人流统计模块讲解

我们使用onenet提供的AI平台的接口

人体检测

能力介绍

接口能力：检测并定位图片中无遮挡的人体，返回人体位置和置信度（0~1），可实现多人体检测；

图片格式：现支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持GIF图片；

图片大小：上传图片大小不超过2M；图片中识别的人体不被遮挡，人体区域高度120像素以上，宽度80像素以上；

业务应用：智慧零售人流量统计、人体跟踪、安防监控。

API调用方式

`请求方式`	`POST`
`url`	`http://ai.heclouds.com:9090/v1/aiApi/picture/BODY_RECO`
`http-header`	`token`: xxxxxxxxxxxxxxxxx //通过AI Key和Secret Key鉴权（推荐）
`request-body`	`{ "picture": ["String"] //一张图片的base64图片编码`

下面是python的示例代码

import requests
import json
import base64

url = 'http://ai.heclouds.com:9090/v1/aiApi/picture/BODY_RECO'
headers ={
    'Content-Type':'application/json',
    'token':'xxxxxxxxxxxxxxxxx(用户鉴权接口返回结果中的accessToken)'
    }


# 打开图片文件
file = open('D:/Desktop/体验图片/03人体检测/body5.png','rb')

# 将其转为base64信息
base64Str = base64.b64encode(file.read()).decode()

# 关闭打开的文件
file.close()

# 构造接口调用参数
data = {
  'picture':[base64Str]
}

# POST 方式调用
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 打印结果
print(response.text)

返回示例

{
    "stateCode": "0x0000", //结果状态码，16进制。"0x0000"：成功
    "message": "success",  //返回信息
    "data": Array  //JSON对象数组，每一个JSON对象表示一个人体，包含了人体在图片中的位置、大小，标签，置信度
}
例如:
[
    {
        //人体在图片中的位置、大小
        "box": {
            "x": 50,
            "y": 270,
            "width": 795,
            "height": 978
        },
        //置信度（0~1）
        "confidence": 0.9998502731323242,
        //标签
        "label": "person"
    }
]
注意：
http错误码返回"401"时表示"未经授权"，造成的原因有：未使用或使用的token不正确；使用的token已经超时失效。

代码说明

import requests
import json
import base64

# 获得tocken对应的keys
aiKey = 'd071c2afa0f14fb28d40be114e524984'
secretKey = '209e5e8fb0b64299b671cc8a0c3a3592'



# 获取access Token
def get_access_token(aikey, seckey):
    tkUrl = 'http://ai.heclouds.com:9090/v1/user/app/accessToken?aiKey=%s&secretKey=%s' % (aiKey, secretKey)
    tkheader = {
        "Content-Type" : "application/json"
    }
    # 获得tocken返回的json
    r = requests.get(url=tkUrl, headers=tkheader).json()
    return r["data"]["accessToken"]



def getRes():
    url = 'http://ai.heclouds.com:9090/v1/aiApi/picture/BODY_RECO'
    headers ={
        'Content-Type':'application/json',
        'token': get_access_token(aiKey, secretKey)
    }
    # 打开图片文件
    file = open('1.png','rb')
    # 将其转为base64信息
    base64Str = base64.b64encode(file.read()).decode()
    # 关闭打开的文件
    file.close()
    # 构造接口调用参数
    data = {
        'picture':[base64Str]
    }
    # POST 方式调用
    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=json.dumps(data)).json()
    # 打印结果
    # print(len(response["data"]))
    return len(response["data"])


if __name__ == '__main__':
    getRes()

注释已经讲解的很清楚了。上一个函数是获得accessToken的函数，下一个就是获取答案，由于答案是返回一个json数组，每一个元素就是一个人体，一个框框的信息。我们直接次len函数获得数组的元素个数。我们就可以获得实时人数。

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