# -*- coding: utf8 -*-
# Copyright (c) 2017-2021 THL A29 Limited, a Tencent company. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
import warnings
from tencentcloud.common.abstract_model import AbstractModel
class AnalyzeDenseLandmarksRequest(AbstractModel):
"""AnalyzeDenseLandmarks请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Mode: 检测模式。
- 取值范围：0 为检测所有出现的人脸， 1 为检测面积最大的人脸。
- 默认为 0。
- 最多返回 5 张人脸的五官定位（人脸关键点）具体信息。
:type Mode: int
:param _Image: 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Image: str
:param _Url: 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Url: str
:param _FaceModelVersion: 人脸识别服务所用的算法模型版本。本接口仅支持 “3.0“ 输入。
:type FaceModelVersion: str
:param _NeedRotateDetection: 是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:type NeedRotateDetection: int
"""
self._Mode = None
self._Image = None
self._Url = None
self._FaceModelVersion = None
self._NeedRotateDetection = None
@property
def Mode(self):
"""检测模式。
- 取值范围：0 为检测所有出现的人脸， 1 为检测面积最大的人脸。
- 默认为 0。
- 最多返回 5 张人脸的五官定位（人脸关键点）具体信息。
:rtype: int
"""
return self._Mode
@Mode.setter
def Mode(self, Mode):
self._Mode = Mode
@property
def Image(self):
"""图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Image
@Image.setter
def Image(self, Image):
self._Image = Image
@property
def Url(self):
"""图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Url
@Url.setter
def Url(self, Url):
self._Url = Url
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别服务所用的算法模型版本。本接口仅支持 “3.0“ 输入。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def NeedRotateDetection(self):
"""是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:rtype: int
"""
return self._NeedRotateDetection
@NeedRotateDetection.setter
def NeedRotateDetection(self, NeedRotateDetection):
self._NeedRotateDetection = NeedRotateDetection
def _deserialize(self, params):
self._Mode = params.get("Mode")
self._Image = params.get("Image")
self._Url = params.get("Url")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._NeedRotateDetection = params.get("NeedRotateDetection")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class AnalyzeDenseLandmarksResponse(AbstractModel):
"""AnalyzeDenseLandmarks返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _ImageWidth: 请求的图片宽度。
:type ImageWidth: int
:param _ImageHeight: 请求的图片高度。
:type ImageHeight: int
:param _DenseFaceShapeSet: 稠密人脸关键点具体信息。
:type DenseFaceShapeSet: list of DenseFaceShape
:param _FaceModelVersion: 人脸识别服务所用的算法模型版本。本接口仅支持 “3.0“ 输入。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._ImageWidth = None
self._ImageHeight = None
self._DenseFaceShapeSet = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def ImageWidth(self):
"""请求的图片宽度。
:rtype: int
"""
return self._ImageWidth
@ImageWidth.setter
def ImageWidth(self, ImageWidth):
self._ImageWidth = ImageWidth
@property
def ImageHeight(self):
"""请求的图片高度。
:rtype: int
"""
return self._ImageHeight
@ImageHeight.setter
def ImageHeight(self, ImageHeight):
self._ImageHeight = ImageHeight
@property
def DenseFaceShapeSet(self):
"""稠密人脸关键点具体信息。
:rtype: list of DenseFaceShape
"""
return self._DenseFaceShapeSet
@DenseFaceShapeSet.setter
def DenseFaceShapeSet(self, DenseFaceShapeSet):
self._DenseFaceShapeSet = DenseFaceShapeSet
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别服务所用的算法模型版本。本接口仅支持 “3.0“ 输入。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._ImageWidth = params.get("ImageWidth")
self._ImageHeight = params.get("ImageHeight")
if params.get("DenseFaceShapeSet") is not None:
self._DenseFaceShapeSet = []
for item in params.get("DenseFaceShapeSet"):
obj = DenseFaceShape()
obj._deserialize(item)
self._DenseFaceShapeSet.append(obj)
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class AnalyzeFaceRequest(AbstractModel):
"""AnalyzeFace请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Mode: 检测模式。
- 取值范围：
0 为检测所有出现的人脸。
1 为检测面积最大的人脸。
- 默认为 0。
- 最多返回 10 张人脸的五官定位（人脸关键点）具体信息。
:type Mode: int
:param _Image: 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Image: str
:param _Url: 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Url: str
:param _FaceModelVersion: 人脸识别服务所用的算法模型版本。
- 目前入参支持 “2.0”和“3.0“ 两个输入。
- 2020年4月2日开始，默认为“3.0”，之前使用过本接口的账号若未填写本参数默认为“2.0”。
- 2020年11月26日后开通服务的账号仅支持输入“3.0”。
- 不同算法模型版本对应的人脸识别算法不同，新版本的整体效果会优于旧版本，建议使用“3.0”版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _NeedRotateDetection: 是否开启图片旋转识别支持。
- 0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:type NeedRotateDetection: int
"""
self._Mode = None
self._Image = None
self._Url = None
self._FaceModelVersion = None
self._NeedRotateDetection = None
@property
def Mode(self):
"""检测模式。
- 取值范围：
0 为检测所有出现的人脸。
1 为检测面积最大的人脸。
- 默认为 0。
- 最多返回 10 张人脸的五官定位（人脸关键点）具体信息。
:rtype: int
"""
return self._Mode
@Mode.setter
def Mode(self, Mode):
self._Mode = Mode
@property
def Image(self):
"""图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Image
@Image.setter
def Image(self, Image):
self._Image = Image
@property
def Url(self):
"""图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Url
@Url.setter
def Url(self, Url):
self._Url = Url
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别服务所用的算法模型版本。
- 目前入参支持 “2.0”和“3.0“ 两个输入。
- 2020年4月2日开始，默认为“3.0”，之前使用过本接口的账号若未填写本参数默认为“2.0”。
- 2020年11月26日后开通服务的账号仅支持输入“3.0”。
- 不同算法模型版本对应的人脸识别算法不同，新版本的整体效果会优于旧版本，建议使用“3.0”版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def NeedRotateDetection(self):
"""是否开启图片旋转识别支持。
- 0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:rtype: int
"""
return self._NeedRotateDetection
@NeedRotateDetection.setter
def NeedRotateDetection(self, NeedRotateDetection):
self._NeedRotateDetection = NeedRotateDetection
def _deserialize(self, params):
self._Mode = params.get("Mode")
self._Image = params.get("Image")
self._Url = params.get("Url")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._NeedRotateDetection = params.get("NeedRotateDetection")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class AnalyzeFaceResponse(AbstractModel):
"""AnalyzeFace返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _ImageWidth: 请求的图片宽度。
:type ImageWidth: int
:param _ImageHeight: 请求的图片高度。
:type ImageHeight: int
:param _FaceShapeSet: 五官定位（人脸关键点）具体信息。
:type FaceShapeSet: list of FaceShape
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._ImageWidth = None
self._ImageHeight = None
self._FaceShapeSet = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def ImageWidth(self):
"""请求的图片宽度。
:rtype: int
"""
return self._ImageWidth
@ImageWidth.setter
def ImageWidth(self, ImageWidth):
self._ImageWidth = ImageWidth
@property
def ImageHeight(self):
"""请求的图片高度。
:rtype: int
"""
return self._ImageHeight
@ImageHeight.setter
def ImageHeight(self, ImageHeight):
self._ImageHeight = ImageHeight
@property
def FaceShapeSet(self):
"""五官定位（人脸关键点）具体信息。
:rtype: list of FaceShape
"""
return self._FaceShapeSet
@FaceShapeSet.setter
def FaceShapeSet(self, FaceShapeSet):
self._FaceShapeSet = FaceShapeSet
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._ImageWidth = params.get("ImageWidth")
self._ImageHeight = params.get("ImageHeight")
if params.get("FaceShapeSet") is not None:
self._FaceShapeSet = []
for item in params.get("FaceShapeSet"):
obj = FaceShape()
obj._deserialize(item)
self._FaceShapeSet.append(obj)
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class AttributeItem(AbstractModel):
"""人脸属性信息
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Type: 属性值。
:type Type: int
:param _Probability: Type识别概率值。
- 取值范围：[0,1]，代表判断正确的概率。
:type Probability: float
"""
self._Type = None
self._Probability = None
@property
def Type(self):
"""属性值。
:rtype: int
"""
return self._Type
@Type.setter
def Type(self, Type):
self._Type = Type
@property
def Probability(self):
"""Type识别概率值。
- 取值范围：[0,1]，代表判断正确的概率。
:rtype: float
"""
return self._Probability
@Probability.setter
def Probability(self, Probability):
self._Probability = Probability
def _deserialize(self, params):
self._Type = params.get("Type")
self._Probability = params.get("Probability")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class Candidate(AbstractModel):
"""识别出的最相似候选人
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonId: 人员ID。
:type PersonId: str
:param _FaceId: 人脸ID。
- 仅在SearchFaces/SearchFacesReturnsByGroup接口返回时有效。
- 人员搜索类接口采用融合特征方式检索，该字段无意义。
:type FaceId: str
:param _Score: 候选者的匹配得分。
- 1万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为70分，误识率千分之一对应分数为80分，误识率万分之一对应分数为90分。
- 10万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为80分，误识率千分之一对应分数为90分，误识率万分之一对应分数为100分。
- 30万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为85分，误识率千分之一对应分数为95分。
- 一般80分左右可适用大部分场景，建议分数不要超过90分。您可以根据实际情况选择合适的分数。
:type Score: float
:param _PersonName: 人员名称。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type PersonName: str
:param _Gender: 人员性别。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Gender: int
:param _PersonGroupInfos: 包含此人员的人员库及描述字段内容列表。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type PersonGroupInfos: list of PersonGroupInfo
"""
self._PersonId = None
self._FaceId = None
self._Score = None
self._PersonName = None
self._Gender = None
self._PersonGroupInfos = None
@property
def PersonId(self):
"""人员ID。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
@property
def FaceId(self):
"""人脸ID。
- 仅在SearchFaces/SearchFacesReturnsByGroup接口返回时有效。
- 人员搜索类接口采用融合特征方式检索，该字段无意义。
