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    人脸检测

    最近更新时间: 2018-09-06 19:49:13

    七牛人脸检测接口/v1/face/detect可对图片进行智能识别,快速检测并精准定位出图中人脸,返回人脸框坐标。返回的结果中还包含人脸概率值的scorescore越高,表示检测结果的置信度越高。可以根据您的业务需求,使用概率值score对结果进行过滤。

    使用方式

    人脸检测接口支持对存储在七牛云 bucket(支持华东、华北和华南 bucket)或 非七牛云 bucket的图片进行智能识别。目前支持的图片格式有 png、jpg 和 bmp。

    请求域名

    HOST: ai.qiniuapi.com
    

    请求语法

    POST /v1/face/detect  Http/1.1
    Content-Type: application/json
    Authorization: Qiniu <AccessKey>:<Sign>
    
    {
        "data": {
            "uri": "http://oayjpradp.bkt.clouddn.com/Audrey_Hepburn.jpg"
        }
    }
    

    注意: 需要在 POST 请求的 head 部分添加七牛鉴权,以进行用户身份验证。

    请求字段说明:

    字段 必选 取值 说明
    uri string 图片资源地址(请求图片人脸部分面积不能小于60* 60)。

    响应内容

    200 ok
    
    {
        "code": 0,
        "message": "",
        "result": {
            "detections": [
                 {
                    "boundingBox":{
                        "pts": [[138,200],[305,200],[305,535],[138,535]],
                        "score":0.9998
                    }
                    }
                }
            ]
        }
    }
    

    返回字段说明:

    字段 取值 说明
    code int 0: 表示识别正确
    message string 结果描述信息
    boundingBox map 人脸矩形框信息
    boundingBox.pst list[4] 人脸矩形框在图片中的位置坐标[左上,右上,右下,左下]
    boundingBox.score float 人脸位置检测置信度

    示例

    POST /v1/face/detect HTTP/1.1
    Host: ai.qiniuapi.com
    Content-Type: application/json
    Authorization: Qiniu YnxrxOSvGotRZpqkZnMzl_euuoqRzOKUd6zwbRju:r6a-o2UpBg6A4puIMnkCExH8lE8=
    
    {
        "data": {
            "uri": "http://p7txjjhul.bkt.clouddn.com/timg.jpeg"
        }
    }
    

    返回结果

    {
        "code": 0, 
        "message": "", 
        "result": {
            "detections": [
                {
                    "boundingBox": {
                        "pts": [
                            [
                                652, 
                                6
                            ], 
                            [
                                841, 
                                6
                            ], 
                            [
                                841, 
                                262
                            ], 
                            [
                                652, 
                                262
                            ]
                        ], 
                        "score": 0.99996805
                    }
                }, 
                {
                    "boundingBox": {
                        "pts": [
                            [
                                870, 
                                49
                            ], 
                            [
                                1090, 
                                49
                            ], 
                            [
                                1090, 
                                326
                            ], 
                            [
                                870, 
                                326
                            ]
                        ], 
                        "score": 0.9999567
                    }
                }, 
                {
                    "boundingBox": {
                        "pts": [
                            [
                                307, 
                                60
                            ], 
                            [
                                493, 
                                60
                            ], 
                            [
                                493, 
                                263
                            ], 
                            [
                                307, 
                                263
                            ]
                        ], 
                        "score": 0.9998048
                    }
                }, 
                {
                    "boundingBox": {
                        "pts": [
                            [
                                152, 
                                119
                            ], 
                            [
                                299, 
                                119
                            ], 
                            [
                                299, 
                                332
                            ], 
                            [
                                152, 
                                332
                            ]
                        ], 
                        "score": 0.9997826
                    }
                }
            ]
        }
    }
    
    

    服务价格

    总调用量P 费用
    单位:万张 单价(元/百张)
    0 < P ≤ 500 0.03
    500 < P ≤ 1500 0.024
    1500 < P ≤ 3000 0.020
    P > 3000 0.018

    计费示例

    某公司2018年5月使用七牛云人脸检测别服务,共发起500万张人脸检测请求,
    则当月使用七牛云人脸检测服务产生的费用为:

    确定的结果产生费用:0.03元/百张 * 500万张 = 1500 元

    总计费用:1500 元

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