当前，人脸识别应用于许多领域，如支付宝的用户认证，许多的能识别人心情的 AI，也就是人的面部表情，还有能分析人的年龄等等，而这里面有着许多的难度，在这里我想要分享的是一个利用七牛 SDK 简单的实现人脸识别的方法，当然七牛的 SDK 中提供了很多的拓展，在返回的 JSON 中包含着如年龄等信息，这里就不进行分享了。这里我们要使用的是七牛云平台中由第三方数据处理提供的 API。
以下为官方给出的功能：
人脸 1v1 比对人脸关键点（106 点）人脸属性（年龄，性别）
我们要用的服务就是第一个：人脸 1v1 比对
要做安全方面的内容，依靠人脸识别通过和库中的脸比对后判定相似率来验证用户身份。
快速从图片中识别出人的信息，用于寻人功能等。
其实从安全的角度出发有很多可以囊括的。比如智能家居中的刷脸开门，支付软件的刷脸支付等都是例子。
人脸特征提取的步骤
真正的人脸识别需要很多的知识，大体上粗略的可以分为以下步骤：
1.人脸检测（从图片中找到人脸）：返回人脸位置和大小的参数。
2.人脸特征定位：一般 69 点或者 106 个点对人脸的特征定位，技术上有 Adaboost&haar，以及 MSRA 的 alignment。
3.人脸特征归一化（几何归一／灰度归一）：前者对图像进行仿射变化使得不同的脸可以进行比对，后者则能使图像展现更多的细节以及减弱光线光照的应用。
4.特征提取-特征后期融合。（基于特征近似度的多特征融合）
5.特征距之间的距离来比对相似度、三氏距离。（马氏、欧氏 、巴氏）
（以上根据以前查到整理的资料得出，可能会存在认识错误）
可以看出如果直接对人脸进行分析是很复杂的，而现在也有很多成熟的人脸识别库，像是有名的 OpenCV ，OpenBR，还有国产的 Seeta Face engine 等等很多，这里就先不介绍了，而利用开源云平台的 API 可以使我们的工作量更加的小。
七牛云 API 的优点
应用七牛云平台的 API 对于使用者的能力要求较低，开发速度很快，只要输入／返回即可，但更加适用于移动端。
操作过程中的注意事项
每张图片要先上传到 bucket 中才可以利用。API 对人脸匹配再返回很大程度依赖于用户的网络带宽。当用户网络不好的情况下需要很久的时间才能得到返回结果。要经过压缩处理，一般识别的较为准确最多可将图片压缩至 25 kb 左右。
使用七牛 API 的接口准备
我们需要用到的有 Qiniu 库的上传／鉴权命令，以及 requests 库得到处理后的图像，以及 json 库得到返回给我们的保存在 JSON 中的信息。
另外七牛的这个接口和图片瘦身接口一样也是要付钱的，具体的价格根据官方给的是（人脸识别对比服务 -&?1.5／1000次 ）可以先向账户充入 ?2 避免无法使用服务。
解决问题的步骤
为了简化这个问题，所以本实例仅凸显 上传-&识别 -&返回结果 的过程，对于如何通过电脑摄像头取像，窗体制作仅提供方法和思路不进行详细分享。
首先，我们先分析七牛云中这个 API 的接口 ：
http://xxx.xxx.glb.clouddn.com/xxx.jpg?faceanalyze/verification/url/&urlSafeBase64URI&&!-- 人脸一对一比对API--&
我们来分析下这个接口：
API 的接口，其中我们将最后的这句单独拿出来说，因为这个的意思是要将我们用于人像比对的标准人像图片的地址经过 urlbase64 加密后的地址信息。
所以我们要进行如下的步骤：
得到我们刚刚通过摄像头取得的人像对我们的人像图片进行压缩上传我们的人像图片到我们的 bucket 中(这里要申明一点，七牛所有支持的 API 都要求文件在华东的 Bucket 下)得到我们上传的图片的链接地址对链接进行 urlbase64 加密（这里只要 import python 的 base64 库即可）请求 API得到网页的 JSON 格式数据通过 JSON 库对数据进行分析判断人脸的相似度是否符合，输出结果删除 Bucket 中上传的临时图片
返回的 JSON 格式分析
{"status":"ok","confidence":0.}
我们可以看到返回的 JSON 信息很简单， status 的意思是成功和不成功，而 confidence 则是相似度，所以我们对返回的信息进行分析会很简单。 status 如若成功则为 ok，不成功则为 invalid。
人脸相似度的判断
上表中所用的图片都来自己互联网，从表数据我们可以大致将本人的相似度以 0.7 为分界线。不过有趣的是，不知道为什么按杨幂进行整容的为什么相似度竟然低于杨幂和范冰冰的相似度（其他女星照的图片为范冰冰的人像），不同性别的相似度差异明显，所以就粗略的根据表格定为 &0.7 即可认为是本人。
安装所需的库