:rtype: str
"""
return self._FaceId
@FaceId.setter
def FaceId(self, FaceId):
self._FaceId = FaceId
@property
def Score(self):
"""候选者的匹配得分。
- 1万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为70分，误识率千分之一对应分数为80分，误识率万分之一对应分数为90分。
- 10万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为80分，误识率千分之一对应分数为90分，误识率万分之一对应分数为100分。
- 30万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为85分，误识率千分之一对应分数为95分。
- 一般80分左右可适用大部分场景，建议分数不要超过90分。您可以根据实际情况选择合适的分数。
:rtype: float
"""
return self._Score
@Score.setter
def Score(self, Score):
self._Score = Score
@property
def PersonName(self):
"""人员名称。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: str
"""
return self._PersonName
@PersonName.setter
def PersonName(self, PersonName):
self._PersonName = PersonName
@property
def Gender(self):
"""人员性别。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._Gender
@Gender.setter
def Gender(self, Gender):
self._Gender = Gender
@property
def PersonGroupInfos(self):
"""包含此人员的人员库及描述字段内容列表。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: list of PersonGroupInfo
"""
return self._PersonGroupInfos
@PersonGroupInfos.setter
def PersonGroupInfos(self, PersonGroupInfos):
self._PersonGroupInfos = PersonGroupInfos
def _deserialize(self, params):
self._PersonId = params.get("PersonId")
self._FaceId = params.get("FaceId")
self._Score = params.get("Score")
self._PersonName = params.get("PersonName")
self._Gender = params.get("Gender")
if params.get("PersonGroupInfos") is not None:
self._PersonGroupInfos = []
for item in params.get("PersonGroupInfos"):
obj = PersonGroupInfo()
obj._deserialize(item)
self._PersonGroupInfos.append(obj)
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class CompareFaceRequest(AbstractModel):
"""CompareFace请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _ImageA: A 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中置信度最高的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type ImageA: str
:param _ImageB: B 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中置信度最高的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type ImageB: str
:param _UrlA: A 图片的 Url。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- A 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type UrlA: str
:param _UrlB: B 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- B 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type UrlB: str
:param _FaceModelVersion: 人脸识别服务所用的算法模型版本。
- 目前入参支持 “2.0”和“3.0“ 两个输入。
- 2020年4月2日开始，默认为“3.0”，之前使用过本接口的账号若未填写本参数默认为“2.0”。
- 2020年11月26日后开通服务的账号仅支持输入“3.0”。
- 不同算法模型版本对应的人脸识别算法不同，新版本的整体效果会优于旧版本，建议使用“3.0”版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _QualityControl: 图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制；
1: 较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况；
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况；
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况；
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多，在某一维度上存在轻微问题；
默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:type QualityControl: int
:param _NeedRotateDetection: 是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:type NeedRotateDetection: int
"""
self._ImageA = None
self._ImageB = None
self._UrlA = None
self._UrlB = None
self._FaceModelVersion = None
self._QualityControl = None
self._NeedRotateDetection = None
@property
def ImageA(self):
"""A 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中置信度最高的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._ImageA
@ImageA.setter
def ImageA(self, ImageA):
self._ImageA = ImageA
@property
def ImageB(self):
"""B 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中置信度最高的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._ImageB
@ImageB.setter
def ImageB(self, ImageB):
self._ImageB = ImageB
@property
def UrlA(self):
"""A 图片的 Url。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- A 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._UrlA
@UrlA.setter
def UrlA(self, UrlA):
self._UrlA = UrlA
@property
def UrlB(self):
"""B 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- B 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._UrlB
@UrlB.setter
def UrlB(self, UrlB):
self._UrlB = UrlB
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别服务所用的算法模型版本。
- 目前入参支持 “2.0”和“3.0“ 两个输入。
- 2020年4月2日开始，默认为“3.0”，之前使用过本接口的账号若未填写本参数默认为“2.0”。
- 2020年11月26日后开通服务的账号仅支持输入“3.0”。
- 不同算法模型版本对应的人脸识别算法不同，新版本的整体效果会优于旧版本，建议使用“3.0”版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def QualityControl(self):
"""图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制；
1: 较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况；
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况；
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况；
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多，在某一维度上存在轻微问题；
默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:rtype: int
"""
return self._QualityControl
@QualityControl.setter
def QualityControl(self, QualityControl):
self._QualityControl = QualityControl
@property
def NeedRotateDetection(self):
"""是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:rtype: int
"""
return self._NeedRotateDetection
@NeedRotateDetection.setter
def NeedRotateDetection(self, NeedRotateDetection):
self._NeedRotateDetection = NeedRotateDetection
def _deserialize(self, params):
self._ImageA = params.get("ImageA")
self._ImageB = params.get("ImageB")
self._UrlA = params.get("UrlA")
self._UrlB = params.get("UrlB")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._QualityControl = params.get("QualityControl")
self._NeedRotateDetection = params.get("NeedRotateDetection")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class CompareFaceResponse(AbstractModel):
"""CompareFace返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Score: 两张图片中人脸的相似度分数。
- 不同算法版本返回的相似度分数不同。
- 若需要验证两张图片中人脸是否为同一人，3.0版本误识率千分之一对应分数为40分，误识率万分之一对应分数为50分，误识率十万分之一对应分数为60分。 一般超过50分则可认定为同一人。
- 2.0版本误识率千分之一对应分数为70分，误识率万分之一对应分数为80分，误识率十万分之一对应分数为90分。 一般超过80分则可认定为同一人。
- 若需要验证两张图片中的人脸是否为同一人，建议使用人脸验证接口。
:type Score: float
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._Score = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def Score(self):
"""两张图片中人脸的相似度分数。
- 不同算法版本返回的相似度分数不同。
- 若需要验证两张图片中人脸是否为同一人，3.0版本误识率千分之一对应分数为40分，误识率万分之一对应分数为50分，误识率十万分之一对应分数为60分。 一般超过50分则可认定为同一人。
- 2.0版本误识率千分之一对应分数为70分，误识率万分之一对应分数为80分，误识率十万分之一对应分数为90分。 一般超过80分则可认定为同一人。
- 若需要验证两张图片中的人脸是否为同一人，建议使用人脸验证接口。
:rtype: float
"""
return self._Score
@Score.setter
def Score(self, Score):
self._Score = Score
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._Score = params.get("Score")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class CompareMaskFaceRequest(AbstractModel):
"""CompareMaskFace请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _ImageA: A 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type ImageA: str
:param _ImageB: B 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type ImageB: str
:param _UrlA: A 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- A 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type UrlA: str
:param _UrlB: B 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- B 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type UrlB: str
:param _FaceModelVersion: 人脸识别服务所用的算法模型版本。该接口只支持"3.0"
:type FaceModelVersion: str
:param _QualityControl: 图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制；
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况；
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况；
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况；
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题；
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:type QualityControl: int
"""
self._ImageA = None
self._ImageB = None
self._UrlA = None
self._UrlB = None
self._FaceModelVersion = None
self._QualityControl = None
@property
def ImageA(self):
"""A 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._ImageA
@ImageA.setter
def ImageA(self, ImageA):
self._ImageA = ImageA
@property
def ImageB(self):
"""B 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._ImageB
@ImageB.setter
def ImageB(self, ImageB):
self._ImageB = ImageB
@property
def UrlA(self):
"""A 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- A 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._UrlA
@UrlA.setter
def UrlA(self, UrlA):
self._UrlA = UrlA
@property
def UrlB(self):
"""B 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- B 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._UrlB
@UrlB.setter
def UrlB(self, UrlB):
self._UrlB = UrlB
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别服务所用的算法模型版本。该接口只支持"3.0"
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def QualityControl(self):
"""图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制；
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况；
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况；
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况；
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题；
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:rtype: int
"""
return self._QualityControl
@QualityControl.setter
def QualityControl(self, QualityControl):
self._QualityControl = QualityControl
def _deserialize(self, params):
self._ImageA = params.get("ImageA")
self._ImageB = params.get("ImageB")
self._UrlA = params.get("UrlA")
