导读：这个由美丽的客服小姐姐提前申请好了企业试用的账号，个人的话还得需要visa卡。

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目录

 1.简介

 2.Azure 认知服务是什么？

​ 3.认知服务的四种职能

 4.人脸API

5.新建一个WPF应用实现以下功能：

安装SDK

图片选择并显示

调用SDK进行识别

 总结

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 1.简介

按照官方的要求，我们这次只体验认知服务的部分功能即可。

 然后进入登录的主页，找到下面这个认知服务进行创建，这个第一次进来可能不好找，我刚开始也是找了半天，好多技术文档都是英文教程，看起来有点费劲，不过还有很多中文文档引导，还是很容易入门，找不到的可以直接搜索认知服务。

 主要有这几个认知服务相关的功能

 先找一个比较好玩的【人脸AI】

 创建face（注意：名称只能用字符数字及连接符）

 创建虚拟网络

系统分配的托管标识

标记（默认） 

创建资源组并验证成功

 点击创建进行初始化部署，等待部署完成即可。

直接转到资源组

 这里可以对标记进行编辑（增加名称及值即可：用于管理不同的资源组，标记是名称/值对，可便于将相同的标记应用于多个资源和资源组，从而对资源进行分类，并查看合并的帐单。标记名称不区分大小写，但标记值区分大小写。），也可以管理密钥，密钥一般有两个（密钥用于访问认知服务 API。请勿共享你的密钥。请安全地存储这些密钥(例如，使用 Azure Key Vault)。另外，建议定期重新生成这些密钥。执行 API 调用只需要一个密钥。在重新生成第一个密钥时，可以使用第二个密钥继续访问服务。）

 2.Azure 认知服务是什么？

认知服务使每位开发人员无需具备机器学习的专业知识就能接触到 AI。只需要一个 API 调用，就可以将看、听、说、搜索、理解和加速决策的能力嵌入到应用中。让所有技能水平的开发人员都能轻松在其应用中添加 AI 功能。

 3.认知服务的四种职能

决策

 

 语言

 语音

 影像

 4.人脸API

 用于分析图像中的人脸的 AI 服务,功能包括人脸检测功能（感知图像中的口罩、眼镜或人脸位置等面部特征和属性）和通过与专用存储库的匹配或照片 ID 识别人。

5.新建一个WPF应用实现以下功能：

1. 选择图片后把原图显示出来
2. 选中后马上进行识别
3. 识别成功后把脸部用红框描述出来
4. 当鼠标移动到红框内的时候显示详细脸部信息

安装SDK

使用nuget安装对于的sdk包

Install-Package Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.Face -Version 2.5.0-preview.2

编辑MainWindow.xml放置图像显示区域、文件选中、描述显示区域

<Window x:Class="FaceWpf.MainWindow"xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008"xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"xmlns:local="clr-namespace:FaceWpf"mc:Ignorable="d"Title="MainWindow" Height="600" Width="800"><Grid x:Name="BackPanel"><Image x:Name="FacePhoto" Stretch="Uniform" Margin="0,0,0,50" MouseMove="FacePhoto_MouseMove" /><DockPanel DockPanel.Dock="Bottom"><Button x:Name="BrowseButton" Width="72" Height="80" VerticalAlignment="Bottom" HorizontalAlignment="Left"Content="选择图片..."Click="BrowseButton_Click" /><StatusBar VerticalAlignment="Bottom"><StatusBarItem><TextBlock Name="faceDescriptionStatusBar" Height="80" FontSize="20" Text="" Width="500" TextWrapping="Wrap"/></StatusBarItem></StatusBar></DockPanel></Grid>
</Window>