在 python 中，我分享的这个例子总共需要引入 6 个库
from qiniu import Auth,put_file,etag
import qiniu.config
import requestsimport base64
import json
from PIL import Image
requests 库，json 库，PIL 库请自行安装；
base64 库和 OS 库为自带所以无需安装。
(由于电脑已经安装了较多库，所以对于这些库是否为自带也记得不太清楚，如果出现了错误，请大家对应自己安装。)
程序的实现
请见下方的代码，采集到的人脸为 face.jpg。 (这里用了杨幂的两张图片作为示例)
from qiniu import Auth,put_file,etag
import qiniu.config
import requests
import base64
import json
from PIL import Image
def upload(bucket,path,filename,key,url):
token = key.upload_token(bucket, filename, 3600)
print('正在上传..')
reform,inform = put_file(token, filename, path)
if reform != None:
print('已经成功地将{}-&&{}'.format(filename,bucket))
print("正在处理您的图片...")
url=url + '/' + filename
path=path.split('/')[-1]
print('这里出现了一个小错误.无法上传..')
def apiget(urlbucket,url):
url=urlbucket + '/001.jpg' + '?face-analyze/verification/url/' + url
r=requests.get(url)
r.raise_for_status()
r.encoding=r.apparent_encoding
return r.text
print("网络发生故障，请重试..")
def base64encode(url):
print("正在加密链接..")
enurl=base64.urlsafe_b64encode(bytes(url, "utf-8"))
print("加密完成")
enurl=str(enurl)
enurl=enurl.split("'")[1]
return enurl
print("这里出现了一个问题，请重试..")
def pilresize(per,path):
im=Image.open(path)
imsize=im.size
sizex=int(imsize[0]*per)
sizey=int(imsize[1]*per)
im=im.resize((sizex,sizey))
im.save('trans.jpg','JPEG')
print('图片压缩完成，输出成功')
print('{}-&&({},{})'.format(imsize,sizex,sizey))
def pilwork(path):
size=os.path.getsize(path)
size = float(size)
kb=size/1024
pilresize(per,path)
print("请检查您的地址是否输入错误")
def jsonanal(jtext):
print("正在分析,请稍后..")
rj=json.loads(jtext)
stat=rj['status']
confi=rj['confidence']
return stat + ',' +str(confi)
def main():
accesskey = input('请输入您在七牛云的AccessKey：')
secretkey = input('请输入您在七牛云的SecretKey：')
keyq=Auth(accesskey,secretkey)
bucketname =input("请输入要操作的空间(公开)名字：")
urlbucket = input("请输入空间所绑定的域名或者默认外链地址：")
order=input('请输入你需要进行的操作：')
mode=order.split(' ')[0]
if mode == '识别':
path=order.split(' ')[1]
fname=path.split('/')[-1:][0]
unrl=urlbucket+'/trans.jpg'
print('正在压缩图片.请稍后..')
pilwork(path)
print("正在上传token,请稍后..")