self._UrlB = params.get("UrlB")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._QualityControl = params.get("QualityControl")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class CompareMaskFaceResponse(AbstractModel):
"""CompareMaskFace返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Score: 两张图片中人脸的相似度分数。
- 不同算法版本返回的相似度分数不同。
- 若需要验证两张图片中人脸是否为同一人，3.0版本误识率千分之一对应分数为40分，误识率万分之一对应分数为50分，误识率十万分之一对应分数为60分。 一般超过50分则可认定为同一人。
- 2.0版本误识率千分之一对应分数为70分，误识率万分之一对应分数为80分，误识率十万分之一对应分数为90分。 一般超过80分则可认定为同一人。
- 若需要验证两张图片中的人脸是否为同一人，建议使用人脸验证接口。
:type Score: float
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._Score = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def Score(self):
"""两张图片中人脸的相似度分数。
- 不同算法版本返回的相似度分数不同。
- 若需要验证两张图片中人脸是否为同一人，3.0版本误识率千分之一对应分数为40分，误识率万分之一对应分数为50分，误识率十万分之一对应分数为60分。 一般超过50分则可认定为同一人。
- 2.0版本误识率千分之一对应分数为70分，误识率万分之一对应分数为80分，误识率十万分之一对应分数为90分。 一般超过80分则可认定为同一人。
- 若需要验证两张图片中的人脸是否为同一人，建议使用人脸验证接口。
:rtype: float
"""
return self._Score
@Score.setter
def Score(self, Score):
self._Score = Score
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._Score = params.get("Score")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class CopyPersonRequest(AbstractModel):
"""CopyPerson请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonId: 人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:type PersonId: str
:param _GroupIds: 待加入的人员库列表，数组元素取值为创建人员库接口中的GroupId。
:type GroupIds: list of str
"""
self._PersonId = None
self._GroupIds = None
@property
def PersonId(self):
"""人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
@property
def GroupIds(self):
"""待加入的人员库列表，数组元素取值为创建人员库接口中的GroupId。
:rtype: list of str
"""
return self._GroupIds
@GroupIds.setter
def GroupIds(self, GroupIds):
self._GroupIds = GroupIds
def _deserialize(self, params):
self._PersonId = params.get("PersonId")
self._GroupIds = params.get("GroupIds")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class CopyPersonResponse(AbstractModel):
"""CopyPerson返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _SucGroupNum: 成功加入的人员库数量。
:type SucGroupNum: int
:param _SucGroupIds: 成功加入的人员库列表。
:type SucGroupIds: list of str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._SucGroupNum = None
self._SucGroupIds = None
self._RequestId = None
@property
def SucGroupNum(self):
"""成功加入的人员库数量。
:rtype: int
"""
return self._SucGroupNum
@SucGroupNum.setter
def SucGroupNum(self, SucGroupNum):
self._SucGroupNum = SucGroupNum
@property
def SucGroupIds(self):
"""成功加入的人员库列表。
:rtype: list of str
"""
return self._SucGroupIds
@SucGroupIds.setter
def SucGroupIds(self, SucGroupIds):
self._SucGroupIds = SucGroupIds
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._SucGroupNum = params.get("SucGroupNum")
self._SucGroupIds = params.get("SucGroupIds")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class CreateFaceRequest(AbstractModel):
"""CreateFace请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonId: 人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:type PersonId: str
:param _Images: 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 人员人脸总数量不可超过5张。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Images: list of str
:param _Urls: 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
- 人员人脸总数量不可超过5张。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
:type Urls: list of str
:param _FaceMatchThreshold: 只有和该人员已有的人脸相似度超过FaceMatchThreshold值的人脸，才能增加人脸成功。
- 默认值60分。
- 取值范围：[0,100] 。
:type FaceMatchThreshold: float
:param _QualityControl: 图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制；
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况；
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况；
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况；
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题；
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:type QualityControl: int
:param _NeedRotateDetection: 是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:type NeedRotateDetection: int
"""
self._PersonId = None
self._Images = None
self._Urls = None
self._FaceMatchThreshold = None
self._QualityControl = None
self._NeedRotateDetection = None
@property
def PersonId(self):
"""人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
@property
def Images(self):
"""图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 人员人脸总数量不可超过5张。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: list of str
"""
return self._Images
@Images.setter
def Images(self, Images):
self._Images = Images
@property
def Urls(self):
"""图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
- 人员人脸总数量不可超过5张。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
:rtype: list of str
"""
return self._Urls
@Urls.setter
def Urls(self, Urls):
self._Urls = Urls
@property
def FaceMatchThreshold(self):
"""只有和该人员已有的人脸相似度超过FaceMatchThreshold值的人脸，才能增加人脸成功。
- 默认值60分。
- 取值范围：[0,100] 。
:rtype: float
"""
return self._FaceMatchThreshold
@FaceMatchThreshold.setter
def FaceMatchThreshold(self, FaceMatchThreshold):
self._FaceMatchThreshold = FaceMatchThreshold
@property
def QualityControl(self):
"""图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制；
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况；
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况；
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况；
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题；
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:rtype: int
"""
return self._QualityControl
@QualityControl.setter
def QualityControl(self, QualityControl):
self._QualityControl = QualityControl
@property
def NeedRotateDetection(self):
"""是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:rtype: int
"""
return self._NeedRotateDetection
@NeedRotateDetection.setter
def NeedRotateDetection(self, NeedRotateDetection):
self._NeedRotateDetection = NeedRotateDetection
def _deserialize(self, params):
self._PersonId = params.get("PersonId")
self._Images = params.get("Images")
self._Urls = params.get("Urls")
self._FaceMatchThreshold = params.get("FaceMatchThreshold")
self._QualityControl = params.get("QualityControl")
self._NeedRotateDetection = params.get("NeedRotateDetection")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class CreateFaceResponse(AbstractModel):
"""CreateFace返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _SucFaceNum: 加入成功的人脸数量。
:type SucFaceNum: int
:param _SucFaceIds: 加入成功的人脸ID列表。
:type SucFaceIds: list of str
:param _RetCode: 每张人脸图片添加结果。
- 其他非 0 值代表算法服务异常，取值范围：
-1101 代表未检测到人脸。
-1102 代表图片解码失败。
-1109 代表图片尺寸过大或者过小。
-1601代表不符合图片质量控制要求。
-1604 代表人脸相似度没有超过FaceMatchThreshold。
- RetCode的顺序和入参中 Images 或 Urls 的顺序一致。
:type RetCode: list of int
:param _SucIndexes: 加入成功的人脸索引。
- 索引顺序和入参中 Images 或 Urls 的顺序一致。
- 例如， Urls 中 有 3 个 url，第二个 url 失败，则 SucIndexes 值为 [0,2] 。
:type SucIndexes: list of int non-negative
:param _SucFaceRects: 加入成功的人脸框位置。顺序和入参中 Images 或 Urls 的顺序一致。
:type SucFaceRects: list of FaceRect
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._SucFaceNum = None
self._SucFaceIds = None
self._RetCode = None
self._SucIndexes = None
self._SucFaceRects = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def SucFaceNum(self):
"""加入成功的人脸数量。
:rtype: int
"""
return self._SucFaceNum
@SucFaceNum.setter
def SucFaceNum(self, SucFaceNum):
self._SucFaceNum = SucFaceNum
@property
def SucFaceIds(self):
"""加入成功的人脸ID列表。
:rtype: list of str
"""
return self._SucFaceIds
@SucFaceIds.setter
def SucFaceIds(self, SucFaceIds):
self._SucFaceIds = SucFaceIds
@property
def RetCode(self):
"""每张人脸图片添加结果。
- 其他非 0 值代表算法服务异常，取值范围：
-1101 代表未检测到人脸。
-1102 代表图片解码失败。
-1109 代表图片尺寸过大或者过小。
-1601代表不符合图片质量控制要求。
-1604 代表人脸相似度没有超过FaceMatchThreshold。
- RetCode的顺序和入参中 Images 或 Urls 的顺序一致。
:rtype: list of int
"""
return self._RetCode
@RetCode.setter
def RetCode(self, RetCode):
self._RetCode = RetCode
@property
def SucIndexes(self):
"""加入成功的人脸索引。
- 索引顺序和入参中 Images 或 Urls 的顺序一致。
- 例如， Urls 中 有 3 个 url，第二个 url 失败，则 SucIndexes 值为 [0,2] 。
:rtype: list of int non-negative
"""
return self._SucIndexes
@SucIndexes.setter
def SucIndexes(self, SucIndexes):
self._SucIndexes = SucIndexes
@property
def SucFaceRects(self):
"""加入成功的人脸框位置。顺序和入参中 Images 或 Urls 的顺序一致。
:rtype: list of FaceRect
"""
return self._SucFaceRects
@SucFaceRects.setter
def SucFaceRects(self, SucFaceRects):
self._SucFaceRects = SucFaceRects
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._SucFaceNum = params.get("SucFaceNum")
self._SucFaceIds = params.get("SucFaceIds")
self._RetCode = params.get("RetCode")
self._SucIndexes = params.get("SucIndexes")
if params.get("SucFaceRects") is not None:
self._SucFaceRects = []
for item in params.get("SucFaceRects"):
obj = FaceRect()
obj._deserialize(item)
self._SucFaceRects.append(obj)
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class CreateGroupRequest(AbstractModel):
"""CreateGroup请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupName: 人员库名称，[1,60]个字符，可修改，不可重复。
:type GroupName: str
:param _GroupId: 人员库 ID，不可修改，不可重复。支持英文、数字、-%@#&_，长度限制64B。
:type GroupId: str
:param _GroupExDescriptions: 人员库自定义描述字段，用于描述人员库中人员属性，该人员库下所有人员将拥有此描述字段。
- 最多可以创建5个。
- 每个自定义描述字段支持[1,30]个字符。
- 在同一人员库中自定义描述字段不可重复。
- 例： 设置某人员库“自定义描述字段”为["学号","工号","手机号"]， 则该人员库下所有人员将拥有名为“学号”、“工号”、“手机号”的描述字段， 可在对应人员描述字段中填写内容，登记该人员的学号、工号、手机号等信息。
:type GroupExDescriptions: list of str
:param _Tag: 人员库信息备注，[0，40]个字符。
:type Tag: str