 在编辑MainWindow类的构造函数初始化FaceClient等数据

 private IFaceClient _faceClient;//检测到的人脸private IList<DetectedFace> _faceList;//人脸描述信息private string[] _faceDescriptions;private double _resizeFactor;private const string _defaultStatusBarText ="鼠标移动到面部显示描述信息.";public MainWindow(){InitializeComponent();//faceid的订阅keystring subscriptionKey = "";// faceid的终结的配置string faceEndpoint = "";_faceClient = new FaceClient(new ApiKeyServiceClientCredentials(subscriptionKey),new System.Net.Http.DelegatingHandler[] { });if (Uri.IsWellFormedUriString(faceEndpoint, UriKind.Absolute)){_faceClient.Endpoint = faceEndpoint;}else{MessageBox.Show(faceEndpoint,"Invalid URI", MessageBoxButton.OK, MessageBoxImage.Error);Environment.Exit(0);}}

图片选择并显示

// 选择图片并上传private async void BrowseButton_Click(object sender, RoutedEventArgs e){var openDlg = new Microsoft.Win32.OpenFileDialog();openDlg.Filter = "JPEG Image(*.jpg)|*.jpg";bool? result = openDlg.ShowDialog(this);if (!(bool)result){return;}// Display the image file.string filePath = openDlg.FileName;Uri fileUri = new Uri(filePath);BitmapImage bitmapSource = new BitmapImage();bitmapSource.BeginInit();bitmapSource.CacheOption = BitmapCacheOption.None;bitmapSource.UriSource = fileUri;bitmapSource.EndInit();FacePhoto.Source = bitmapSource;// Detect any faces in the image.Title = "识别中...";_faceList = await UploadAndDetectFaces(filePath);Title = String.Format("识别完成. {0}个人脸", _faceList.Count);if (_faceList.Count > 0){// Prepare to draw rectangles around the faces.DrawingVisual visual = new DrawingVisual();DrawingContext drawingContext = visual.RenderOpen();drawingContext.DrawImage(bitmapSource,new Rect(0, 0, bitmapSource.Width, bitmapSource.Height));double dpi = bitmapSource.DpiX;// Some images don't contain dpi info._resizeFactor = (dpi == 0) ? 1 : 96 / dpi;_faceDescriptions = new String[_faceList.Count];for (int i = 0; i < _faceList.Count; ++i){DetectedFace face = _faceList[i];//画方框drawingContext.DrawRectangle(Brushes.Transparent,new Pen(Brushes.Red, 2),new Rect(face.FaceRectangle.Left * _resizeFactor,face.FaceRectangle.Top * _resizeFactor,face.FaceRectangle.Width * _resizeFactor,face.FaceRectangle.Height * _resizeFactor));_faceDescriptions[i] = FaceDescription(face);}drawingContext.Close();RenderTargetBitmap faceWithRectBitmap = new RenderTargetBitmap((int)(bitmapSource.PixelWidth * _resizeFactor),(int)(bitmapSource.PixelHeight * _resizeFactor),96,96,PixelFormats.Pbgra32);faceWithRectBitmap.Render(visual);FacePhoto.Source = faceWithRectBitmap;faceDescriptionStatusBar.Text = _defaultStatusBarText;}}

调用SDK进行识别

// 上传图片使用faceclient识别private async Task<IList<DetectedFace>> UploadAndDetectFaces(string imageFilePath){IList<FaceAttributeType> faceAttributes =new FaceAttributeType[]{FaceAttributeType.Gender, FaceAttributeType.Age,FaceAttributeType.Smile, FaceAttributeType.Emotion,FaceAttributeType.Glasses, FaceAttributeType.Hair};using (Stream imageFileStream = File.OpenRead(imageFilePath)){IList<DetectedFace> faceList =await _faceClient.Face.DetectWithStreamAsync(imageFileStream, true, false, faceAttributes);return faceList;}}

