更新时间:2024-04-28 GMT+08:00
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人脸检测

功能介绍

人脸检测是对输入图片进行人脸检测和分析,输出人脸在图像中的位置、人脸关键属性。若照片中存在多张人脸,则返回所有符合条件的人脸特征信息。

前提条件:

请确保您已开通人脸识别服务,具体操作方法请参见申请服务

约束限制:
  • 只支持识别JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图片。
  • application/json请求的body中,请使用标准Json格式。
  • Base64编码中请勿使用回车换行。
  • 系统不保存用户图片。
  • 图片大小小于8MB,由于过大图片会导致时延较长,并且图片信息量不大,建议小于1MB
  • 图片分辨率小于4096*4096,图片中人脸像素大于80*80,建议120*120以上。
  • 为保证识别效果,人脸图片建议要求如下:
    1. 光照大于200lux、无反光强光阴影现象。
    2. 人脸无遮挡、整体清晰无拖尾抖动等运动模糊。
    3. 侧脸不超过30°、俯仰角小于15°、偏转角小于15°、图片中人脸保持竖置正脸。
  • 支持人脸图片旋转角检测,返回人脸图片顺时针旋转角度,值为0°、90°、180°和270°。
  • 其他的约束限制信息请参见约束与限制章节。
建议:
  • 由于过大图片对识别算法精度无明显提升,同时会导致时延较长,建议传入图片小于1MB,一般500KB左右足够。
  • OBS上存储的图片也建议小于1MB
  • 图片中人脸像素建议120*120以上。

调试

您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。

URI

POST /v2/{project_id}/face-detect

表1 路径参数

参数

是否必选

参数类型

描述

project_id

String

项目ID,获取方法请参见获取项目ID/账号名/AK/SK

请求参数

表2 请求Header参数

参数

是否必选

参数类型

描述

X-Auth-Token

String

用户Token。

用于获取操作API的权限。获取方法请参见认证鉴权

Content-Type

String

发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。

Enterprise-Project-Id

String

企业项目ID。FRS支持通过企业项目管理(EPS)对不同用户组和用户的资源使用,进行分账,当前仅支持按需计费模式。

获取方法:进入“企业项目管理”页面,单击企业项目名称,在企业项目详情页获取Enterprise-Project-Id(企业项目ID)。

说明:

创建企业项目后,在传参时,有以下三类场景。

  • 携带正确的ID,正常使用FRS服务,账单的企业项目会被分类到企业ID对应的企业项目中。
  • 携带格式正确但不存在的ID,正常使用FRS服务,账单的企业项目会显示对应不存在的企业项目ID。
  • 不携带ID或格式错误ID(包含特殊字符等),正常使用FRS服务,账单的企业项目会被分类到"default"中。
表3 请求Body参数

参数名

是否必选

参数类型

说明

image_url

与image_file、image_base64三选一

String

图片的URL路径,目前仅支持华为云上OBS的URL,使用时只需保证FRS有权限读取该OBS桶的数据。开通读取权限的操作请参见服务授权

OBS URL格式如下,可在OBS控制台获取。

https://BucketName.obs.xxxx.com/ObjectName

image_file

与image_url、image_base64三选一

File

本地图片文件,要求:

  • 图片不能超过8MB,建议小于1MB
  • 上传文件时,请求格式为multipart。

image_base64

与image_file、image_url三选一

String

图像数据,Base64编码,要求:
  • Base64编码后大小不超过8MB,建议小于1MB
  • 图片为JPG/JPEG/BMP/PNG格式。

attributes

String

是否返回人脸属性,希望获取的属性列表,多个属性间使用逗号(,)隔开。目前支持的属性有:
  • 2:年龄
  • 4:装束(帽子、眼镜)
  • 6:口罩
  • 7:发型
  • 8:胡须
  • 11:图片类型
  • 12:质量
  • 13:表情
  • 21:人脸图片旋转角(顺时针偏转角度),支持0°、90°、180°和270°图片旋转。

响应参数

状态码:200

表4 响应Body参数

参数

参数类型

描述

faces

Array of DetectFace objects

检测到的人脸。 调用失败时无此字段。

表5 DetectFace

参数

参数类型

描述

bounding_box

BoundingBox object

人脸在图像中的位置。

attributes

Attributes object

人脸关键属性,比如头部姿态。

表6 BoundingBox

参数

参数类型

描述

width

Integer

人脸图像所在矩形框的宽度。

top_left_y

Integer

矩形框左上角纵坐标。

top_left_x

Integer

矩形框左上角横坐标。

height

Integer

人脸图像所在矩形框的高度。

表7 Attributes

参数

参数类型

描述

dress

Dress object

包含glass和hat两个属性结果。

glass

String

是否带眼镜:

  • yes:带眼镜
  • dark:带墨镜
  • none:未戴眼镜
  • unknown:未知

hat

String

是否戴帽子:

  • yes:戴帽子
  • none:未戴帽子
  • unknown:未知

age

Integer

年龄。

mask

String

是否戴口罩:

  • yes:戴口罩
  • none:未戴口罩
  • unknown:未知

beard

String

胡须:

  • yes:有胡须
  • none:无胡须
  • unknown:未知

phototype

String

图片类型:

  • idcard:证件照
  • monitor:摄像头监控
  • internet photo:网络图片

quality

FaceQuality object

图片中人脸的遮挡度、模糊度、光照强度、姿态角度。

hair

String

发型:

  • long:长发
  • short:短发
  • unknown:未知

expression

expression object

人脸表情,包括中性、高兴、害怕、惊讶、伤心、生气、厌恶。

face_angle

Integer

人脸图片旋转角(顺时针偏转角度),支持0°、90°、180°和270°图片旋转。

表8 Dress

参数

参数类型

描述

glass

String

是否带眼镜:

  • yes:带眼镜
  • dark:带墨镜
  • none:未戴眼镜
  • unknown:未知

hat

String

是否戴帽子:

  • yes:戴帽子
  • none:未戴帽子
  • unknown:未知
表9 FaceQuality

参数

参数类型

描述

推荐值

total_score

Double

人脸质量总分,取值范围[0-1],分值越大质量越高。

大于0.45

blur

Double

模糊度,取值范围[0-1],分值越大模糊问题越严重。

小于0.3

pose

Double

姿态,取值范围[0-1],分值越大姿态问题越严重。

小于0.3

occlusion

Double

遮挡,取值范围[0-1],分值越大遮挡问题越严重。

小于0.3

illumination

Double

光照,取值范围[0-1],分值越大光照问题越严重。

小于0.3

表10 expression

参数

参数类型

描述

type

String

人脸表情类型:

  • neutral:中性
  • happy:高兴
  • fear:害怕
  • surprise:惊讶
  • sad:伤心
  • angry:生气
  • disgust:厌恶
  • unknown:图片质量问题导致未识别

probability

Double

表情置信度,取值范围[0-1]。

状态码: 400

表11 响应Body参数

参数

参数类型

描述

error_code

String

调用失败时的错误码,具体请参考错误码。 调用成功时无此字段。

error_msg

String

调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。

请求示例

X-Auth-Token值获取方法请参见快速入门

  • 检测图片中是否有人脸,待检测图片通过图片的base64编码传入
    POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/face-detect
    Request Header:
    Content-Type: application/json
    X-Auth-Token: MIINRwYJKoZIhvcNAQcCoIINODCCDTQCAQExDT...
    
    Request Body:
    {
        "image_base64": "/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD...",
        "attributes": "2,12,13"
    }
  • 检测图片中是否有人脸,待检测图片通过图片文件传入
    POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/face-detect
    Request Header:
    X-Auth-Token: MIINRwYJKoZIhvcNAQcCoIINODCCDTQCAQExDT...
    
    Request Body:
      image_file: File(图片文件)
      attributes: "2,12,13"
  • 检测图片中是否有人脸,待检测图片通过图片的url传入
    POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/face-detect
    Request Header:
    Content-Type: application/json
    X-Auth-Token: MIINRwYJKoZIhvcNAQcCoIINODCCDTQCAQExDT...
    
    Request Body:
    {
        "image_url": "https://<bucket-name>.<endpoint>/<object-name>",
        "attributes": "2,12,13"
    }
  • 使用Python3语言读取本地图片,并判断图片中是否有人脸
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import requests
    import base64
    
    endpoint = '开通服务所在region的人脸识别服务域名'
    project_id = '开通服务所在region的用户项目ID'
    token = '用户获取得到的实际token值'
    headers = {'Content-Type': 'application/json', 'X-Auth-Token': token}
    
    url = "https://{endpoint}/v2/{project_id}/face-detect".format(endpoint=endpoint, project_id=project_id)
    imagepath = r'./data/face-demo.png'
    with open(imagepath, "rb") as bin_data:
        image_data = bin_data.read()
    image_base64 = base64.b64encode(image_data).decode("utf-8") 
    body = {"image_base64": image_base64, "attributes": "2,12,13"}
    response = requests.post(url, headers=headers, json=body, verify=False)
    print(response.text)
    