:param _FaceModelVersion: 人脸识别服务所用的算法模型版本。
- 目前入参支持 “2.0”和“3.0“ 两个输入。
- 2020年4月2日开始，默认为“3.0”，之前使用过本接口的账号若未填写本参数默认为“2.0”。
- 2020年11月26日后开通服务的账号仅支持输入“3.0”。
- 不同算法模型版本对应的人脸识别算法不同，新版本的整体效果会优于旧版本，建议使用“3.0”版本。
:type FaceModelVersion: str
"""
self._GroupName = None
self._GroupId = None
self._GroupExDescriptions = None
self._Tag = None
self._FaceModelVersion = None
@property
def GroupName(self):
"""人员库名称，[1,60]个字符，可修改，不可重复。
:rtype: str
"""
return self._GroupName
@GroupName.setter
def GroupName(self, GroupName):
self._GroupName = GroupName
@property
def GroupId(self):
"""人员库 ID，不可修改，不可重复。支持英文、数字、-%@#&_，长度限制64B。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
@property
def GroupExDescriptions(self):
"""人员库自定义描述字段，用于描述人员库中人员属性，该人员库下所有人员将拥有此描述字段。
- 最多可以创建5个。
- 每个自定义描述字段支持[1,30]个字符。
- 在同一人员库中自定义描述字段不可重复。
- 例： 设置某人员库“自定义描述字段”为["学号","工号","手机号"]， 则该人员库下所有人员将拥有名为“学号”、“工号”、“手机号”的描述字段， 可在对应人员描述字段中填写内容，登记该人员的学号、工号、手机号等信息。
:rtype: list of str
"""
return self._GroupExDescriptions
@GroupExDescriptions.setter
def GroupExDescriptions(self, GroupExDescriptions):
self._GroupExDescriptions = GroupExDescriptions
@property
def Tag(self):
"""人员库信息备注，[0，40]个字符。
:rtype: str
"""
return self._Tag
@Tag.setter
def Tag(self, Tag):
self._Tag = Tag
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别服务所用的算法模型版本。
- 目前入参支持 “2.0”和“3.0“ 两个输入。
- 2020年4月2日开始，默认为“3.0”，之前使用过本接口的账号若未填写本参数默认为“2.0”。
- 2020年11月26日后开通服务的账号仅支持输入“3.0”。
- 不同算法模型版本对应的人脸识别算法不同，新版本的整体效果会优于旧版本，建议使用“3.0”版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
def _deserialize(self, params):
self._GroupName = params.get("GroupName")
self._GroupId = params.get("GroupId")
self._GroupExDescriptions = params.get("GroupExDescriptions")
self._Tag = params.get("Tag")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class CreateGroupResponse(AbstractModel):
"""CreateGroup返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class CreatePersonRequest(AbstractModel):
"""CreatePerson请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupId: 待加入的人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:type GroupId: str
:param _PersonName: 人员名称。[1，60]个字符，可修改，可重复。
:type PersonName: str
:param _PersonId: 人员ID。
- 单个腾讯云账号下不可修改，不可重复。
- 支持英文、数字、-%@#&_，长度限制64B。
:type PersonId: str
:param _Gender: 性别。
- 取值范围：0代表未填写，1代表男性，2代表女性。
:type Gender: int
:param _PersonExDescriptionInfos: 人员描述字段内容，key-value。[0，60]个字符，可修改，可重复。
:type PersonExDescriptionInfos: list of PersonExDescriptionInfo
:param _Image: 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Image: str
:param _Url: 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Url: str
:param _UniquePersonControl: 此参数用于控制判断 Image 或 Url 中图片包含的人脸，是否在人员库中已有疑似的同一人。
- 如果判断为已有相同人在人员库中，则不会创建新的人员，返回疑似同一人的人员信息。
- 如果判断没有，则完成创建人员。
- 取值范围：
0: 不进行判断，无论是否有疑似同一人在库中均完成入库；
1:较低的同一人判断要求（百一误识别率）；
2: 一般的同一人判断要求（千一误识别率）；
3: 较高的同一人判断要求（万一误识别率）；
4: 很高的同一人判断要求（十万一误识别率）。
- 默认 0。
- 注： 要求越高，则疑似同一人的概率越小。不同要求对应的误识别率仅为参考值，您可以根据实际情况调整。
:type UniquePersonControl: int
:param _QualityControl: 图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制；
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况；
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况；
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况；
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题；
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:type QualityControl: int
:param _NeedRotateDetection: 是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:type NeedRotateDetection: int
"""
self._GroupId = None
self._PersonName = None
self._PersonId = None
self._Gender = None
self._PersonExDescriptionInfos = None
self._Image = None
self._Url = None
self._UniquePersonControl = None
self._QualityControl = None
self._NeedRotateDetection = None
@property
def GroupId(self):
"""待加入的人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
@property
def PersonName(self):
"""人员名称。[1，60]个字符，可修改，可重复。
:rtype: str
"""
return self._PersonName
@PersonName.setter
def PersonName(self, PersonName):
self._PersonName = PersonName
@property
def PersonId(self):
"""人员ID。
- 单个腾讯云账号下不可修改，不可重复。
- 支持英文、数字、-%@#&_，长度限制64B。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
@property
def Gender(self):
"""性别。
- 取值范围：0代表未填写，1代表男性，2代表女性。
:rtype: int
"""
return self._Gender
@Gender.setter
def Gender(self, Gender):
self._Gender = Gender
@property
def PersonExDescriptionInfos(self):
"""人员描述字段内容，key-value。[0，60]个字符，可修改，可重复。
:rtype: list of PersonExDescriptionInfo
"""
return self._PersonExDescriptionInfos
@PersonExDescriptionInfos.setter
def PersonExDescriptionInfos(self, PersonExDescriptionInfos):
self._PersonExDescriptionInfos = PersonExDescriptionInfos
@property
def Image(self):
"""图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Image
@Image.setter
def Image(self, Image):
self._Image = Image
@property
def Url(self):
"""图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Url
@Url.setter
def Url(self, Url):
self._Url = Url
@property
def UniquePersonControl(self):
"""此参数用于控制判断 Image 或 Url 中图片包含的人脸，是否在人员库中已有疑似的同一人。
- 如果判断为已有相同人在人员库中，则不会创建新的人员，返回疑似同一人的人员信息。
- 如果判断没有，则完成创建人员。
- 取值范围：
0: 不进行判断，无论是否有疑似同一人在库中均完成入库；
1:较低的同一人判断要求（百一误识别率）；
2: 一般的同一人判断要求（千一误识别率）；
3: 较高的同一人判断要求（万一误识别率）；
4: 很高的同一人判断要求（十万一误识别率）。
- 默认 0。
- 注： 要求越高，则疑似同一人的概率越小。不同要求对应的误识别率仅为参考值，您可以根据实际情况调整。
:rtype: int
"""
return self._UniquePersonControl
@UniquePersonControl.setter
def UniquePersonControl(self, UniquePersonControl):
self._UniquePersonControl = UniquePersonControl
@property
def QualityControl(self):
"""图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制；
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况；
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况；
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况；
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题；
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:rtype: int
"""
return self._QualityControl
@QualityControl.setter
def QualityControl(self, QualityControl):
self._QualityControl = QualityControl
@property
def NeedRotateDetection(self):
"""是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:rtype: int
"""
return self._NeedRotateDetection
@NeedRotateDetection.setter
def NeedRotateDetection(self, NeedRotateDetection):
self._NeedRotateDetection = NeedRotateDetection
def _deserialize(self, params):
self._GroupId = params.get("GroupId")
self._PersonName = params.get("PersonName")
self._PersonId = params.get("PersonId")
self._Gender = params.get("Gender")
if params.get("PersonExDescriptionInfos") is not None:
self._PersonExDescriptionInfos = []
for item in params.get("PersonExDescriptionInfos"):
obj = PersonExDescriptionInfo()
obj._deserialize(item)
self._PersonExDescriptionInfos.append(obj)
self._Image = params.get("Image")
self._Url = params.get("Url")
self._UniquePersonControl = params.get("UniquePersonControl")
self._QualityControl = params.get("QualityControl")
self._NeedRotateDetection = params.get("NeedRotateDetection")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class CreatePersonResponse(AbstractModel):
"""CreatePerson返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _FaceId: 人脸图片唯一标识。
:type FaceId: str
:param _FaceRect: 检测出的人脸框的位置。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type FaceRect: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceRect`
:param _SimilarPersonId: 疑似同一人的PersonId。
- 当 UniquePersonControl 参数不为0且人员库中有疑似的同一人，此参数才有意义。
:type SimilarPersonId: str
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._FaceId = None
self._FaceRect = None
self._SimilarPersonId = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def FaceId(self):
"""人脸图片唯一标识。
:rtype: str
"""
return self._FaceId
@FaceId.setter
def FaceId(self, FaceId):
self._FaceId = FaceId
@property
def FaceRect(self):
"""检测出的人脸框的位置。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceRect`
"""
return self._FaceRect
@FaceRect.setter
def FaceRect(self, FaceRect):
self._FaceRect = FaceRect
@property
def SimilarPersonId(self):
"""疑似同一人的PersonId。
- 当 UniquePersonControl 参数不为0且人员库中有疑似的同一人，此参数才有意义。
:rtype: str
"""
return self._SimilarPersonId
@SimilarPersonId.setter
def SimilarPersonId(self, SimilarPersonId):
self._SimilarPersonId = SimilarPersonId
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._FaceId = params.get("FaceId")
if params.get("FaceRect") is not None:
self._FaceRect = FaceRect()
self._FaceRect._deserialize(params.get("FaceRect"))
self._SimilarPersonId = params.get("SimilarPersonId")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class DeleteFaceRequest(AbstractModel):
"""DeleteFace请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonId: 人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:type PersonId: str
:param _FaceIds: 待删除的人脸ID列表，数组元素取值为增加人脸接口返回的FaceId。
:type FaceIds: list of str
"""
self._PersonId = None
self._FaceIds = None
@property
def PersonId(self):
"""人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
@property
def FaceIds(self):
"""待删除的人脸ID列表，数组元素取值为增加人脸接口返回的FaceId。
:rtype: list of str
"""
return self._FaceIds
@FaceIds.setter
def FaceIds(self, FaceIds):
self._FaceIds = FaceIds
def _deserialize(self, params):
self._PersonId = params.get("PersonId")
self._FaceIds = params.get("FaceIds")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class DeleteFaceResponse(AbstractModel):
"""DeleteFace返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _SucDeletedNum: 删除成功的人脸数量.
