关于API:
该模型在图像中找到每一张面孔,并使用每张面孔作为输入,通过面部检测系统的信息来检查头部的态度。它采用面部外观模型以及面部标志点的模型,比如眼角和鼻尖。
这个API将接收一个图像URL,并提供估计的头部角度。
这个API将帮助你确定头部位置。这对那些需要确认人是否在向前看的应用程序很有用。
这是一个适合需要检查面部位置的软件的好API。如果你正在为驾驶人员创建助手,希望在他们将头部从前面移动时提醒他们。这也很好地检查人是否在这些情况下打瞌睡,方法是检查头部位置。
除了每月的API调用限制:
免费计划:每分钟30个请求。
获取姿势 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
请求体 |
[必需] Json |
[{"probability":0.999998927116394,"rectangle":{"left":241.2358671216915,"top":-16.65472336402163,"right":520.0678987721188,"bottom":369.7864938439452},"direction":{"yaw":-23.270231380148715,"pitch":-15.873302081538625,"roll":20.94005298378258}}]
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/802/head+pose+detection+api/552/get+pose' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"url": "https://marquessa.es/wp-content/uploads/2020/01/face-up.jpg"
}'
| 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。
获取姿势端点返回与图像中头部位置相关的数据,具体包括估计的欧拉角:偏航、俯仰和滚转,以及概率分数和检测到的面部的边界矩形
响应中的关键字段包括“概率”(表示预测的置信度)、“矩形”(提供检测到的人脸的坐标)和“方向”(包含偏航、俯仰和翻滚值)
响应数据结构为一个包含对象的JSON数组,每个对象包含概率、矩形坐标和方向角的字段,便于解析和访问头部姿态信息
获取姿态端点通过偏航角、俯仰角和滚转角提供头部朝向的信息,以及检测到的面部的边界框,可用于司机监控等各种应用
用户可以通过提供不同的图像URL来自定义他们的请求,以分析各种图像。该API独立处理每个图像,以返回相应的头部姿势数据
在响应中 “yaw” 表示水平旋转 “pitch” 表示垂直倾斜 “roll” 表示头部沿轴的倾斜 “rectangle” 字段指定了图像中检测到的面部位置
数据准确性通过使用先进的面部检测算法和面部标志模型得以维护,这确保了基于面部特征的精确头部姿态估计
典型的用例包括监测驾驶员的注意力 通过分析头部位置检测疲劳 并在需要头部姿态识别的应用中增强用户交互 例如虚拟现实或游戏
服务级别:
89%
响应时间:
0ms
服务级别:
100%
响应时间:
5,626ms
服务级别:
100%
响应时间:
909ms
服务级别:
100%
响应时间:
810ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,104ms
服务级别:
100%
响应时间:
353ms
服务级别:
100%
响应时间:
269ms
服务级别:
100%
响应时间:
0ms
服务级别:
100%
响应时间:
0ms
服务级别:
100%
响应时间:
0ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,130ms
服务级别:
100%
响应时间:
522ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,514ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,302ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,332ms
服务级别:
100%
响应时间:
648ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,937ms
服务级别:
100%
响应时间:
581ms
服务级别:
100%
响应时间:
10,448ms
服务级别:
100%
响应时间:
321ms