图像多主体检测
更新时间:2023-01-17
接口描述
检测出图片中多个主体,并给出位置、标签和置信得分。
在线调试
您可以在 示例代码中心 中调试该接口,可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。
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/multi_object_detect
URL参数:
参数 | 值 |
---|---|
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 | 值 |
---|---|
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 | 和url二选一 | 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,最短边至少64px,最长边最大4096px,长宽比3:1以内,支持jpg/png/bmp格式 。注意:图片的base64编码是不包含图片头的,如(data:image/jpg;base64,)去掉编码头后再进行urlencode。 |
url | 和image二选一 | string | - | 图片完整URL,URL长度不超过1024字节,URL对应的图片base64编码后大小不超过4M,最短边至少64px,最长边最大4096px,长宽比3:1以内,支持jpg/png/bmp格式,当image字段存在时url字段失效。 |
请求代码示例
提示一:使用示例代码前,请记得替换其中的示例Token、图片地址或Base64信息。
提示二:部分语言依赖的类或库,请在代码注释中查看下载地址。
# 图像多主体检测
curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/multi_object_detect?access_token=【调用鉴权接口获取的token】' --data 'image=【图片Base64编码,需UrlEncode】' -H 'Content-Type:application/x-www-form-urlencoded'
<?php
/**
* 发起http post请求(REST API), 并获取REST请求的结果
* @param string $url
* @param string $param
* @return - http response body if succeeds, else false.
*/
function request_post($url = '', $param = '')
{
if (empty($url) || empty($param)) {
return false;
}
$postUrl = $url;
$curlPost = $param;
// 初始化curl
$curl = curl_init();
curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $postUrl);
curl_setopt($curl, CURLOPT_HEADER, 0);
// 要求结果为字符串且输出到屏幕上
curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
curl_setopt($curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false);
// post提交方式
curl_setopt($curl, CURLOPT_POST, 1);
curl_setopt($curl, CURLOPT_POSTFIELDS, $curlPost);
// 运行curl
$data = curl_exec($curl);
curl_close($curl);
return $data;
}
$token = '[调用鉴权接口获取的token]';
$url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/multi_object_detect?access_token=' . $token;
$img = file_get_contents('[本地文件路径]');
$img = base64_encode($img);
$bodys = array(
'image' => $img
);
$res = request_post($url, $bodys);
var_dump($res);
package com.baidu.ai.aip;
import com.baidu.ai.aip.utils.Base64Util;
import com.baidu.ai.aip.utils.FileUtil;
import com.baidu.ai.aip.utils.HttpUtil;
import java.net.URLEncoder;
/**
* 图像多主体检测
*/
public class MultiObjectDetect {
/**
* 重要提示代码中所需工具类
* FileUtil,Base64Util,HttpUtil,GsonUtils请从
* https://ai.baidu.com/file/658A35ABAB2D404FBF903F64D47C1F72
* https://ai.baidu.com/file/C8D81F3301E24D2892968F09AE1AD6E2
* https://ai.baidu.com/file/544D677F5D4E4F17B4122FBD60DB82B3
* https://ai.baidu.com/file/470B3ACCA3FE43788B5A963BF0B625F3
* 下载
*/
public static String multiObjectDetect() {
// 请求url
String url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/multi_object_detect";
try {
// 本地文件路径
String filePath = "[本地文件路径]";
byte[] imgData = FileUtil.readFileByBytes(filePath);
String imgStr = Base64Util.encode(imgData);
String imgParam = URLEncoder.encode(imgStr, "UTF-8");
String param = "image=" + imgParam;
// 注意这里仅为了简化编码每一次请求都去获取access_token,线上环境access_token有过期时间, 客户端可自行缓存,过期后重新获取。
String accessToken = "[调用鉴权接口获取的token]";
String result = HttpUtil.post(url, accessToken, param);
System.out.println(result);
return result;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
public static void main(String[] args) {
MultiObjectDetect.multiObjectDetect();
}
}
# encoding:utf-8
import requests
import base64
'''
图像多主体检测
'''
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/multi_object_detect"
# 二进制方式打开图片文件
f = open('[本地文件]', 'rb')
img = base64.b64encode(f.read())
params = {"image":img}
access_token = '[调用鉴权接口获取的token]'
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
if response:
print (response.json())
#include <iostream>
#include <curl/curl.h>
// libcurl库下载链接:https://curl.haxx.se/download.html
// jsoncpp库下载链接:https://github.com/open-source-parsers/jsoncpp/
const static std::string request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/multi_object_detect";