upload(bucketname,'./trans.jpg','trans.jpg',keyq,urlbucket)
enurl=base64encode(unrl)
jtext=apiget(urlbucket,enurl)
result=jsonanal(jtext)
if result.split(',')[0] == 'invalid':
print('识别发生了错误')
if eval(result.split(',')[1]) &= 0.7:
print("识别成功，鉴定为本人，相似度为{:.1f}".format(eval(result.split(',')[1])*100))
print("识别成功，鉴定不是本人，相似度过低")
if mode == '退出':
print("欢迎您的使用..")
print("+----------------------------------------+")
欢迎使用七牛的人脸识别功能
print("+----------------------------------------+")
print("|本程序须知：
print("|1.本程序测试图片为杨幂的人像,见face.jpg |")
print("|2.您需要提供服务的Accesskey，Secretkey
print("|3.您需要提供 bucket名字和bucket外链地址 |")
print("+----------------------------------------+")
print("|使用方法:
print("|1.识别输入格式： 识别 图片位置(包括后缀)|")
print("|2.退出输入格式： 退出
print("+----------------------------------------+")
程序运行的截图：
用到的杨幂的两张照片为：
（用于比对的标准人像图片）
（已用 PIL 压缩 x0.3，y0.3）
（用于比对的图片）
总结和拓展
和大家分享七牛的 API 差不多结束了（说不定以后有更好玩的 API 也会拿来分享经验）。七牛还有许多优秀方便的 API 可以方便我们的使用.在这期间也学习到了很多的知识，比如许多库的熟悉掌握，像是 requests 库、bs4 库、 json 库当然还有主角 Qiniu 库。
可以用 python 的 QT 库开发图形界面，而 VideoCapture 库可用来调用电脑的摄像头进行拍照，然后经过本文的方法就能实现简单的人像识别了（你需要上传标准图片到 Qiniu 的 bucket 里）。
可另外再加入一些标准图片，如低光，不戴眼镜等等的图片，然后设计一个评判算法来适应各种各样的情况.本文就不再进行拓展，有兴趣的朋友可以试试。
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没有更多推荐了，前端代码，参照文档：
但是后台没有任何API，这个很坑爹啊。
网上也几乎找不到多少支付宝小程序代码，一搜几乎都是微信小程序的。纠结了几天，关于微信的解决方案网上有很多，到处乱摘一些也没有解决。最后倒是用最简单的方式完成了实现。
前端代码：
my.uploadFile({
url: 'http://www.example.com/uploadFaceImage',
headers: {
'Content-Type': 'multipart/form-data',
'sign': accessToken
fileType: 'image',
fileName: 'image',
filePath: _self.data.upImg,
formData: {
code: _self.data.code
success: (res) =& {
var msg = JSON.parse(res.data)
if (msg.retCode == 1) {
my.alert({content: '上传成功！'});
my.alert({content: msg.data || '上传失败！'});
fail: function(res) {
my.alert({content: '上传失败！'});
@RequestMapping(value="/uploadFaceImage",method=RequestMethod.POST)
