目录
一、设计思路
1、背景
家里面的小朋友（我弟）去参加学校组织的一个小比赛，配合他做了这个人脸识别的小程序，把设计思路和代码发在这里。
2、简介
本程序通过调用百度的人脸识别相关的云服务算法，最终实现“人脸注册”和“人脸识别欢迎语提示”这两个功能。
3、用到的技术
本程序的最终实现形式为Windows桌面程序，本程序主要采用微软的Winform模式进行开发，编程语言为C#。
开发所使用的IDE为Visual Studio2019（.NET Core3.1），辅助工具为Postman、Json格式转换工具、Base64编码工具等。
4、设计
功能一：用户注册
功能概述
用户图像（照片or实时图像） + 用户填写的信息 => 百度云端
功能示意图
时序图
功能二：人脸识别
功能概述
识别出现在镜头中的用户。
功能示意图
时序图
二、实现
1、环境准备
硬件：带有摄像头的计算机。
软件：Windows10 操作系统。
网络：连接互联网。
2、百度接口配置
（1） 打开百度智能云网址，注册登录，进入如下界面。
（2） 点击立即使用。
（3） 点击创建应用。
（4） 在应用名称一栏输入所建应用的名称，在应用描述一栏输入对所创建应用的大概描述，然后点击立即创建。
（5） 点击返回应用列表即可看到刚才创建应用的详细信息，并且可以看到获取到的API key和Secret key。
3、技术准备
（1） 一张图片，在计算机最底层的本质就是一段二进制代码，不清楚该原理的可以去这个网站转一下试试：
（2） 这次要用到三个百度接口：
A、登录接口（鉴权认证/获取Access Token）
用Postman或者其他在线http请求工具调用一下试试：
注意，client_id和client_secret是你在百度应用中心申请的应用里面的API Key和Secret Key，这两个东西相当于用户名和密码。
B、注册接口（人脸库管理/人脸注册，别的不用看）
C、人脸识别接口（人脸搜索/人脸搜索，别的不用看）
4、代码实现
功能一：用户注册
（1）创建TokenHelper，用于调用百度登录接口（鉴权认证/获取Access Token）
class TokenHelper
{
public static string getAccessToken()
{
string clientId = ConfigurationSettings.AppSettings["clientId"];
string clientSecret = ConfigurationSettings.AppSettings["clientSecret"];
string authHost = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";
HttpClient client = new HttpClient();
List<KeyValuePair<String, String>> paraList = new List<KeyValuePair<string, string>>();
paraList.Add(new KeyValuePair<string, string>("grant_type", "client_credentials"));
paraList.Add(new KeyValuePair<string, string>("client_id", clientId));
paraList.Add(new KeyValuePair<string, string>("client_secret", clientSecret));
HttpResponseMessage response = client.PostAsync(authHost, new FormUrlEncodedContent(paraList)).Result;
string result = response.Content.ReadAsStringAsync().Result;
return result;
}
注意一下，代码里的相关参数都写在app.config中，这些参数的值根据你所申请的百度账号里的参数值进行具体配置。
（2）创建ImagHelper，用于图片的格式转换
public class ImagHelper
{
/// <summary>
/// 图片转为base64编码的文本
/// </summary>
/// <param name="bmp">待转的Bitmap</param>
/// <returns>转换后的base64字符串</returns>
public static String ImgToBase64String(Image bmp)
{
String strbaser64 = String.Empty;
var btarr = convertByte(bmp);
strbaser64 = Convert.ToBase64String(btarr);
return strbaser64;
}
/// <summary>
/// Image转byte[]
/// </summary>
/// <param name="img">Img格式数据</param>
/// <returns>byte[]格式数据</returns>
public static byte[] convertByte(Image image)
{
ImageFormat format = image.RawFormat;
using (MemoryStream ms = new MemoryStream())
{
if (format.Equals(ImageFormat.Jpeg))
{
image.Save(ms, ImageFormat.Jpeg);
}
else if (format.Equals(ImageFormat.Png))
{
image.Save(ms, ImageFormat.Png);
}
else if (format.Equals(ImageFormat.Bmp))
{
image.Save(ms, ImageFormat.Bmp);
}
else if (format.Equals(ImageFormat.Gif))
{
image.Save(ms, ImageFormat.Gif);
}
else if (format.Equals(ImageFormat.Icon))
{
image.Save(ms, ImageFormat.Icon);
}
else
{
image.Save(ms, ImageFormat.Jpeg);
}
byte[] buffer = new byte[ms.Length];
//Image.Save()会改变MemoryStream的Position，需要重新Seek到Begin
ms.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
ms.Read(buffer, 0, buffer.Length);
return buffer;
}
}
}
（3）创建FaceHelper ，用于人脸注册和人脸搜索（即人脸识别）
class FaceHelper : IDisposable
{
public string token {
get; set; }
/// <summary>
/// 注册人脸
/// </summary>
/// <param name="face"></param>
/// <returns></returns>
public FaceMsg Add(FaceInfo face)
{
string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/faceset/user/add?access_token=" + token;
Encoding encoding = Encoding.Default;
HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(host);
request.Method = "post";
request.KeepAlive = true;
String str = JsonConvert.SerializeObject(face);
byte[] buffer = encoding.GetBytes(str);
request.ContentLength = buffer.Length;
request.GetRequestStream().Write(buffer, 0, buffer.Length);
HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse();
StreamReader reader = new StreamReader(response.GetResponseStream(), Encoding.Default);
string result = reader.ReadToEnd();
FaceMsg msg = JsonConvert.DeserializeObject<FaceMsg>(result);
return msg;
}
/// <summary>
/// 搜索人脸
/// </summary>
/// <param name="face"></param>
/// <returns></returns>
public MatchMsg FaceSearch(Face face)
{
string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/search?access_token=" + token;
Encoding encoding = Encoding.Default;
HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(host);
request.Method = "post";
request.KeepAlive = true;
String str = JsonConvert.SerializeObject(face); ;
byte[] buffer = encoding.GetBytes(str);
request.ContentLength = buffer.Length;
request.GetRequestStream().Write(buffer, 0, buffer.Length);
HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse();
StreamReader reader = new StreamReader(response.GetResponseStream(), Encoding.Default);
string result = reader.ReadToEnd();
MatchMsg msg = JsonConvert.DeserializeObject<MatchMsg>(result);
return msg;
}
public void Dispose()
{
}
}
（4）创建From
具体细节略过，详细代码已上传，见文章末尾链接，这里就特别注意一下VideoSourcePlayer这个控件，该控件用于动态调用摄像头获取实时图像，该控件需要单独导入这些包：
功能二：人脸识别
人脸识别的实现思路和上述人脸注册差不多，同样是用到FaceHelper、ImagHelper、TokenHelper这三个类。
在人脸识别的Form设计时，注意一个点：需要启动一个子线程实时监测摄像头、轮询百度人脸搜索接口，一旦摄像头中出现已注册的人脸信息，百度接口将立即返回识别结果。
5、补充
（1）源码和发布后的可运行小程序稍后发在评论区。
（2）摄像头权限配置：有的用户电脑可能会无法直接调用摄像头，需要设置摄像头访问权限，去网上攻略一下怎么在win10设置摄像头访问权限。
（3）部署的目标电脑不是必须安装Visio Studio，只安装.Net Core环境就行：windowsdesktop-runtime-3.1.15-win-x64.exe。
（4）注册程序和人脸识别程序不能同时打开，因为摄像头无法同时被多个进程占用。