  • 使用Java语言读取图片的base64编码,并判断图片中是否有人脸
    import com.huawei.trace.http.apache.httpclient.TraceApacheHttpClientBuilder;
    import org.apache.http.HttpHeaders;
    import org.apache.http.client.config.RequestConfig;
    import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
    import org.apache.http.HttpEntity;
    import org.apache.http.HttpResponse;
    import org.apache.http.config.Registry;
    import org.apache.http.config.RegistryBuilder;
    import org.apache.http.conn.socket.ConnectionSocketFactory;
    import org.apache.http.conn.socket.PlainConnectionSocketFactory;
    import org.apache.http.conn.ssl.NoopHostnameVerifier;
    import org.apache.http.conn.ssl.SSLConnectionSocketFactory;
    import org.apache.http.entity.ContentType;
    import org.apache.http.entity.StringEntity;
    import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;
    import org.apache.http.impl.client.HttpClientBuilder;
    import org.apache.http.impl.conn.PoolingHttpClientConnectionManager;
    import org.apache.http.ssl.SSLContextBuilder;
    import org.apache.http.ssl.TrustStrategy;
    import org.apache.http.util.EntityUtils;
    import java.io.IOException;
    import java.nio.charset.StandardCharsets;
    import java.security.KeyManagementException;
    import java.security.KeyStoreException;
    import java.security.NoSuchAlgorithmException;
    import java.security.cert.CertificateException;
    import java.security.cert.X509Certificate;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    import javax.net.ssl.HostnameVerifier;
    import javax.net.ssl.SSLContext;
    
    /**
     * 此demo仅供测试使用,强烈建议使用SDK
     * 使用前需已配置HttpClient jar包。jar包可通过下载SDK获取
     */
    
    public class FaceDetect {
        protected static HttpClientBuilder buildClient(HttpClientBuilder httpClientBuilder) {
            SSLContext sslContext = null;
            try {
                sslContext = new SSLContextBuilder().loadTrustMaterial(null, new TrustStrategy() {
                    public boolean isTrusted(X509Certificate[] arg0, String arg1) throws CertificateException {
                        return true;
                    }
                }).build();
            } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
                throw new RuntimeException(e.getMessage());
            } catch (KeyManagementException e) {
                throw new RuntimeException(e.getMessage());
            } catch (KeyStoreException e) {
                throw new RuntimeException(e.getMessage());
            }
            httpClientBuilder.setSSLContext(sslContext);
            httpClientBuilder.setConnectionTimeToLive(30, TimeUnit.SECONDS);
            HostnameVerifier hostnameVerifier = NoopHostnameVerifier.INSTANCE;
            SSLConnectionSocketFactory sslSocketFactory = new SSLConnectionSocketFactory(sslContext, hostnameVerifier);
            Registry<ConnectionSocketFactory> socketFactoryRegistry
                = RegistryBuilder.<ConnectionSocketFactory>create().register("http",
                PlainConnectionSocketFactory.getSocketFactory()).register("https", sslSocketFactory).build();
            PoolingHttpClientConnectionManager connMgr = new PoolingHttpClientConnectionManager(socketFactoryRegistry);
            connMgr.setMaxTotal(200);
            connMgr.setDefaultMaxPerRoute(100);
            httpClientBuilder.setConnectionManager(connMgr);
            return httpClientBuilder;
        }
    
        public static String doPost(String url, String jsonStr, String token, CloseableHttpClient client) {
            HttpPost post = new HttpPost(url);
            StringEntity entity = new StringEntity(jsonStr, ContentType.APPLICATION_JSON);
            post.setEntity(entity);
            post.setHeader(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, "application/json");
            //time unit is milliseconds
            RequestConfig requestConfig = RequestConfig.custom().setConnectTimeout(3000).setSocketTimeout(3000).build();
            post.setConfig(requestConfig);
            post.setHeader("X-Auth-Token", token);
            HttpResponse response = null;
            String result = "";
            try {
                response = client.execute(post);
                HttpEntity responseBody = response.getEntity();
                if (responseBody == null) {
                    System.out.println("the response body is null.");
                    return result;
                } else {
                    byte[] byteStream = EntityUtils.toByteArray(responseBody);
                    System.arraycopy(byteStream, 0, new byte[byteStream.length], 0, byteStream.length);
                    result = new String(byteStream, StandardCharsets.UTF_8);
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return result;
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            CloseableHttpClient client = buildClient(TraceApacheHttpClientBuilder.create()).build();
            // endpoint和project_id需要替换成实际信息。
            String url = "https://{{endpoint}}/v2/{{project_id}}/face-detect";
            // image_base64需要替换成实际的值
            String jsonStr = "{ \"image_base64\": \"/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD...\"}";
            String token = "对应region的token";
            String result = doPost(url, jsonStr, token, client);
            System.out.println(result);
        }
    }

响应示例

状态码:200

成功响应样例
{
  "faces": [
    {
      "bounding_box": {
        "width": 174,
        "top_left_y": 37,
        "top_left_x": 22,
        "height": 174
      },
      "attributes": {
        "age": 35,
        "quality": {
           "total_score": 0.5869140625,
           "blur": 0.385498046875,
           "pose": 0.3349609375,
           "occlusion": 0.392333984375,
           "illumination": 0.3408203125
        },
         "expression": {
           "type": "happy",
           "probability": 0.74
        }
      }
    }
  ]
}

状态码:400

失败响应样例
{
  "error_code": "FRS.0019",
  "error_msg": "The service has not been subscribed."
}

状态码

状态码请参见状态码

错误码

错误码请参见错误码

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