:type SucDeletedNum: int
:param _SucFaceIds: 删除成功的人脸ID列表。
:type SucFaceIds: list of str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._SucDeletedNum = None
self._SucFaceIds = None
self._RequestId = None
@property
def SucDeletedNum(self):
"""删除成功的人脸数量.
:rtype: int
"""
return self._SucDeletedNum
@SucDeletedNum.setter
def SucDeletedNum(self, SucDeletedNum):
self._SucDeletedNum = SucDeletedNum
@property
def SucFaceIds(self):
"""删除成功的人脸ID列表。
:rtype: list of str
"""
return self._SucFaceIds
@SucFaceIds.setter
def SucFaceIds(self, SucFaceIds):
self._SucFaceIds = SucFaceIds
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._SucDeletedNum = params.get("SucDeletedNum")
self._SucFaceIds = params.get("SucFaceIds")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class DeleteGroupRequest(AbstractModel):
"""DeleteGroup请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupId: 人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:type GroupId: str
"""
self._GroupId = None
@property
def GroupId(self):
"""人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
def _deserialize(self, params):
self._GroupId = params.get("GroupId")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class DeleteGroupResponse(AbstractModel):
"""DeleteGroup返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._RequestId = None
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._RequestId = params.get("RequestId")
class DeletePersonFromGroupRequest(AbstractModel):
"""DeletePersonFromGroup请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonId: 人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:type PersonId: str
:param _GroupId: 人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:type GroupId: str
"""
self._PersonId = None
self._GroupId = None
@property
def PersonId(self):
"""人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
@property
def GroupId(self):
"""人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
def _deserialize(self, params):
self._PersonId = params.get("PersonId")
self._GroupId = params.get("GroupId")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class DeletePersonFromGroupResponse(AbstractModel):
"""DeletePersonFromGroup返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._RequestId = None
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._RequestId = params.get("RequestId")
class DeletePersonRequest(AbstractModel):
"""DeletePerson请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonId: 人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:type PersonId: str
"""
self._PersonId = None
@property
def PersonId(self):
"""人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
def _deserialize(self, params):
self._PersonId = params.get("PersonId")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class DeletePersonResponse(AbstractModel):
"""DeletePerson返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._RequestId = None
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._RequestId = params.get("RequestId")
class DenseFaceShape(AbstractModel):
"""稠密关键点详细信息
"""
def __init__(self):
r"""
:param _X: 人脸框左上角横坐标。
:type X: int
:param _Y: 人脸框左上角纵坐标。
:type Y: int
:param _Width: 人脸框宽度。
:type Width: int
:param _Height: 人脸框高度。
:type Height: int
:param _LeftEye: 描述左侧眼睛轮廓的 XX 点。
:type LeftEye: list of Point
:param _RightEye: 描述右侧眼睛轮廓的 XX 点。
:type RightEye: list of Point
:param _LeftEyeBrow: 描述左侧眉毛轮廓的 XX 点。
:type LeftEyeBrow: list of Point
:param _RightEyeBrow: 描述右侧眉毛轮廓的 XX 点。
:type RightEyeBrow: list of Point
:param _MouthOutside: 描述外嘴巴轮廓的 XX 点， 从左侧开始逆时针返回。
:type MouthOutside: list of Point
:param _MouthInside: 描述内嘴巴轮廓的 XX 点，从左侧开始逆时针返回。
:type MouthInside: list of Point
:param _Nose: 描述鼻子轮廓的 XX 点。
:type Nose: list of Point
:param _LeftPupil: 左瞳孔轮廓的 XX 个点。
:type LeftPupil: list of Point
:param _RightPupil: 右瞳孔轮廓的 XX 个点。
:type RightPupil: list of Point
:param _CentralAxis: 中轴线轮廓的 XX 个点。
:type CentralAxis: list of Point
:param _Chin: 下巴轮廓的 XX 个点。
:type Chin: list of Point
:param _LeftEyeBags: 左眼袋的 XX 个点。
:type LeftEyeBags: list of Point
:param _RightEyeBags: 右眼袋的 XX 个点。
:type RightEyeBags: list of Point
:param _Forehead: 额头的 XX 个点。
:type Forehead: list of Point
"""
self._X = None
self._Y = None
self._Width = None
self._Height = None
self._LeftEye = None
self._RightEye = None
self._LeftEyeBrow = None
self._RightEyeBrow = None
self._MouthOutside = None
self._MouthInside = None
self._Nose = None
self._LeftPupil = None
self._RightPupil = None
self._CentralAxis = None
self._Chin = None
self._LeftEyeBags = None
self._RightEyeBags = None
self._Forehead = None
@property
def X(self):
"""人脸框左上角横坐标。
:rtype: int
"""
return self._X
@X.setter
def X(self, X):
self._X = X
@property
def Y(self):
"""人脸框左上角纵坐标。
:rtype: int
"""
return self._Y
@Y.setter
def Y(self, Y):
self._Y = Y
@property
def Width(self):
"""人脸框宽度。
:rtype: int
"""
return self._Width
@Width.setter
def Width(self, Width):
self._Width = Width
@property
def Height(self):
"""人脸框高度。
:rtype: int
"""
return self._Height
@Height.setter
def Height(self, Height):
self._Height = Height
@property
def LeftEye(self):
"""描述左侧眼睛轮廓的 XX 点。
:rtype: list of Point
"""
return self._LeftEye
@LeftEye.setter
def LeftEye(self, LeftEye):
self._LeftEye = LeftEye
@property
def RightEye(self):
"""描述右侧眼睛轮廓的 XX 点。
:rtype: list of Point
"""
return self._RightEye
@RightEye.setter
def RightEye(self, RightEye):
self._RightEye = RightEye
@property
def LeftEyeBrow(self):
"""描述左侧眉毛轮廓的 XX 点。
:rtype: list of Point
"""
return self._LeftEyeBrow
@LeftEyeBrow.setter
def LeftEyeBrow(self, LeftEyeBrow):
self._LeftEyeBrow = LeftEyeBrow
@property
def RightEyeBrow(self):
"""描述右侧眉毛轮廓的 XX 点。
:rtype: list of Point
"""
return self._RightEyeBrow
@RightEyeBrow.setter
def RightEyeBrow(self, RightEyeBrow):
self._RightEyeBrow = RightEyeBrow
@property
def MouthOutside(self):
"""描述外嘴巴轮廓的 XX 点， 从左侧开始逆时针返回。
:rtype: list of Point
"""
return self._MouthOutside
@MouthOutside.setter
def MouthOutside(self, MouthOutside):
self._MouthOutside = MouthOutside
@property
def MouthInside(self):
"""描述内嘴巴轮廓的 XX 点，从左侧开始逆时针返回。
:rtype: list of Point
"""
return self._MouthInside
@MouthInside.setter
def MouthInside(self, MouthInside):
self._MouthInside = MouthInside
@property
def Nose(self):
"""描述鼻子轮廓的 XX 点。
:rtype: list of Point
"""
return self._Nose
@Nose.setter
def Nose(self, Nose):
self._Nose = Nose
@property
def LeftPupil(self):
"""左瞳孔轮廓的 XX 个点。
:rtype: list of Point
"""
return self._LeftPupil
@LeftPupil.setter
def LeftPupil(self, LeftPupil):
self._LeftPupil = LeftPupil
@property
def RightPupil(self):
"""右瞳孔轮廓的 XX 个点。
:rtype: list of Point
"""
return self._RightPupil
@RightPupil.setter
def RightPupil(self, RightPupil):
self._RightPupil = RightPupil
@property
def CentralAxis(self):
"""中轴线轮廓的 XX 个点。
:rtype: list of Point
"""
return self._CentralAxis
@CentralAxis.setter
def CentralAxis(self, CentralAxis):
self._CentralAxis = CentralAxis
@property
def Chin(self):
"""下巴轮廓的 XX 个点。
:rtype: list of Point
"""
return self._Chin
@Chin.setter
def Chin(self, Chin):
self._Chin = Chin
@property
def LeftEyeBags(self):
"""左眼袋的 XX 个点。
:rtype: list of Point
"""
return self._LeftEyeBags
@LeftEyeBags.setter
def LeftEyeBags(self, LeftEyeBags):
self._LeftEyeBags = LeftEyeBags
@property
def RightEyeBags(self):
"""右眼袋的 XX 个点。
:rtype: list of Point
"""
return self._RightEyeBags
@RightEyeBags.setter
def RightEyeBags(self, RightEyeBags):
self._RightEyeBags = RightEyeBags
@property
def Forehead(self):
"""额头的 XX 个点。
:rtype: list of Point
"""
return self._Forehead
@Forehead.setter
def Forehead(self, Forehead):
self._Forehead = Forehead
def _deserialize(self, params):
self._X = params.get("X")
self._Y = params.get("Y")
self._Width = params.get("Width")
self._Height = params.get("Height")
if params.get("LeftEye") is not None:
self._LeftEye = []
for item in params.get("LeftEye"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._LeftEye.append(obj)
if params.get("RightEye") is not None:
self._RightEye = []
for item in params.get("RightEye"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._RightEye.append(obj)
