此API允许您以高精度自动检测图像中的人脸。当接收到图像作为输入时,系统使用先进的计算机视觉模型分析其内容,并返回一个数组,包含每个识别到的人脸的位置和大小。
每张脸由一个具有四个属性的JSON对象表示:x和y,指示图像中人脸的位置(左上角坐标),以及宽度和高度,表示检测区域的尺寸。这使得围绕每个脸绘制一个矩形变得容易。
输出格式便于与图像编辑、安全、增强现实、摄影、情感分析或简单的视觉检测应用集成。例如,它可以用于模糊人脸、裁剪人脸、应用滤镜、统计照片中人数,或者在后续阶段用于人脸识别系统。
[{"x": 153, "y": 164, "width": 109, "height": 109}]
curl --location 'https://zylalabs.com/api/8490/face+detector+api/14870/face+detection' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--form 'image=@"FILE_PATH"'
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
[必需] 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。 |
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
API返回一个JSON对象数组,每个对象代表输入图像中的一个检测到的面孔。每个对象包含面孔的坐标和尺寸,方便集成到各种应用中
响应中的每个 JSON 对象包含四个关键字段:`x`(左上角 x 坐标)、`y`(左上角 y 坐标)、`width`(人脸宽度)和 `height`(人脸高度)这些字段提供了定位和大小检测到的人脸所需的信息
响应数据结构为JSON数组 数组中的每个元素对应一个检测到的面孔 包含`x` `y` `width`和`height`属性 这样处理和可视化结果就变得简单明了
面部检测端点的主要参数是图像文件本身,必须上传以进行分析。确保图像采用支持的格式(例如JPEG PNG)以获得最佳结果
常见用例包括图像编辑(模糊或裁剪面部)、安全应用(监控)、增强现实(面部滤镜)和情感分析。该API还可以协助计数照片中的人数以进行各种分析
该API利用先进的计算机视觉模型,这些模型训练于多样化的数据集,以确保面部检测的高准确性。对模型的持续更新和改进有助于维护数据质量和可靠性
用户可以利用返回的坐标和尺寸在检测到的人脸周围绘制矩形 应用滤镜 或与人脸识别系统集成 结构化格式方便在各种编程环境中进行操作
如果API返回一个空数组,则表示在图像中未检测到人脸。用户应在其应用程序中实施检查,以优雅地处理此类情况,可能通过通知用户或提示选择不同的图像。
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