Tutoriel sur la détection de visages

Créer l'objet de service

Pour accéder aux API Google à l'aide des SDK clients officiels, vous devez créer un objet de service basé sur le document de découverte de l'API, qui décrit l'API au SDK. Vous devez le récupérer à partir du service de découverte de l'API Vision en utilisant vos identifiants :

Java

import com.google.api.client.googleapis.javanet.GoogleNetHttpTransport;
import com.google.api.client.json.JsonFactory;
import com.google.api.client.json.gson.GsonFactory;
import com.google.api.services.vision.v1.Vision;
import com.google.api.services.vision.v1.VisionScopes;
import com.google.api.services.vision.v1.model.AnnotateImageRequest;
import com.google.api.services.vision.v1.model.AnnotateImageResponse;
import com.google.api.services.vision.v1.model.BatchAnnotateImagesRequest;
import com.google.api.services.vision.v1.model.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.api.services.vision.v1.model.FaceAnnotation;
import com.google.api.services.vision.v1.model.Feature;
import com.google.api.services.vision.v1.model.Image;
import com.google.api.services.vision.v1.model.Vertex;
import com.google.auth.http.HttpCredentialsAdapter;
import com.google.auth.oauth2.GoogleCredentials;
import com.google.common.collect.ImmutableList;
import java.awt.BasicStroke;
import java.awt.Color;
import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.Polygon;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.security.GeneralSecurityException;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;

/** Connects to the Vision API using Application Default Credentials. */
public static Vision getVisionService() throws IOException, GeneralSecurityException {
  GoogleCredentials credential =
      GoogleCredentials.getApplicationDefault().createScoped(VisionScopes.all());
  JsonFactory jsonFactory = GsonFactory.getDefaultInstance();
  return new Vision.Builder(
          GoogleNetHttpTransport.newTrustedTransport(),
          jsonFactory,
          new HttpCredentialsAdapter(credential))
      .setApplicationName(APPLICATION_NAME)
      .build();
}

Node.js

// By default, the client will authenticate using the service account file
// specified by the GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable and use
// the project specified by the GCLOUD_PROJECT environment variable. See
// https://googlecloudplatform.github.io/gcloud-node/#/docs/google-cloud/latest/guides/authentication
const vision = require('@google-cloud/vision');

// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

const fs = require('fs');

Python

from google.cloud import vision
from PIL import Image, ImageDraw

client = vision.ImageAnnotatorClient()

Envoyer une requête de détection de visages

Pour créer une requête adressée à l'API Vision, consultez d'abord la documentation de l'API. Dans ce cas, vous demanderez la ressource images à votre image annotate. Une requête envoyée à cette API se présente sous la forme d'un objet avec une liste requests. Chaque élément de cette liste contient deux types d’informations :

• les données d'image encodées en base64 ;
• une liste des fonctionnalités que vous souhaitez annoter à propos de cette image.

Pour cet exemple, vous demanderez simplement l'annotation FACE_DETECTION sur une image et renverrez la partie correspondante de la réponse :

Java

/** Gets up to {@code maxResults} faces for an image stored at {@code path}. */
public List<FaceAnnotation> detectFaces(Path path, int maxResults) throws IOException {
  byte[] data = Files.readAllBytes(path);

  AnnotateImageRequest request =
      new AnnotateImageRequest()
          .setImage(new Image().encodeContent(data))
          .setFeatures(
              ImmutableList.of(
                  new Feature().setType("FACE_DETECTION").setMaxResults(maxResults)));
  Vision.Images.Annotate annotate =
      vision
          .images()
          .annotate(new BatchAnnotateImagesRequest().setRequests(ImmutableList.of(request)));
  // Due to a bug: requests to Vision API containing large images fail when GZipped.
  annotate.setDisableGZipContent(true);

  BatchAnnotateImagesResponse batchResponse = annotate.execute();
  assert batchResponse.getResponses().size() == 1;
  AnnotateImageResponse response = batchResponse.getResponses().get(0);
  if (response.getFaceAnnotations() == null) {
    throw new IOException(
        response.getError() != null
            ? response.getError().getMessage()
            : "Unknown error getting image annotations");
  }
  return response.getFaceAnnotations();
}

Node.js

async function detectFaces(inputFile) {
  // Make a call to the Vision API to detect the faces
  const request = {image: {source: {filename: inputFile}}};
  const results = await client.faceDetection(request);
  const faces = results[0].faceAnnotations;
  const numFaces = faces.length;
  console.log(`Found ${numFaces} face${numFaces === 1 ? '' : 's'}.`);
  return faces;
}

Python

def detect_face(face_file, max_results=4):
    """Uses the Vision API to detect faces in the given file.

    Args:
        face_file: A file-like object containing an image with faces.

    Returns:
        An array of Face objects with information about the picture.
    """
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    content = face_file.read()
    image = vision.Image(content=content)

    return client.face_detection(image=image, max_results=max_results).face_annotations

Traiter la réponse

Félicitations, vous avez détecté les visages dans votre image ! La réponse à notre requête d'annotation de visage comprend un ensemble de métadonnées relatives aux visages détectés, ces métadonnées incluant les coordonnées d'un polygone englobant le visage. À ce stade, il ne s’agit que d’une série de chiffres. Nous allons les utiliser pour confirmer que vous avez bien trouvé les visages dans votre image. Nous allons dessiner des polygones sur une copie de l'image, en utilisant les coordonnées renvoyées par l'API Vision :

