数字资产管理
高级侧属性检测
最新更新日期:Oct-31-2023
云化提供高级容识检测能力加载,完全融入云形图像管理与变换管道高级侧属性检测加载,可扩展云性特征,这些特征涉及语义图片提取、图像裁剪和图像叠加定位使用高级面貌检测加法时,您的图像会进一步处理并自动提取多高级面貌属性云形图像可使用这些附加细节智能裁剪、定位、旋转和叠加图像
云端服务提供端对端图像管理解决方案,包括上传、存储、变换、优化和交付,并提供丰富的图像管理、变换、分析和裁剪能力
高级属性检测加法综合面部检测法使用微软认知服务.微软认知服务提供高精度面部检测,并配有最新云基算法,可在图像中检测64人面孔检测到的脸用矩形返回(左上方、宽度和高度)表示图像中像素表位、眼部、嘴部、眉部、鼻子和嘴部的确切位置细节,以及从每张脸上产生一系列相容属性,如姿势、性别和年龄等
自2023年6月30日起,微软认知服务系统将退休面部识别能力,可用于推断情感状态和特征特征,这些特征如被误用可使人们受定型化、歧视或不公平拒绝服务
不再返回下列属性情感化,性别类,岁数,笑容,面部发型,发型并化妝.
可阅读更多变化和潜在撞击来.
开始启动
先使用高级面属性检测加注
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如果你是新云人,你可能想看一看如何整合云化应用行进基础创建并搭建您的账号,与SDKs合作,并上传、转换并交付资产
上传时人脸属性检测
高级属性检测加法很容易使用广表属性列表从图片中提取时调用云端上传API并设置检测参数切换adv-face.举个例子,看看下图,我们要上传到云形产品环境
调用云端API上传照片时检测参数加法提取上传相片表情属性
curl https://api.www.aaaalireno.com/v1_1/demo/image/upload -X POST -F 'file=@/path/to/coupled.jpg' -F 'detection=adv_face' -F 'timestamp=173719931' -F 'api_key=436464676' -F 'signature=a781d61f86a6f818af'下方JSON片段包含对上传图像应用自动脸属性检测结果节选反应中包含非常详细的信息 图片中自动检测到的每一面孔
约束框绑定盒环绕检测到的脸笑容人笑似然头接面部定位3D性别类人或公或母岁数估计人的年龄面部发型人可能有胡子 胡子 和/或侧角镜片人是否戴眼镜情感化人表达方式隐含某些情感的可能性模糊性面部模糊度暴露点照片暴露脸部噪声对脸部摄影噪声量的泛数评价化妝人是否戴眼睛和/或嘴印附属件数组辅助项目(如果有的话)环表区检测到,如头饰、眼镜或遮罩排查前额、眼睛或口堵塞,例如用围巾、帽或面罩堵塞发型信息毛发,包括毛发是否可见照片中, 人可能是秃子, 和人毛概率特殊颜色facial_landmarks精确位置细节 口语、叶眉、眼睛和鼻子的具体元素
{
...
"info"=>
{"detection"=>
{"adv_face"=>
{"status"=>"complete",
"data"=>
[{"bounding_box"=>
{"top"=>95.0, "left"=>104.0, "width"=>48.0, "height"=>48.0},
"attributes"=>
{"smile"=>0.999,
"head_pose"=>{"pitch"=>0.0, "roll"=>-7.9, "yaw"=>10.8},
"gender"=>"male",
"age"=>55.8,
"facial_hair"=>{"moustache"=>0.0, "beard"=>0.0, "sideburns"=>0.0},
"glasses"=>"NoGlasses",
"emotion"=>
{"anger"=>0.0,
"contempt"=>0.0,
"disgust"=>0.001,
"fear"=>0.0,
"happiness"=>0.999,
"neutral"=>0.0,
"sadness"=>0.0,
"surprise"=>0.0},
"blur"=>{"blurLevel"=>"medium", "value"=>0.41},
"exposure"=>{"exposureLevel"=>"goodExposure", "value"=>0.66},
"noise"=>{"noiseLevel"=>"low", "value"=>0.0},
"makeup"=>{"eyeMakeup"=>false, "lipMakeup"=>false},
"accessories"=>[],
"occlusion"=>
{"foreheadOccluded"=>false,
"eyeOccluded"=>false,
"mouthOccluded"=>false},
"hair"=>
{"bald"=>0.21,
"invisible"=>false,
"hairColor"=>
[{"color"=>"gray", "confidence"=>0.98},
{"color"=>"black", "confidence"=>0.67},
{"color"=>"brown", "confidence"=>0.39},
{"color"=>"other", "confidence"=>0.38},
{"color"=>"blond", "confidence"=>0.18},
{"color"=>"red", "confidence"=>0.12}]}},
"facial_landmarks"=>
{"mouth"=>
{"left"=>{"x"=>118.1, "y"=>132.0},
"right"=>{"x"=>139.2, "y"=>129.4},
"under_lip"=>
{"bottom"=>{"x"=>130.6, "y"=>135.2},
"top"=>{"x"=>130.2, "y"=>132.2}},
"upper_lip"=>
{"bottom"=>{"x"=>130.2, "y"=>129.2},
"top"=>{"x"=>129.9, "y"=>127.3}}},
"eyebrow"=>
{"left_outer"=>{"x"=>105.7, "y"=>108.2},
"left_inner"=>{"x"=>121.9, "y"=>105.5},
"right_inner"=>{"x"=>131.6, "y"=>104.4},
"right_outer"=>{"x"=>145.9, "y"=>104.7}},
"eye"=>
{"left_outer"=>{"x"=>111.9, "y"=>111.3},
"left_top"=>{"x"=>115.5, "y"=>109.3},
"left_bottom"=>{"x"=>115.6, "y"=>111.6},
"left_inner"=>{"x"=>119.3, "y"=>110.7},
"right_inner"=>{"x"=>132.9, "y"=>108.9},
"right_top"=>{"x"=>136.4, "y"=>107.0},
"right_bottom"=>{"x"=>136.4, "y"=>109.4},
"right_outer"=>{"x"=>139.8, "y"=>108.6},
"left_pupil"=>{"x"=>115.0, "y"=>110.4},
"right_pupil"=>{"x"=>136.3, "y"=>107.8}},
"nose"=>
{"tip"=>{"x"=>130.1, "y"=>119.2},
"root_left"=>{"x"=>123.5, "y"=>110.4},
"root_right"=>{"x"=>130.2, "y"=>109.5},
"left_alar_top"=>{"x"=>122.8, "y"=>117.1},
"right_alar_top"=>{"x"=>133.1, "y"=>116.1},
"left_alar_out_tip"=>{"x"=>120.7, "y"=>120.6},
"right_alar_out_tip"=>{"x"=>136.2, "y"=>119.2}}}},
{"bounding_box"=>
{"top"=>148.0, "left"=>144.0, "width"=>43.0, "height"=>43.0},
"attributes"=>
{"smile"=>1.0,
"head_pose"=>{"pitch"=>0.0, "roll"=>-12.6, "yaw"=>-14.9},
"gender"=>"female",
"age"=>40.2,
...
