自定义人脸检索

功能描述

图片审核支持同步检测和异步检测两种方式。

• 同步检测实时返回检测结果。关于参数的详细信息，请参见同步检测。

• 异步检测需要您轮询结果或者通过callback回调通知获取检测结果。关于参数的详细信息，请参见异步检测。

前提条件

• 安装Python依赖。关于安装Python依赖的具体操作，请参见安装Python依赖。

  说明

  请一定按照安装Python依赖页面中的版本安装，否则会导致调用失败。

• 下载并在项目工程中引入Extension.Uploader工具类。

人脸图片检索（URL）代码示例

# coding=utf-8
# 以下代码用于调用人脸图片（URL）检索接口并返回检测结果。

from aliyunsdkcore import client
from aliyunsdkcore.profile import region_provider
from aliyunsdkgreen.request.v20180509 import ImageSyncScanRequest
import json
import uuid

# 注意：此处实例化的client尽可能重复使用，提升检测性能。避免重复建立连接。
# 常见获取环境变量方式：
# 获取RAM用户AccessKey ID：os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID']
# 获取RAM用户AccessKey Secret：os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET']
clt = client.AcsClient("建议从环境变量中获取RAM用户AccessKey ID", "建议从环境变量中获取RAM用户AccessKey Secret", "cn-shanghai")
region_provider.modify_point('Green', 'cn-shanghai', 'green.cn-shanghai.aliyuncs.com')
request = ImageSyncScanRequest.ImageSyncScanRequest()
request.set_accept_format('JSON')

# 同步调用支持单张图片的检索，即在指定的group中检索相似人脸。
task1 = {"dataId": str(uuid.uuid1()),
         "url": "https://example.com/tfs/xxx.jpg",
         "extras": {"groupId": "python_groupId_1"}
         }

request.set_content(bytearray(json.dumps({"tasks": [task1], "scenes": ["sface-n"]}), "utf-8"))

response = clt.do_action_with_exception(request)
print response
result = json.loads(response)
if 200 == result["code"]:
    taskResults = result["data"]
    for taskResult in taskResults:
        if (200 == taskResult["code"]):
            sceneResults = taskResult["results"]

            for sceneResult in sceneResults:
                scene = sceneResult["scene"]
                suggestion = sceneResult["suggestion"]
                print suggestion
                print scene
                # 根据scene和suggestion做相关的处理。

人脸图片检索（本地文件）代码示例

# coding=utf-8
# 以下代码用于调用人脸图片（本地文件）检索接口并返回检测结果。

from aliyunsdkcore import client
from aliyunsdkcore.profile import region_provider
from aliyunsdkgreen.request.v20180509 import ImageSyncScanRequest
from aliyunsdkgreenextension.request.extension import ClientUploader
import json
import uuid

# 注意：此处实例化的client尽可能重复使用，提升检测性能。避免重复建立连接。
# 常见获取环境变量方式：
# 获取RAM用户AccessKey ID：os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID']
# 获取RAM用户AccessKey Secret：os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET']
clt = client.AcsClient("建议从环境变量中获取RAM用户AccessKey ID", "建议从环境变量中获取RAM用户AccessKey Secret", "cn-shanghai")
region_provider.modify_point('Green', 'cn-shanghai', 'green.cn-shanghai.aliyuncs.com')
request = ImageSyncScanRequest.ImageSyncScanRequest()
request.set_accept_format('JSON')

# 上传本地文件到服务端。
uploader = ClientUploader.getImageClientUploader(clt)
url = uploader.uploadFile('d:/test/test.jpg')

# 同步调用支持单张图片的检索，即在指定的group中检索相似人脸。
task1 = {"dataId": str(uuid.uuid1()),
         "url": url,
         "extras": {"groupId": "python_groupId_1"}
         }

request.set_content(bytearray(json.dumps({"tasks": [task1], "scenes": ["sface-n"]}), "utf-8"))

response = clt.do_action_with_exception(request)
print response
result = json.loads(response)
if 200 == result["code"]:
    taskResults = result["data"]
    for taskResult in taskResults:
        if (200 == taskResult["code"]):
            sceneResults = taskResult["results"]

            for sceneResult in sceneResults:
                scene = sceneResult["scene"]
                suggestion = sceneResult["suggestion"]
                print suggestion
                print scene
                # 根据scene和suggestion做相关的处理。