算法说明

本算法为错题本项目用于教师资格证的编号识别检测的算法

算法名称

object_detection

请求参数

参数名 类型 必填 说明
oss_file string 是 需要识别的图片
process string 否 缩放参数

响应参数

  1. {
  2.   'result':{
  3.       "license_plate":[{
  4.             'left_top': [141, 123],
  5.             'right_bottom': [386, 203]
  6.         }], # 车牌识别结果
  7.     "barcode":[{
  8.             'left_top': [88.0, 118.0],
  9.             'right_bottom': [245.0, 272.0]
  10.         }], # 条形码识别结果
  11.     "qrcode":[{
  12.             'left_top': [88.0, 118.0],
  13.             'right_bottom': [245.0, 272.0]
  14.         }],  # 二维码识别结果
  15.     "face_location":[{
  16.             'right_eye_center': [372, 410], # 右眼瞳孔坐标
  17.             'left_top': [214, 175], # 左上角坐标
  18.             'left_cheek': [232, 448], # 左人脸脸颊坐标
  19.             'right_bottom': [443, 568],# 右下角坐标
  20.             'chin': [330, 587], # 下巴坐标
  21.             'right_top': [443, 200], # 人脸右上角坐标
  22.             'pose': {
  23.                 'pitch': 28, # 头的上下角度
  24.                 'roll': -5, # 头的歪头角度
  25.                 'yaw': -8 # 头的左右角度
  26.             }, # 人脸姿态
  27.             'right_cheek': [420, 445], # 右脸颊坐标
  28.             'left_bottom': [214, 543], # 做下角坐标
  29.             'left_eye_center': [300, 400], # 左眼瞳孔坐标
  30.             'bridge_of_the_nose': [334, 450] # 鼻尖坐标
  31.         }] # 人脸识别结果
  32.   }, 
  33.      "code": 200  
  34. }

请求示例(sdk 1.11.0+)

  1. # 安装SDK pip install leqi-algorithm-mic-sdk
  2. # SDK使用文档 https://www.yuque.com/fenfendeyouzhiqingnian/algorithm/zesnvx
  4. from algorithm_mic_sdk.algorithms.object_detection import ObjectDetection
  6. from algorithm_mic_sdk.auth import AuthInfo
  7. from algorithm_mic_sdk.tools import FileInfo
  9. host = 'http://gateway.algo.leqi.us'  # 算法host地址
  10. user_name = 'your name'
  11. password = 'password'
  12. filename = '1.jpg'  # 需要处理的文件名 
  14. file_info = FileInfo.for_file_bytes(open(filename, 'rb').read())  # 创建文件对象
  15. auth_info = AuthInfo(host=host, user_name=user_name, password=password)  # 初始化验证信息
  16. object_detection = ObjectDetection(auth_info, file_info)  # 创建算法对象
  17. resp = object_detection.synchronous_request()  # 同步请求算法
  18. print(resp.json)  # 输出算法响应参数