Detetar e analisar rostos

  • 5 minutos

Para usar a API Azure Vision Face, deve provisionar um recurso para o serviço numa subscrição Azure. Pode provisionar o Face como um recurso de serviço único, ou pode usar a API do Face num recurso multi-serviço Foundry Tools ; que pode ser provisionado como um recurso autónomo ou como parte de um projeto Microsoft Foundry.

Para usar o seu recurso a partir de uma aplicação cliente, deve conectar-se ao endpoint usando autenticação baseada em chave ou autenticação Microsoft Entra AI. Ao usar a interface REST, você pode fornecer a chave de autenticação ou token no cabeçalho da solicitação. Ao usar um SDK específico do idioma (por exemplo, o pacote Python azure-ai-vision-face ou o pacote Microsoft .NET Azure.AI.Vision.Face ), você usa um objeto FaceClient para se conectar ao serviço.

from azure.ai.vision.face import FaceClient
from azure.ai.vision.face.models import *
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

face_client = FaceClient(
    endpoint="<YOUR_RESOURCE_ENDPOINT>",
    credential=AzureKeyCredential("<YOUR_RESOURCE_KEY>"))

using Azure;
using Azure.AI.Vision.Face;

FaceClient faceClient = new FaceClient(
    new Uri("<YOUR_RESOURCE_ENDPOINT>"),
    new AzureKeyCredential("<YOUR_RESOURCE_KEY>"));

Para detetar e analisar faces em uma imagem, você deve especificar os recursos específicos do modelo que deseja que o serviço retorne e, em seguida, usar o cliente para chamar o método Detect .

# Specify facial features to be retrieved
features = [FaceAttributeTypeDetection01.HEAD_POSE,
            FaceAttributeTypeDetection01.OCCLUSION,
            FaceAttributeTypeDetection01.ACCESSORIES]

# Use client to detect faces in an image
with open("<IMAGE_FILE_PATH>", mode="rb") as image_data:
    detected_faces = face_client.detect(
        image_content=image_data.read(),
        detection_model=FaceDetectionModel.DETECTION01,
        recognition_model=FaceRecognitionModel.RECOGNITION01,
        return_face_id=True,
        return_face_attributes=features,
    )

// Specify facial features to be retrieved
FaceAttributeType[] features = new FaceAttributeType[]
{
    FaceAttributeType.Detection01.HeadPose,
    FaceAttributeType.Detection01.Occlusion,
    FaceAttributeType.Detection01.Accessories
};

// Use client to detect faces in an image
using (var imageData = File.OpenRead(imageFile))
{    
    var response = await faceClient.DetectAsync(
        BinaryData.FromStream(imageData),
        FaceDetectionModel.Detection01,
        FaceRecognitionModel.Recognition01,
        returnFaceId: false,
        returnFaceAttributes: features);
    IReadOnlyList<FaceDetectionResult> detected_faces = response.Value;
}

A resposta do serviço depende:

  • Os recursos específicos do modelo solicitados.
  • O número de faces detetadas na imagem.

Uma resposta para uma imagem que contém um único rosto pode ser semelhante ao exemplo a seguir:

[
    {
        'faceRectangle': {'top': 174, 'left': 247, 'width': 246, 'height': 246}
        'faceAttributes':
        {
            'headPose':{'pitch': 3.7, 'roll': -7.7, 'yaw': -20.9},
            'accessories':
                [
                    {'type': 'glasses', 'confidence': 1.0}
                ],
            'occlusion':{'foreheadOccluded': False, 'eyeOccluded': False, 'mouthOccluded': False}
        }
    }
]