static std::string multiObjectDetect_result;
/**
* curl发送http请求调用的回调函数,回调函数中对返回的json格式的body进行了解析,解析结果储存在全局的静态变量当中
* @param 参数定义见libcurl文档
* @return 返回值定义见libcurl文档
*/
static size_t callback(void *ptr, size_t size, size_t nmemb, void *stream) {
// 获取到的body存放在ptr中,先将其转换为string格式
multiObjectDetect_result = std::string((char *) ptr, size * nmemb);
return size * nmemb;
}
/**
* 图像多主体检测
* @return 调用成功返回0,发生错误返回其他错误码
*/
int multiObjectDetect(std::string &json_result, const std::string &access_token) {
std::string url = request_url + "?access_token=" + access_token;
CURL *curl = NULL;
CURLcode result_code;
int is_success;
curl = curl_easy_init();
if (curl) {
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.data());
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POST, 1);
curl_httppost *post = NULL;
curl_httppost *last = NULL;
curl_formadd(&post, &last, CURLFORM_COPYNAME, "image", CURLFORM_COPYCONTENTS, "【base64_img】", CURLFORM_END);
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_HTTPPOST, post);
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, callback);
result_code = curl_easy_perform(curl);
if (result_code != CURLE_OK) {
fprintf(stderr, "curl_easy_perform() failed: %s\n",
curl_easy_strerror(result_code));
is_success = 1;
return is_success;
}
json_result = multiObjectDetect_result;
curl_easy_cleanup(curl);
is_success = 0;
} else {
fprintf(stderr, "curl_easy_init() failed.");
is_success = 1;
}
return is_success;
}
using System;
using System.IO;
using System.Net;
using System.Text;
using System.Web;
namespace com.baidu.ai
{
public class MultiObjectDetect
{
// 图像多主体检测
public static string multiObjectDetect()
{
string token = "[调用鉴权接口获取的token]";
string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/multi_object_detect?access_token=" + token;
Encoding encoding = Encoding.Default;
HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(host);
request.Method = "post";
request.KeepAlive = true;
// 图片的base64编码
string base64 = getFileBase64("[本地图片文件]");
String str = "image=" + HttpUtility.UrlEncode(base64);
byte[] buffer = encoding.GetBytes(str);
request.ContentLength = buffer.Length;
request.GetRequestStream().Write(buffer, 0, buffer.Length);
HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse();
StreamReader reader = new StreamReader(response.GetResponseStream(), Encoding.Default);
string result = reader.ReadToEnd();
Console.WriteLine("图像多主体检测:");
Console.WriteLine(result);
return result;
}
public static String getFileBase64(String fileName) {
FileStream filestream = new FileStream(fileName, FileMode.Open);
byte[] arr = new byte[filestream.Length];
filestream.Read(arr, 0, (int)filestream.Length);
string baser64 = Convert.ToBase64String(arr);
filestream.Close();
return baser64;
}
}
}
返回说明
返回参数
字段 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
log_id | 是 | uint64 | 唯一的log id,用于问题定位 |
result | 否 | object数组 | 返回结果 |
+name | 否 | string | 图片标签 |
+score | 否 | float | 置信度得分 |
+location | 否 | object数组 | 图中目标主体的检测框位置信息 |
++left | 否 | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
++top | 否 | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
++width | 否 | uint32 | 表示定位位置的长方形的宽度,单位px |
++height | 否 | uint32 | 表示定位位置的长方形的高度,单位px |
返回示例
{
"log_id": 4160887777964368179,
"result": [
{
"score": 0.8241143226623535,
"name": "果蔬生鲜",
"location": {
"width": 89,
"top": 113,
"left": 383,
"height": 204
}
},
{
"score": 0.8606756329536438,
"name": "家居家纺",
"location": {
"width": 112,
"top": 105,
"left": 139,
"height": 203
}
},
{
"score": 0.6238403916358948,
"name": "食品饮料",
"location": {
"width": 67,
"top": 125,
"left": 491,
"height": 176
}
},
{
"score": 0.10546552389860153,
"name": "文化娱乐",
"location": {
"width": 48,
"top": 183,
"left": 231,
"height": 95
}
},
{
"score": 0.7283627986907959,
"name": "家居家电",
"location": {
"width": 72,
"top": 89,
"left": 285,
"height": 244
}
}
]
}