if params.get("LeftEyeBrow") is not None:
self._LeftEyeBrow = []
for item in params.get("LeftEyeBrow"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._LeftEyeBrow.append(obj)
if params.get("RightEyeBrow") is not None:
self._RightEyeBrow = []
for item in params.get("RightEyeBrow"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._RightEyeBrow.append(obj)
if params.get("MouthOutside") is not None:
self._MouthOutside = []
for item in params.get("MouthOutside"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._MouthOutside.append(obj)
if params.get("MouthInside") is not None:
self._MouthInside = []
for item in params.get("MouthInside"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._MouthInside.append(obj)
if params.get("Nose") is not None:
self._Nose = []
for item in params.get("Nose"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._Nose.append(obj)
if params.get("LeftPupil") is not None:
self._LeftPupil = []
for item in params.get("LeftPupil"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._LeftPupil.append(obj)
if params.get("RightPupil") is not None:
self._RightPupil = []
for item in params.get("RightPupil"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._RightPupil.append(obj)
if params.get("CentralAxis") is not None:
self._CentralAxis = []
for item in params.get("CentralAxis"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._CentralAxis.append(obj)
if params.get("Chin") is not None:
self._Chin = []
for item in params.get("Chin"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._Chin.append(obj)
if params.get("LeftEyeBags") is not None:
self._LeftEyeBags = []
for item in params.get("LeftEyeBags"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._LeftEyeBags.append(obj)
if params.get("RightEyeBags") is not None:
self._RightEyeBags = []
for item in params.get("RightEyeBags"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._RightEyeBags.append(obj)
if params.get("Forehead") is not None:
self._Forehead = []
for item in params.get("Forehead"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._Forehead.append(obj)
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class DetectFaceAttributesRequest(AbstractModel):
"""DetectFaceAttributes请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _MaxFaceNum: 最多处理的人脸数目。
- 默认值为1（仅检测图片中面积最大的那张人脸），最大值为120。
- 此参数用于控制处理待检测图片中的人脸个数，值越小，处理速度越快。
:type MaxFaceNum: int
:param _Image: 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Image: str
:param _Url: 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Url: str
:param _FaceAttributesType: 是否返回年龄、性别、情绪等属性。
- 合法值为（大小写不敏感）：None、Age、Beauty、Emotion、Eye、Eyebrow、Gender、Hair、Hat、Headpose、Mask、Mouth、Moustache、Nose、Shape、Skin、Smile。
- None为不需要返回。
- 默认为 None。即FaceAttributesType属性为空时，各属性返回值为0。
- 需要将属性组成一个用逗号分隔的字符串，属性之间的顺序没有要求。
- 关于各属性的详细描述，参见下文出参。
- 最多返回面积最大的 5 张人脸属性信息，超过 5 张人脸（第 6 张及以后的人脸）的 AttributesInfo 不具备参考意义。
:type FaceAttributesType: str
:param _NeedRotateDetection: 是否开启图片旋转识别支持。
- 0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:type NeedRotateDetection: int
:param _FaceModelVersion: 人脸识别服务所用的算法模型版本。本接口仅支持“3.0”输入
:type FaceModelVersion: str
"""
self._MaxFaceNum = None
self._Image = None
self._Url = None
self._FaceAttributesType = None
self._NeedRotateDetection = None
self._FaceModelVersion = None
@property
def MaxFaceNum(self):
"""最多处理的人脸数目。
- 默认值为1（仅检测图片中面积最大的那张人脸），最大值为120。
- 此参数用于控制处理待检测图片中的人脸个数，值越小，处理速度越快。
:rtype: int
"""
return self._MaxFaceNum
@MaxFaceNum.setter
def MaxFaceNum(self, MaxFaceNum):
self._MaxFaceNum = MaxFaceNum
@property
def Image(self):
"""图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Image
@Image.setter
def Image(self, Image):
self._Image = Image
@property
def Url(self):
"""图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Url
@Url.setter
def Url(self, Url):
self._Url = Url
@property
def FaceAttributesType(self):
"""是否返回年龄、性别、情绪等属性。
- 合法值为（大小写不敏感）：None、Age、Beauty、Emotion、Eye、Eyebrow、Gender、Hair、Hat、Headpose、Mask、Mouth、Moustache、Nose、Shape、Skin、Smile。
- None为不需要返回。
- 默认为 None。即FaceAttributesType属性为空时，各属性返回值为0。
- 需要将属性组成一个用逗号分隔的字符串，属性之间的顺序没有要求。
- 关于各属性的详细描述，参见下文出参。
- 最多返回面积最大的 5 张人脸属性信息，超过 5 张人脸（第 6 张及以后的人脸）的 AttributesInfo 不具备参考意义。
:rtype: str
"""
return self._FaceAttributesType
@FaceAttributesType.setter
def FaceAttributesType(self, FaceAttributesType):
self._FaceAttributesType = FaceAttributesType
@property
def NeedRotateDetection(self):
"""是否开启图片旋转识别支持。
- 0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:rtype: int
"""
return self._NeedRotateDetection
@NeedRotateDetection.setter
def NeedRotateDetection(self, NeedRotateDetection):
self._NeedRotateDetection = NeedRotateDetection
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别服务所用的算法模型版本。本接口仅支持“3.0”输入
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
def _deserialize(self, params):
self._MaxFaceNum = params.get("MaxFaceNum")
self._Image = params.get("Image")
self._Url = params.get("Url")
self._FaceAttributesType = params.get("FaceAttributesType")
self._NeedRotateDetection = params.get("NeedRotateDetection")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class DetectFaceAttributesResponse(AbstractModel):
"""DetectFaceAttributes返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _ImageWidth: 请求的图片宽度。
:type ImageWidth: int
:param _ImageHeight: 请求的图片高度。
:type ImageHeight: int
:param _FaceDetailInfos: 人脸信息列表。
:type FaceDetailInfos: list of FaceDetailInfo
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._ImageWidth = None
self._ImageHeight = None
self._FaceDetailInfos = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def ImageWidth(self):
"""请求的图片宽度。
:rtype: int
"""
return self._ImageWidth
@ImageWidth.setter
def ImageWidth(self, ImageWidth):
self._ImageWidth = ImageWidth
@property
def ImageHeight(self):
"""请求的图片高度。
:rtype: int
"""
return self._ImageHeight
@ImageHeight.setter
def ImageHeight(self, ImageHeight):
self._ImageHeight = ImageHeight
@property
def FaceDetailInfos(self):
"""人脸信息列表。
:rtype: list of FaceDetailInfo
"""
return self._FaceDetailInfos
@FaceDetailInfos.setter
def FaceDetailInfos(self, FaceDetailInfos):
self._FaceDetailInfos = FaceDetailInfos
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._ImageWidth = params.get("ImageWidth")
self._ImageHeight = params.get("ImageHeight")
if params.get("FaceDetailInfos") is not None:
self._FaceDetailInfos = []
for item in params.get("FaceDetailInfos"):
obj = FaceDetailInfo()
obj._deserialize(item)
self._FaceDetailInfos.append(obj)
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class DetectFaceRequest(AbstractModel):
"""DetectFace请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _MaxFaceNum: 最多处理的人脸数目。
- 默认值为1（仅检测图片中面积最大的那张人脸），最大值为120。
- 此参数用于控制处理待检测图片中的人脸个数，值越小，处理速度越快。
:type MaxFaceNum: int
:param _MinFaceSize: 人脸长和宽的最小尺寸，单位为像素，低于MinFaceSize值的人脸不会被检测。
- 只支持设置34和20，建议使用34。
:type MinFaceSize: int
:param _Image: 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Image: str
:param _Url: 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Url: str
:param _NeedFaceAttributes: 是否需要返回人脸属性信息（FaceAttributesInfo）。
- 0 为不需要返回，1 为需要返回。
- 默认为 0。
- 非 1 值均视为不需要返回，此时 FaceAttributesInfo 不具备参考意义。
- 最多返回面积最大的 5 张人脸属性信息，超过 5 张人脸（第 6 张及以后的人脸）的 FaceAttributesInfo 不具备参考意义。
- 提取人脸属性信息较为耗时，如不需要人脸属性信息，建议关闭此项功能，加快人脸检测速度。
:type NeedFaceAttributes: int
:param _NeedQualityDetection: 是否开启质量检测。
- 0 为关闭，1 为开启。
- 默认为 0。
- 非 1 值均视为不进行质量检测。
- 最多返回面积最大的 30 张人脸质量分信息，超过 30 张人脸（第 31 张及以后的人脸）的 FaceQualityInfo不具备参考意义。
- 建议：人脸入库操作建议开启此功能。
:type NeedQualityDetection: int
:param _FaceModelVersion: 人脸识别服务所用的算法模型版本。
- 目前入参支持 “2.0”和“3.0“ 两个输入。
- 2020年4月2日开始，默认为“3.0”，之前使用过本接口的账号若未填写本参数默认为“2.0”。
- 2020年11月26日后开通服务的账号仅支持输入“3.0”。
- 不同算法模型版本对应的人脸识别算法不同，新版本的整体效果会优于旧版本，建议使用“3.0”版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _NeedRotateDetection: 是否开启图片旋转识别支持。
- 0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:type NeedRotateDetection: int
"""
self._MaxFaceNum = None
self._MinFaceSize = None
self._Image = None
self._Url = None
