利用百度大脑手势识别，快速实现人机交互体验设计

1.功能描述：

对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），检测图片中的全部人手，输出每只手的坐标框、21个骨节点坐标信息。

2.平台接入

具体接入方式比较简单，能够参考个人另外一个帖子，这里就不重复了：
http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327

3.调用攻略（Python3）及评测

3.1首先认证受权：

在开始调用任何API以前须要先进行认证受权，具体的说明请参考：

http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top

具体Python3代码以下：

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python

import urllib
import base64
import json
#client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
client_id =【百度云应用的AK】
client_secret =【百度云应用的SK】

#获取token
def get_token():
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret
request = urllib.request.Request(host)
request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
response = urllib.request.urlopen(request)
token_content = response.read()
if token_content:
token_info = json.loads(token_content)
token_key = token_info['access_token']
return token_key

3.2手部关键点识别分析接口调用：

详细说明请参考： https://ai.baidu.com/docs#/Body-API/2757b503

说明的比较清晰，这里就不重复了。

你们须要注意的是：
API访问URL：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/hand_analysis
图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M。图片的base64编码是不包含图片头的，如(data:image/jpg;base64,)，支持图片格式：jpg、bmp、png，最短边至少50px，最长边最大4096px

Python3调用代码以下：

#画出手部识别结果
def draw_hands_point(originfilename,hands,resultfilename,pointsize,pointcolor):
    from PIL import Image, ImageDraw

    image_origin = Image.open(originfilename)
    draw =ImageDraw.Draw(image_origin)
    
    for hand in hands:
        
        for hand_part in hand['hand_parts'].values():
            #print(hand_part)
            draw.ellipse((hand_part['x']-pointsize,hand_part['y']-pointsize,hand_part['x']+pointsize,hand_part['y']+pointsize),fill = pointcolor)
        gesture = hand['location'] 
        draw.rectangle((gesture['left'],gesture['top'],gesture['left']+gesture['width'],gesture['top']+gesture['height']),outline = "red")
    
    
    image_origin.save(resultfilename, "JPEG")

#手部识别
#filename:原图片名（本地存储包括路径）
def hand_analysis(filename,resultfilename,size,color,pointsize,pointcolor):
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/hand_analysis"
    print(filename)
    # 二进制方式打开图片文件
    f = open(filename, 'rb')
    img = base64.b64encode(f.read())
    
    params = dict()
    params['image'] = img
    params = urllib.parse.urlencode(params).encode("utf-8")
    #params = json.dumps(params).encode('utf-8')
    
    access_token = get_token()
    begin = time.perf_counter()
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)
    request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read()
    end = time.perf_counter()

    print('处理时长:'+'%.2f'%(end-begin)+'秒')
    if content:
        #print(content)
        content=content.decode('utf-8')
        #print(content)
        data = json.loads(content)
        print('hand_num:',data['hand_num'])
        #print(data)
        result=data['hand_info']
        
        draw_hands_point(filename,result,resultfilename,pointsize,pointcolor)
        

4.功能评测：
选用不一样的数据对效果进行测试，具体效果以下（如下例子均来自网上）：

处理时长:0.44秒
hand_num: 1

处理时长:0.67秒
hand_num: 1

处理时长:0.56秒
hand_num: 1

处理时长:0.86秒
hand_num: 1

能够发现对于单手的状况，速度很快，效果很准确。

 

处理时长:0.61秒
hand_num: 3

 

5.测试结论和建议

测试下来，总体识别效果不错。对于手部关键点有较强的识别能力，效果很好，速度也很快。

不过对于比较复杂的图片，如多个手或者背景比较复杂的状况，识别率还有提升的空间，但愿后续进一步提升。

做者：才能我浪费99