人体分析

    手部关键点识别

    接口描述

    对于输入的一张图片(可正常解码,且长宽比适宜),检测图片中的手部,输出每只手的坐标框、21个骨节点坐标信息。

    当前接口主要适用于图片中单个手部的情况,图片中同时存在多个手部时,识别效果可能欠佳。

    21个关键点对应位置示意图

    请求说明

    请求示例

    HTTP 方法:POST

    请求URL:https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/hand_analysis

    URL参数:

    参数
    access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取

    Header如下:

    参数
    Content-Type application/x-www-form-urlencoded

    Body中放置请求参数,参数详情如下:

    请求参数

    参数 是否必选 类型 可选值范围 说明
    image string - 图像数据,base64编码后进行urlencode,要求base64编码和urlencode后大小不超过4M。图片的base64编码是不包含图片头的,如(data:image/jpg;base64,),支持图片格式:jpg、bmp、png,最短边至少50px,最长边最大4096px。

    返回说明

    返回参数

    字段 是否必选 类型 说明
    hand_num uint32 检测到的人手数目
    hand_info object[] 手部关节点信息
    +location object 手部坐标信息
    ++left int 手部区域离左边界的距离
    ++top int 手部区域离上边界的距离
    ++width int 手部区域的宽度
    ++height int 手部区域的高度
    ++score float 置信度分数,当前取值范围0-21,应用时可除以21进行归一化处理,下一版服务会进行更新、修正
    +hand_parts object 手部骨节点信息,包含21个关键点
    ++0 object 关键点的标签,0-20
    +++x uint32 x坐标
    +++y uint32 y坐标
    +++score float 置信度分数,取值范围0-1。可基于置信度分数进行过滤,排除掉分数低的误识别“无效关键点”,推荐的过滤方案:置信度分数≥0.2。实际应用中,可根据对误识别、漏识别的容忍程度,调整阈值过滤方案,灵活应用
    …… …… …… ……
    ++20 object 第20号关键点
    +++x uint32 x坐标
    +++y uint32 y坐标
    +++score float 置信度分数

    返回关键点对应位置示意图

    返回示例

    {
    	"log_id": "4653273132348525916",
    	"hand_num": 1,
    	"hand_info": [
    		{
    			"hand_parts": {
    				"0": {
    					"y": 707,
    					"x": 829,
    					"score": 0.81601244211197
    				},
    				"1": {
    					"y": 620,
    					"x": 873,
    					"score": 0.6850221157074
    				},
    				"2": {
    					"y": 533,
    					"x": 916,
    					"score": 0.75532239675522
    				},
    				"3": {
    					"y": 467,
    					"x": 938,
    					"score": 0.79282909631729
    				},
    				"4": {
    					"y": 380,
    					"x": 993,
    					"score": 0.88114696741104
    				},
    				"5": {
    					"y": 424,
    					"x": 829,
    					"score": 0.90723776817322
    				},
    				"6": {
    					"y": 358,
    					"x": 862,
    					"score": 0.62833058834076
    				},
    				"7": {
    					"y": 391,
    					"x": 916,
    					"score": 0.77525424957275
    				},
    				"8": {
    					"y": 456,
    					"x": 927,
    					"score": 0.87964057922363
    				},
    				"9": {
    					"y": 402,
    					"x": 775,
    					"score": 0.91389346122742
    				},
    				"10": {
    					"y": 325,
    					"x": 786,
    					"score": 0.85947573184967
    				},
    				"11": {
    					"y": 249,
    					"x": 818,
    					"score": 0.88918441534042
    				},
    				"12": {
    					"y": 151,
    					"x": 840,
    					"score": 0.85277211666107
    				},
    				"13": {
    					"y": 424,
    					"x": 720,
    					"score": 0.81941932439804
    				},
    				"14": {
    					"y": 347,
    					"x": 720,
    					"score": 0.83918035030365
    				},
    				"15": {
    					"y": 282,
    					"x": 720,
    					"score": 0.84135395288467
    				},
    				"16": {
    					"y": 194,
    					"x": 731,
    					"score": 0.85115605592728
    				},
    				"17": {
    					"y": 489,
    					"x": 687,
    					"score": 0.84704375267029
    				},
    				"18": {
    					"y": 434,
    					"x": 644,
    					"score": 0.88782823085785
    				},
    				"19": {
    					"y": 391,
    					"x": 622,
    					"score": 0.86267304420471
    				},
    				"20": {
    					"y": 325,
    					"x": 567,
    					"score": 0.91110396385193
    				}
    			},
    			"location": {
    				"height": 556,
    				"width": 426,
    				"top": 151,
    				"score": 17.495880126953,
    				"left": 567
    			}
    		}
    	]
    }
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