self._NeedFaceAttributes = None
self._NeedQualityDetection = None
self._FaceModelVersion = None
self._NeedRotateDetection = None
@property
def MaxFaceNum(self):
"""最多处理的人脸数目。
- 默认值为1（仅检测图片中面积最大的那张人脸），最大值为120。
- 此参数用于控制处理待检测图片中的人脸个数，值越小，处理速度越快。
:rtype: int
"""
return self._MaxFaceNum
@MaxFaceNum.setter
def MaxFaceNum(self, MaxFaceNum):
self._MaxFaceNum = MaxFaceNum
@property
def MinFaceSize(self):
"""人脸长和宽的最小尺寸，单位为像素，低于MinFaceSize值的人脸不会被检测。
- 只支持设置34和20，建议使用34。
:rtype: int
"""
return self._MinFaceSize
@MinFaceSize.setter
def MinFaceSize(self, MinFaceSize):
self._MinFaceSize = MinFaceSize
@property
def Image(self):
"""图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Image
@Image.setter
def Image(self, Image):
self._Image = Image
@property
def Url(self):
"""图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Url
@Url.setter
def Url(self, Url):
self._Url = Url
@property
def NeedFaceAttributes(self):
"""是否需要返回人脸属性信息（FaceAttributesInfo）。
- 0 为不需要返回，1 为需要返回。
- 默认为 0。
- 非 1 值均视为不需要返回，此时 FaceAttributesInfo 不具备参考意义。
- 最多返回面积最大的 5 张人脸属性信息，超过 5 张人脸（第 6 张及以后的人脸）的 FaceAttributesInfo 不具备参考意义。
- 提取人脸属性信息较为耗时，如不需要人脸属性信息，建议关闭此项功能，加快人脸检测速度。
:rtype: int
"""
return self._NeedFaceAttributes
@NeedFaceAttributes.setter
def NeedFaceAttributes(self, NeedFaceAttributes):
self._NeedFaceAttributes = NeedFaceAttributes
@property
def NeedQualityDetection(self):
"""是否开启质量检测。
- 0 为关闭，1 为开启。
- 默认为 0。
- 非 1 值均视为不进行质量检测。
- 最多返回面积最大的 30 张人脸质量分信息，超过 30 张人脸（第 31 张及以后的人脸）的 FaceQualityInfo不具备参考意义。
- 建议：人脸入库操作建议开启此功能。
:rtype: int
"""
return self._NeedQualityDetection
@NeedQualityDetection.setter
def NeedQualityDetection(self, NeedQualityDetection):
self._NeedQualityDetection = NeedQualityDetection
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别服务所用的算法模型版本。
- 目前入参支持 “2.0”和“3.0“ 两个输入。
- 2020年4月2日开始，默认为“3.0”，之前使用过本接口的账号若未填写本参数默认为“2.0”。
- 2020年11月26日后开通服务的账号仅支持输入“3.0”。
- 不同算法模型版本对应的人脸识别算法不同，新版本的整体效果会优于旧版本，建议使用“3.0”版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def NeedRotateDetection(self):
"""是否开启图片旋转识别支持。
- 0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:rtype: int
"""
return self._NeedRotateDetection
@NeedRotateDetection.setter
def NeedRotateDetection(self, NeedRotateDetection):
self._NeedRotateDetection = NeedRotateDetection
def _deserialize(self, params):
self._MaxFaceNum = params.get("MaxFaceNum")
self._MinFaceSize = params.get("MinFaceSize")
self._Image = params.get("Image")
self._Url = params.get("Url")
self._NeedFaceAttributes = params.get("NeedFaceAttributes")
self._NeedQualityDetection = params.get("NeedQualityDetection")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._NeedRotateDetection = params.get("NeedRotateDetection")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class DetectFaceResponse(AbstractModel):
"""DetectFace返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _ImageWidth: 请求的图片宽度。
:type ImageWidth: int
:param _ImageHeight: 请求的图片高度。
:type ImageHeight: int
:param _FaceInfos: 人脸信息列表。
- 包含人脸坐标信息、属性信息（若需要）、质量分信息（若需要）。
:type FaceInfos: list of FaceInfo
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._ImageWidth = None
self._ImageHeight = None
self._FaceInfos = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def ImageWidth(self):
"""请求的图片宽度。
:rtype: int
"""
return self._ImageWidth
@ImageWidth.setter
def ImageWidth(self, ImageWidth):
self._ImageWidth = ImageWidth
@property
def ImageHeight(self):
"""请求的图片高度。
:rtype: int
"""
return self._ImageHeight
@ImageHeight.setter
def ImageHeight(self, ImageHeight):
self._ImageHeight = ImageHeight
@property
def FaceInfos(self):
"""人脸信息列表。
- 包含人脸坐标信息、属性信息（若需要）、质量分信息（若需要）。
:rtype: list of FaceInfo
"""
return self._FaceInfos
@FaceInfos.setter
def FaceInfos(self, FaceInfos):
self._FaceInfos = FaceInfos
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._ImageWidth = params.get("ImageWidth")
self._ImageHeight = params.get("ImageHeight")
if params.get("FaceInfos") is not None:
self._FaceInfos = []
for item in params.get("FaceInfos"):
obj = FaceInfo()
obj._deserialize(item)
self._FaceInfos.append(obj)
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class DetectFaceSimilarityRequest(AbstractModel):
"""DetectFaceSimilarity请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _ImageA: A 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中置信度最高的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type ImageA: str
:param _ImageB: B 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中置信度最高的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type ImageB: str
:param _UrlA: A 图片的 Url。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- A 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type UrlA: str
:param _UrlB: B 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- B 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type UrlB: str
:param _QualityControl: 图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制；
1: 较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况；
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况；
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况；
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多，在某一维度上存在轻微问题；
默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:type QualityControl: int
"""
self._ImageA = None
self._ImageB = None
self._UrlA = None
self._UrlB = None
self._QualityControl = None
@property
def ImageA(self):
"""A 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中置信度最高的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._ImageA
@ImageA.setter
def ImageA(self, ImageA):
self._ImageA = ImageA
@property
def ImageB(self):
"""B 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中置信度最高的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._ImageB
@ImageB.setter
def ImageB(self, ImageB):
self._ImageB = ImageB
@property
def UrlA(self):
"""A 图片的 Url。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- A 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._UrlA
@UrlA.setter
def UrlA(self, UrlA):
self._UrlA = UrlA
@property
def UrlB(self):
"""B 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。所有格式的图片短边像素不小于64。
- B 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._UrlB
@UrlB.setter
def UrlB(self, UrlB):
self._UrlB = UrlB
@property
def QualityControl(self):
"""图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制；
1: 较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况；
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况；
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况；
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多，在某一维度上存在轻微问题；
默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:rtype: int
"""
return self._QualityControl
@QualityControl.setter
def QualityControl(self, QualityControl):
self._QualityControl = QualityControl
def _deserialize(self, params):
self._ImageA = params.get("ImageA")
self._ImageB = params.get("ImageB")
self._UrlA = params.get("UrlA")
self._UrlB = params.get("UrlB")
self._QualityControl = params.get("QualityControl")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class DetectFaceSimilarityResponse(AbstractModel):
"""DetectFaceSimilarity返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Score: 取值范围 [0.00, 100.00]。
推荐相似度大于等于70时可判断为同一人，可根据具体场景自行调整阈值（阈值70的误通过率为千分之一，阈值80的误通过率是万分之一）。
:type Score: float
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._Score = None
self._RequestId = None
@property
def Score(self):
"""取值范围 [0.00, 100.00]。
推荐相似度大于等于70时可判断为同一人，可根据具体场景自行调整阈值（阈值70的误通过率为千分之一，阈值80的误通过率是万分之一）。
:rtype: float
"""
return self._Score
@Score.setter
def Score(self, Score):
self._Score = Score
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._Score = params.get("Score")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class DetectLiveFaceAccurateRequest(AbstractModel):
"""DetectLiveFaceAccurate请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Image: 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 图片的宽高比请接近 3:4，手机拍摄比例最佳。
- 人脸尺寸大于100X100像素。
- 图片格式支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Image: str