...
...
}
}
}]
}
}
}上传后脸属性检测
上举例子显示上传过程如何自动检测图片脸属性或可使用云端管理API对已上传图像应用自动脸属性检测下代码样本使用云端更新API对上传图像应用面属性检测
cloudinary.v2.api
.update("coupled",
{ detection: "adv_face" })
.then(result=>console.log(result));上载或更新API前取表情属性使用adminAPI显示资源细节法提供
cloudinary.v2.api
.resource('coupled')
.then(result=>console.log(result));脸部检测裁剪
云形提供大套图像变换和裁剪选择云性可裁剪图像聚焦检测面部,同时提供大套图像变换和裁剪选项使用云性交付URL或调用云性图像API
聚焦自动裁剪检测面孔简单设置裁剪参数切换缩略图,填充或裁剪并重力参数切换adv-faces重力定位adv-face聚焦图像中检测到的最大表情)
下代码样本创建 150x150缩略图并发图像使用基于脸部检测裁剪生成上头重力参数设置adv-faces时段裁剪模式设置缩略图.
或可裁剪图片基于照片中单可见面下方代码样本生成并交付包含单面的100x100缩图上头重力参数设置adv-face时段裁剪模式设置缩略图.
面部检测签名URL
云性动态图像变换URL相当强力,但由于用户使用高级远距检测裁剪指令获取非计划动态URL的潜在成本,图像变换附加URL需要使用云性认证API并协同API签名sign_url参数集真实性.
- 可创建动态无签名图像变换URLs 基于高级反属性检测,只要上传时或使用adminAPI提取表情属性
- 可选择删除对特定加法的默认要求允许无签名附加变换段安全性云台设置
签名 URL 代码生成
如你所见,生成云式URL包含签名组件5OOE9T-)使用高级面部属性检测,只有带有效签名的URL(特指变换)才能核准即时图像变换
眼睛检测裁剪
除面向检测裁剪外,云性可动态裁剪基于检测到视线位置的图像简单设置重力参数切换adv-yees高山市g_adv-eyes面向 URLs) 将图像居中检测到的眼睛下例提供100x40缩略图 以照片中女人的眼睛为中心
眼睛检测精确红眼除去
云化富变换能力已经允许设置红色眼睛清除效果学参数切换红眼高山市e_redeye面向 URLs)这使智能红眼清除算法自动应用到上传图像上
提高质量结果时,可使用云性高级异性检测加法并用红眼除去效果上加法可自动检测照片中眼睛的位置,然后红眼清除算法可以更精确地应用:简单设置效果学参数切换adv-redeye高山市e_adv-redeye面向 URLs)
举个例子 图像命名红眼上传云300x80照片缩略图显示如下:
添加红眼效果参数并设置值adv-redeye提供下列图像:
脸叠加
提取面部属性细节还包括检测面部的布局,这使云性不仅能将所检测面部顶部叠加位置,而且还能旋转并相应缩放叠加面部精确定位很容易通过设置实现重力参数加叠adv-faces.
举例说,下列PNG图像命名silver_face_mask上传至云:
智能覆盖蒙版图像并发图像化叠加参数设置为掩码图像标识重力参数设置adv-faces.此外,我们设置区域相对性与a并发1.1宽度表示每次重叠将缩放至检测面宽度的110%
双眼叠加
高级面部属性检测加法检测特征,包括照片中每张脸的精确位置基于此信息,云形可定位图像中所有检测到双眼顶部
举例说,下列PNG图像命名镜片上传至云:
智能叠加镜片 上传图像显示双眼叠加参数设置为镜像标识重力参数设置adv-yees.此外,我们设置区域相对性与a并发1.5宽度表示每次重叠应缩放到检测到视线的150%
举另一个例子,下文PNG图像命名哈尔金马斯克上传至云:
智能叠加上传图像中所有检测到双眼云型团队中,叠加参数设置为哈尔金马斯克图像和重力参数设置adv-yees.我们还设置区域相对性与a并发1.7宽度缩放至所检测眼睛宽度的170分之170分,将图像缩放为宽度为700像素oval缩略图
全表云化图像变换选项见图像变换.