public String uploadPicture(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
throws Exception {
// 前端form-data中的数据
String code = (String) request.getParameter("code");
MultipartHttpServletRequest req =(MultipartHttpServletRequest)
MultipartFile multipartFile =
req.getFile("image");
// 取出字节，这个就是重点。有了图片的字节，就可以进行业务处理了
byte[] content = multipartFile.getBytes();
// 上传到oss
String path = ossApiManager.putObjectByte(content);
return "success";
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自2006年Google提出云计算的概念至今，云计算已经发展了12个年头。根据工信部权威数据显示，预计2018年云计算产业规模将达到8000亿元，据市场分析机构Gartner预测，到2020年时，云服务市场的规模将达到3830亿美元，这预示着云计算产业的未来发展空间巨大。中国云计算市场如今也逐渐形成了两超多强的市场格局，腾讯和阿里稳稳占据市场头两把交椅，以七牛云为首的第二梯队云计算企业也在利用自己的特色优势在细分市场进行“开疆扩土”。
2011年许式伟在上海创立了七牛云，当时云计算领域基本还处于起步探索阶段，七牛云选择了云存储作为创业的出发点。在他们看来，存储是数据管理的重中之重，“得数据者得天下”，存储这个切入点在后期也确实越来越凸显了战略位置。这个发展思路在后面的发展中也得到了充分的验证。
视频云行业近年来发展迅猛，视频行业交互形式不断变革，从文字图片，到视频网站等多媒体载体，再到VR/AR等。技术发展推动了全世界数据量爆发，从而激发存储与分析业务快速增长，并产生了大量的大数据和人工智能的新需求。七牛云已经从当初的云存储发展到如今的对象存储、融合CDN（注：内容分发网络）、容器云、人工智能、大数据、视频云（直播云，点播云，短视频，互动音视频云）等多产品平台，核心是围绕富媒体提供海量数据服务。在创始人许式伟看来，七牛云未来要成为一家以视觉智能和数据智能为核心的企业级云服务商，为各行业及应用提供可持续发展的数据智能生态。
如今七牛云已经是一家“独角兽”企业，成绩斐然、表现抢眼——
七牛云诞生于上海张江，当初为什么会选择在张江创业？
因为张江与七牛云这种互联网科技企业的契合度很高。一方面，张江作为一个宜居宜业的世界级科学城，周边工作生活等基础配套完善，从创业孵化到投融资的完整企业服务体系，让你在奋斗的过程中有人同行，这种归属感是很难在其他地方找到的；另一方面，张江创新氛围浓厚，能够吸引大批高科技人才，能解决初创企业发展过程中不同层次的人才需求问题。最重要的是，张江这边的战略规划也很好，园区里集聚了众多信息技术领域完整的上下游产业链企业，大家不用浪费时间在交通上，而是更专注于业务。
当前，在国内的企业级云存储服务商中，以七牛云为首的企业排在第二梯队，这样的成绩可谓是突飞猛进、发展迅速的。您觉得取得这样的成绩，得益于七牛云在哪些地方下的功夫？
和其他云厂商相比，七牛云更为显著是技术和服务能力。
首先，因为七牛云对于发展公有云的道路上更注重了解用户核心需求和为用户提供解决方案，与其他厂商只提供标准产品来加快扩张规模相比，七牛云为用户提供了比基础资源更上层的服务。
其次，七牛云拥有良好的“文化基因”，两个创始人都有十多年的研发经验，文化上也回归本源一直保持着重技术、重服务的精神。
第三，是良好的用户服务生态，在七牛云成立初期，公司拓展用户的形式是通过推广GO语言在云计算的应用，通过在各城市为技术人员举办沙龙，来说明各种场景的特点以及七牛云的对应解决方案。不少技术人员就是在这样的影响下直接间接受到七牛云的技术范式影响，这些甚至影响了中国互联网和云计算的技术应用方向，公司尽管在一直做大，但这样的用户技术交流方式一直在深化，生态也一直在扩大，这些使得七牛云迥然于其他竞争对手。