Java

/** Reads image {@code inputPath} and writes {@code outputPath} with {@code faces} outlined. */
private static void writeWithFaces(Path inputPath, Path outputPath, List<FaceAnnotation> faces)
    throws IOException {
  BufferedImage img = ImageIO.read(inputPath.toFile());
  annotateWithFaces(img, faces);
  ImageIO.write(img, "jpg", outputPath.toFile());
}

/** Annotates an image {@code img} with a polygon around each face in {@code faces}. */
public static void annotateWithFaces(BufferedImage img, List<FaceAnnotation> faces) {
  for (FaceAnnotation face : faces) {
    annotateWithFace(img, face);
  }
}

/** Annotates an image {@code img} with a polygon defined by {@code face}. */
private static void annotateWithFace(BufferedImage img, FaceAnnotation face) {
  Graphics2D gfx = img.createGraphics();
  Polygon poly = new Polygon();
  for (Vertex vertex : face.getFdBoundingPoly().getVertices()) {
    poly.addPoint(vertex.getX(), vertex.getY());
  }
  gfx.setStroke(new BasicStroke(5));
  gfx.setColor(new Color(0x00ff00));
  gfx.draw(poly);
}

Node.js

Nous utilisons la bibliothèque node-canvas pour dessiner sur les images.

async function highlightFaces(inputFile, faces, outputFile, PImage) {
  // Open the original image
  const stream = fs.createReadStream(inputFile);
  let promise;
  if (inputFile.match(/\.jpg$/)) {
    promise = PImage.decodeJPEGFromStream(stream);
  } else if (inputFile.match(/\.png$/)) {
    promise = PImage.decodePNGFromStream(stream);
  } else {
    throw new Error(`Unknown filename extension ${inputFile}`);
  }
  const img = await promise;
  const context = img.getContext('2d');
  context.drawImage(img, 0, 0, img.width, img.height, 0, 0);

  // Now draw boxes around all the faces
  context.strokeStyle = 'rgba(0,255,0,0.8)';
  context.lineWidth = '5';

  faces.forEach(face => {
    context.beginPath();
    let origX = 0;
    let origY = 0;
    face.boundingPoly.vertices.forEach((bounds, i) => {
      if (i === 0) {
        origX = bounds.x;
        origY = bounds.y;
        context.moveTo(bounds.x, bounds.y);
      } else {
        context.lineTo(bounds.x, bounds.y);
      }
    });
    context.lineTo(origX, origY);
    context.stroke();
  });

  // Write the result to a file
  console.log(`Writing to file ${outputFile}`);
  const writeStream = fs.createWriteStream(outputFile);
  await PImage.encodePNGToStream(img, writeStream);
}

Python

def highlight_faces(image, faces, output_filename):
    """Draws a polygon around the faces, then saves to output_filename.

    Args:
      image: a file containing the image with the faces.
      faces: a list of faces found in the file. This should be in the format
          returned by the Vision API.
      output_filename: the name of the image file to be created, where the
          faces have polygons drawn around them.
    """
    im = Image.open(image)
    draw = ImageDraw.Draw(im)
    # Sepecify the font-family and the font-size
    for face in faces:
        box = [(vertex.x, vertex.y) for vertex in face.bounding_poly.vertices]
        draw.line(box + [box[0]], width=5, fill="#00ff00")
        # Place the confidence value/score of the detected faces above the
        # detection box in the output image
        draw.text(
            (
                (face.bounding_poly.vertices)[0].x,
                (face.bounding_poly.vertices)[0].y - 30,
            ),
            str(format(face.detection_confidence, ".3f")) + "%",
            fill="#FF0000",
        )
    im.save(output_filename)

Regrouper tous les éléments

Java

/** Annotates an image using the Vision API. */
public static void main(String[] args) throws IOException, GeneralSecurityException {
  if (args.length != 2) {
    System.err.println("Usage:");
    System.err.printf(
        "\tjava %s inputImagePath outputImagePath\n", FaceDetectApp.class.getCanonicalName());
    System.exit(1);
  }
  Path inputPath = Paths.get(args[0]);
  Path outputPath = Paths.get(args[1]);
  if (!outputPath.toString().toLowerCase().endsWith(".jpg")) {
    System.err.println("outputImagePath must have the file extension 'jpg'.");
    System.exit(1);
  }

  FaceDetectApp app = new FaceDetectApp(getVisionService());
  List<FaceAnnotation> faces = app.detectFaces(inputPath, MAX_RESULTS);
  System.out.printf("Found %d face%s\n", faces.size(), faces.size() == 1 ? "" : "s");
  System.out.printf("Writing to file %s\n", outputPath);
  app.writeWithFaces(inputPath, outputPath, faces);
}

...

Pour compiler et exécuter l'exemple, exécutez les commandes suivantes à partir du répertoire de l'exemple de code :

mvn clean compile assembly:single
java -cp target/vision-face-detection-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \
    com.google.cloud.vision.samples.facedetect.FaceDetectApp \
    data/face.jpg \
    output.jpg

Node.js

async function main(inputFile, outputFile) {
  const PImage = require('pureimage');
  outputFile = outputFile || 'out.png';
  const faces = await detectFaces(inputFile);
  console.log('Highlighting...');
  await highlightFaces(inputFile, faces, outputFile, PImage);
  console.log('Finished!');
}

Pour exécuter l'exemple, lancez la commande suivante à partir du répertoire de l'exemple de code :

node faceDetection resources/face.png

Python

def main(input_filename, output_filename, max_results):
    with open(input_filename, "rb") as image:
        faces = detect_face(image, max_results)
        print("Found {} face{}".format(len(faces), "" if len(faces) == 1 else "s"))

        print(f"Writing to file {output_filename}")
        # Reset the file pointer, so we can read the file again
        image.seek(0)
        highlight_faces(image, faces, output_filename)