3、入库的单个菜品图的背景尽可能和实际场景(比如餐厅)需要识别的场景相似,如快餐店自助结算的场景,建议拍摄【单个菜在餐盘中】之类的图片。 4、为实现较好的识别效果,单个菜品图尽量入库多张(不同摆盘、不同光线等情况下的图片),越多识别准确率越高。 5、入库图片是主菜图,为保证识别效果,入库图需沿着主菜四周裁剪图片进行入库,减少多于信息干扰。
V3) 、 视频活体检测 与 随机校验码 、 在线图片活体(V4) , 具体价格如下: 1.2.1 在线图片活体(V3) 个人认证免费测试量可领取500次,企业认证免费测试量可领取1000次。
主要适用于3米以内的自拍、他人拍摄,1米内识别效果最佳 ,拍摄距离太远时,手部目标太小,无法准确定位和识别。 图片中有多个手势时,也能识别,但该情况下,单个手势的目标可能较小,且角度可能不好(例如存在倾斜、遮挡等),识别效果可能受影响。建议针对单个手势进行识别,效果最佳。 注: 1)上述24类以外的其他手势会划分到other类。 2)除识别手势外,若图像中检测到人脸,会同时返回人脸框位置。
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' # encoding:utf-8 import requests import base64 ''' 车辆合格证识别 ''' request_url = https
KeepAlive = true ; // 图片的base64编码 string base64 = getFileBase64 ( [本地图片文件] ) ; String str = image= + HttpUtility .
Base64编码 :请求的图片需经过 Base64编码 ,图片的base64编码指将图片数据编码成一串字符串,使用该字符串代替图像地址。您可以首先得到图片的二进制,然后用Base64格式编码即可。
face_filed 中加入 feature 项 第一次请求(BASE64输入) (1)生成FACE_TOKEN (2)将检测的人脸信息(特征、质量、活体、属性等信息中的一项或几项)和FACE_TOKEN一起存储 (3)返回FACE_TOKEN 第二次请求(FACE_TOKEN输入) (1)依据FACE_TOKEN获取上次检测出来的人脸信息 (2)判断存储的人脸信息能否覆盖该次请求中需要获取的信息 能-
请记得替换其中的示例Token、图片地址或Base64信息。
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' # encoding:utf-8 import requests import base64 ''' 健康码识别 ''' request_url = https
质量判断 为了保证识别效果,请控制注册人脸的质量,在调用人脸注册接口时使用质量控制和活体控制参数保证图片的质量以及注册进入人脸库的人脸是活体 调用方式 请求URL数据格式 向API服务地址使用POST发送请求,必须在URL中带上参数 access_token ,可通过后台的API Key和Secret Key生成,具体方式请参考“ Access Token获取 ”。