对人脸识别后的结果信息组装成字符串，当鼠标移动到人脸上的时候显示这些信息。

 private void FacePhoto_MouseMove(object sender, MouseEventArgs e){if (_faceList == null)return;Point mouseXY = e.GetPosition(FacePhoto);ImageSource imageSource = FacePhoto.Source;BitmapSource bitmapSource = (BitmapSource)imageSource;var scale = FacePhoto.ActualWidth / (bitmapSource.PixelWidth / _resizeFactor);bool mouseOverFace = false;for (int i = 0; i < _faceList.Count; ++i){FaceRectangle fr = _faceList[i].FaceRectangle;double left = fr.Left * scale;double top = fr.Top * scale;double width = fr.Width * scale;double height = fr.Height * scale;if (mouseXY.X >= left && mouseXY.X <= left + width &&mouseXY.Y >= top && mouseXY.Y <= top + height){faceDescriptionStatusBar.Text = _faceDescriptions[i];mouseOverFace = true;break;}}if (!mouseOverFace) faceDescriptionStatusBar.Text = _defaultStatusBarText;}

 private string FaceDescription(DetectedFace face){StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.Append("人脸: ");// 性别年龄sb.Append(face.FaceAttributes.Gender.Value == Gender.Female ? "女性" : "男性");sb.Append(", ");sb.Append(face.FaceAttributes.Age.ToString() + "岁");sb.Append(", ");sb.Append(String.Format("微笑 {0:F1}%, ", face.FaceAttributes.Smile * 100));// 显示超过0.1的表情sb.Append("表情: ");Emotion emotionScores = face.FaceAttributes.Emotion;if (emotionScores.Anger >= 0.1f) sb.Append(String.Format("生气 {0:F1}%, ", emotionScores.Anger * 100));if (emotionScores.Contempt >= 0.1f) sb.Append(String.Format("蔑视 {0:F1}%, ", emotionScores.Contempt * 100));if (emotionScores.Disgust >= 0.1f) sb.Append(String.Format("厌恶 {0:F1}%, ", emotionScores.Disgust * 100));if (emotionScores.Fear >= 0.1f) sb.Append(String.Format("恐惧 {0:F1}%, ", emotionScores.Fear * 100));if (emotionScores.Happiness >= 0.1f) sb.Append(String.Format("高兴 {0:F1}%, ", emotionScores.Happiness * 100));if (emotionScores.Neutral >= 0.1f) sb.Append(String.Format("自然 {0:F1}%, ", emotionScores.Neutral * 100));if (emotionScores.Sadness >= 0.1f) sb.Append(String.Format("悲伤 {0:F1}%, ", emotionScores.Sadness * 100));if (emotionScores.Surprise >= 0.1f) sb.Append(String.Format("惊喜 {0:F1}%, ", emotionScores.Surprise * 100));sb.Append(face.FaceAttributes.Glasses);sb.Append(", ");sb.Append("头发: ");if (face.FaceAttributes.Hair.Bald >= 0.01f)sb.Append(String.Format("秃头 {0:F1}% ", face.FaceAttributes.Hair.Bald * 100));IList<HairColor> hairColors = face.FaceAttributes.Hair.HairColor;foreach (HairColor hairColor in hairColors){if (hairColor.Confidence >= 0.1f){sb.Append(hairColor.Color.ToString());sb.Append(String.Format(" {0:F1}% ", hairColor.Confidence * 100));}}return sb.ToString();}

到此我们的应用打造完成了。我们使用孙叫兽的演讲图片验证一下效果，和这个参数差不多，说明这个人脸识别的功能还是很强大的。

 总结

使用更加通用的rest api来调用，这样可以适配任何开发语言，这种应用可以用在上下班的大屏测体温，检测员工有没有带口罩，还有钉钉外勤打卡拍照等场景。十分的便捷，刚好开始接触这个Azure还是有点懵比，好多东西都是英文文档，搞得我还得用谷歌浏览器右键一下，其实可以做一个智能机器人，聊天室这种工具，能覆盖一下这种认知服务，比如聊天框文本转语音，语音转文本，转表情包，图片识别文本，中英文翻译等功能，下次有机会再体验吧，确实挺智能的，官方的一些案例也很不错，大家可以参考一下!

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 本期内容我们就分享到这里，我们下期见！