]byte, 512)
         imageFile.Seek(0, 0) // reset reader
         _, err = imageFile.Read(buffer)
         if err != nil {
                 fmt.Fprintf(w, "无法读取上传的文件。 ")
                 return
         }
         filetype := http.DetectContentType(buffer)
         // 检查图像是否为 GIF，如果是，则通过以下方式检查图像是否为 GIF 动画
         // 计算循环次数
         if filetype == "image/gif" {
                 imageFile.Seek(0, 0)
                 // 如果图像是 GIF 动画，则发出警告
                 gif, err := gif.DecodeAll(imageFile)
                 if err != nil {
                         fmt.Fprintf(w, "无法读取上传的 .gif 文件。 ")
                         return
                 }
                 if gif.LoopCount != 0 {
                         fmt.Println("检测到动画 gif。只会扫描第一帧中的人脸。")
                 }
         }
         cascade = opencv.LoadHaarClassifierCascade("./haarcascade_frontalface_alt.xml")
         defer cascade.Release()
         // 将 Go 的 image.Image 类型转换为 OpenCV 的 IplImage（英特尔图像处理库）
         openCVimg := opencv.FromImage(img)
         defer openCVimg.Release()
         if openCVimg != nil {
                 faces := cascade.DetectObjects(openCVimg)
                 if len(faces) == 0 {
                         fmt.Fprintf(w, "你确定人们能从这张照片中认出你吗？照片上好像没有你的脸.\n") // <------- here !
                 } else {
                         fmt.Fprintf(w, "检测图像中 [%v] 人脸.\n", len(faces))
                         fmt.Printf("检测图像中 [%v] 人脸.\n", len(faces))
                 }
         } else {
                 fmt.Fprintf(w, "OpenCV FromImage 错误")
         }
 }
 func home(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
         html := `<html>
                <title>Upload photo and detect face</title>
                <body>
                <form action="http://localhost:8888/receiveupload" method="post" enctype="multipart/form-data">
                <label for="file">Filename:</label>
                <input type="file" name="file" id="file"><br>
                <input type="submit" name="submit" value="Submit">
                </form>
                </body>
                </html>`
         w.Write([]byte(fmt.Sprintf(html)))
 }
 func main() {
         http.HandleFunc("/receiveupload", uploadHandler)
         http.HandleFunc("/", home)
         http.ListenAndServe(":8888", nil)
 }


创建并运行程序。

将浏览器指向 localhost:8888，然后会弹出一个上传图片文件的页面。

选择有人脸和无人脸的照片。你会看到不同的输出结果。


相关文章：

在go语言中检测照片中人脸或车辆的数量

https://www.zongscan.com/demo333/96750.html



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