七牛云创办以来，遇到过哪些比较棘手的问题？你们是怎样克服的？
七牛云从创立初期到现在，一直保持稳步发展的步调。在创业的初期会遇上一些棘手的问题，比如，如何获得客户的“信赖”，同时如何帮助客户跨越“技术壁垒”，解决“数据驱动”等难题。针对这些挑战，创业初期的七牛云依靠老许和七牛技术骨干在开发者社群的声誉为七牛云赢得了一批工程师及客户的信任，继而发展成为种子用户，当种子用户获得良好的体验后，会自动帮我们扩大产品声誉，当扩大到一定阶段以后，再开拓新用户难度就小很多。
在帮助客户跨越“技术壁垒”，解决“数据驱动”的问题上，老许多次强调，七牛云的方法论就是“深度理解用户”。只有深度理解用户，才会知道哪些是真需求、哪些是伪需求。我们不断接收用户体验反馈，加以自己的充分思考和独到的前瞻性，为提高每个产品的体验细节做到极致。比较有代表性的产品比如：直播云、深度学习、人工智能平台、机器视觉等，这些产品可将“云”的能力快速转化为行业客户解决问题，真正为客户赋能。
对于一家技术型驱动的企业来说，在初创阶段需要避免哪些“雷区”？对此，你们有什么好的建议？
◆一是要保持专注，对于一个产品要做深做透，先能够应对内部运维场景，同时解决种子用户的困难，这样才能逐步打磨出优秀的产品。不要经不起诱惑不停地去追热点，最后什么也没做成。
◆二是要加强技术水平、提高服务能力，深入理解客户的痛点和需求，并提供快速的解决方案，这点在和大厂主推标准化规模化的云计算服务不同，更需要重视。
在接受媒体采访时，七牛云总裁吕桂华曾表示：“进军传统行业是非常艰难的”，创始人许式伟也说：“传统行业将成为云服务的主要客户”。那么，与新兴行业相比，对接传统行业究竟会遇到哪些方面的阻碍？你们目前会把传统行业作为重点的服务对象吗？
上海七牛信息技术有限公司总裁 吕桂华
相比于快速变化的互联网行业，传统行业有其自身沉淀多年的行业特性。作为一个互联网公司，如何快速且深刻地理解行业的需求是一个困难却十分重要的课题。而怎么进入传统行业？一步一步走扎实是非常重要的，我们一直用剥洋葱来打比方，最外层的产业和企业对使用互联网工具并不抗拒，他们缺少的只是一个主动去提供服务的供应商。而内层的那些企业，它们现在对云计算还持观望态度，心理上比较保守，贸然去谈，可能会被“拒之门外”。但不要着急，传统行业的需求是持续产生的过程，例如银行，为了对接支付宝，一定要互联网化，就需要互联网的基础设施，从使用外围的系统逐步试用云技术，最后把核心平台也迁移上来。
公司会从传统行业中选重点行业进入，这时需考虑几个因素：
?1. 这个行业是否拥抱变革，是否想互联网化或云化。有变革的动力就会离开原有的运维、运营模式或供应商，从而选择七牛这样的云服务商。
?2 .是否有体量和规模。
?3.行业是否有共性，这决定公司是否以及能否抽象出技术共性而研发出针对行业的产品平台，并能利用规模优势实现利润。
公司未来的重点发展方向是产业互联网，即深入传统行业。公司目前已布局新媒体、金融等传统行业，为客户管理海量数据赋能，帮助它们转变为数据驱动型并显著提升业务能力和效率。
许式伟曾在多个场合称：“未来的市场竞争将是数据的竞争。”对此，七牛云有哪些相应的规划？
七牛云目前的规划是使用融入AI的数据管理服务解决方案，挖掘海量数据价值。利用丰富的富媒体服务经验，深度理解行业的数据逻辑。利用存储等产品积累海量客户，并为挖掘数据价值提供基础。最为重要的是，公司将重视大数据产品和人工智能产品的投入，逐步形成数据智能和视觉智能的产品战略。并利用公有云的规模化、能力强的优势，促进产品快速成熟与发展。凭借优秀的产品交付能力及客户服务能力为客户提供一站式的海量数据管理服务。
七牛云已经成长为一家“独角兽”级别的企业，对于未来的发展你们有哪些展望和期待？
作为一家“独角兽”规模的企业，七牛云还在不断摸索自己的发展战略和产品战略，未来在围绕海量富媒体为客户提供海量数据服务的同时，七牛云还致力于要成为一家以视觉智能和数据智能为核心的企业级云服务商，为各行业及应用提供可持续发展的数据智能生态。同时帮助用户缩短想法到成功产品的距离，这就是七牛云的愿景。
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