:param _Url: 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片的宽高比请接近 3:4，手机拍摄比例最佳。
- 人脸尺寸大于100X100像素。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 图片格式支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Url: str
:param _FaceModelVersion: 人脸识别服务所用的算法模型版本。目前入参支持“3.0“。
:type FaceModelVersion: str
"""
self._Image = None
self._Url = None
self._FaceModelVersion = None
@property
def Image(self):
"""图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 图片的宽高比请接近 3:4，手机拍摄比例最佳。
- 人脸尺寸大于100X100像素。
- 图片格式支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Image
@Image.setter
def Image(self, Image):
self._Image = Image
@property
def Url(self):
"""图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片的宽高比请接近 3:4，手机拍摄比例最佳。
- 人脸尺寸大于100X100像素。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 图片格式支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Url
@Url.setter
def Url(self, Url):
self._Url = Url
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别服务所用的算法模型版本。目前入参支持“3.0“。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
def _deserialize(self, params):
self._Image = params.get("Image")
self._Url = params.get("Url")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class DetectLiveFaceAccurateResponse(AbstractModel):
"""DetectLiveFaceAccurate返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Score: 活体打分。
- 取值范围 [0,100]。
- 根据活体分数对应的阈值区间来判断是否为翻拍。
- 目前阈值可分为[5,10,40,70,90]，其中推荐阈值为40。
:type Score: float
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._Score = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def Score(self):
"""活体打分。
- 取值范围 [0,100]。
- 根据活体分数对应的阈值区间来判断是否为翻拍。
- 目前阈值可分为[5,10,40,70,90]，其中推荐阈值为40。
:rtype: float
"""
return self._Score
@Score.setter
def Score(self, Score):
self._Score = Score
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._Score = params.get("Score")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class DetectLiveFaceRequest(AbstractModel):
"""DetectLiveFace请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Image: 图片 base64 数据，base64 编码后大小不可超过5M。
jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。（图片的宽高比请接近3:4，不符合宽高比的图片返回的分值不具备参考意义）。
支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Image: str
:param _Url: 图片的 Url 。对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
（图片的宽高比请接近 3:4，不符合宽高比的图片返回的分值不具备参考意义）
图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Url: str
:param _FaceModelVersion: 人脸识别服务所用的算法模型版本。
目前入参支持 “2.0”和“3.0“ 两个输入。
2020年4月2日开始，默认为“3.0”，之前使用过本接口的账号若未填写本参数默认为“2.0”。
2020年11月26日后开通服务的账号仅支持输入“3.0”。
不同算法模型版本对应的人脸识别算法不同，新版本的整体效果会优于旧版本，建议使用“3.0”版本。
:type FaceModelVersion: str
"""
self._Image = None
self._Url = None
self._FaceModelVersion = None
@property
def Image(self):
"""图片 base64 数据，base64 编码后大小不可超过5M。
jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。（图片的宽高比请接近3:4，不符合宽高比的图片返回的分值不具备参考意义）。
支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Image
@Image.setter
def Image(self, Image):
self._Image = Image
@property
def Url(self):
"""图片的 Url 。对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
（图片的宽高比请接近 3:4，不符合宽高比的图片返回的分值不具备参考意义）
图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Url
@Url.setter
def Url(self, Url):
self._Url = Url
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别服务所用的算法模型版本。
目前入参支持 “2.0”和“3.0“ 两个输入。
2020年4月2日开始，默认为“3.0”，之前使用过本接口的账号若未填写本参数默认为“2.0”。
2020年11月26日后开通服务的账号仅支持输入“3.0”。
不同算法模型版本对应的人脸识别算法不同，新版本的整体效果会优于旧版本，建议使用“3.0”版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
def _deserialize(self, params):
self._Image = params.get("Image")
self._Url = params.get("Url")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class DetectLiveFaceResponse(AbstractModel):
"""DetectLiveFace返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Score: 活体打分，取值范围 [0,100]，分数一般落于[80, 100]区间内，0分也为常见值。推荐相大于 87 时可判断为活体。可根据具体场景自行调整阈值。
本字段当且仅当FaceModelVersion为2.0时才具备参考意义。
:type Score: float
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _IsLiveness: 活体检测是否通过。
本字段只有FaceModelVersion为3.0时才具备参考意义。
:type IsLiveness: bool
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._Score = None
self._FaceModelVersion = None
self._IsLiveness = None
self._RequestId = None
@property
def Score(self):
"""活体打分，取值范围 [0,100]，分数一般落于[80, 100]区间内，0分也为常见值。推荐相大于 87 时可判断为活体。可根据具体场景自行调整阈值。
本字段当且仅当FaceModelVersion为2.0时才具备参考意义。
:rtype: float
"""
return self._Score
@Score.setter
def Score(self, Score):
self._Score = Score
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def IsLiveness(self):
"""活体检测是否通过。
本字段只有FaceModelVersion为3.0时才具备参考意义。
:rtype: bool
"""
return self._IsLiveness
@IsLiveness.setter
def IsLiveness(self, IsLiveness):
self._IsLiveness = IsLiveness
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._Score = params.get("Score")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._IsLiveness = params.get("IsLiveness")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class Eye(AbstractModel):
"""眼睛信息
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Glass: 识别是否佩戴眼镜。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：无眼镜，1：普通眼镜，2：墨镜
:type Glass: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _EyeOpen: 识别眼睛的睁开、闭合状态。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：睁开，1：闭眼
:type EyeOpen: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _EyelidType: 识别是否双眼皮。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：无，1：有。
:type EyelidType: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _EyeSize: 眼睛大小。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：小眼睛，1：普通眼睛，2：大眼睛。
:type EyeSize: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
self._Glass = None
self._EyeOpen = None
self._EyelidType = None
self._EyeSize = None
@property
def Glass(self):
"""识别是否佩戴眼镜。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：无眼镜，1：普通眼镜，2：墨镜
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._Glass
@Glass.setter
def Glass(self, Glass):
self._Glass = Glass
@property
def EyeOpen(self):
"""识别眼睛的睁开、闭合状态。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：睁开，1：闭眼
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._EyeOpen
@EyeOpen.setter
def EyeOpen(self, EyeOpen):
self._EyeOpen = EyeOpen
@property
def EyelidType(self):
"""识别是否双眼皮。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：无，1：有。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._EyelidType
@EyelidType.setter
def EyelidType(self, EyelidType):
self._EyelidType = EyelidType
@property
def EyeSize(self):
"""眼睛大小。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：小眼睛，1：普通眼睛，2：大眼睛。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._EyeSize
@EyeSize.setter
def EyeSize(self, EyeSize):
self._EyeSize = EyeSize
def _deserialize(self, params):
if params.get("Glass") is not None:
self._Glass = AttributeItem()
self._Glass._deserialize(params.get("Glass"))
if params.get("EyeOpen") is not None:
self._EyeOpen = AttributeItem()
self._EyeOpen._deserialize(params.get("EyeOpen"))
if params.get("EyelidType") is not None:
self._EyelidType = AttributeItem()
self._EyelidType._deserialize(params.get("EyelidType"))
if params.get("EyeSize") is not None:
self._EyeSize = AttributeItem()
self._EyeSize._deserialize(params.get("EyeSize"))
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class Eyebrow(AbstractModel):
"""眉毛信息
"""
def __init__(self):
r"""
:param _EyebrowDensity: 眉毛浓密。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：淡眉，1：浓眉。
:type EyebrowDensity: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _EyebrowCurve: 眉毛弯曲。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：不弯，1：弯眉。
:type EyebrowCurve: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _EyebrowLength: 眉毛长短。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：短眉毛，1：长眉毛。
:type EyebrowLength: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
self._EyebrowDensity = None
self._EyebrowCurve = None
self._EyebrowLength = None
@property
def EyebrowDensity(self):
"""眉毛浓密。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：淡眉，1：浓眉。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._EyebrowDensity
@EyebrowDensity.setter
def EyebrowDensity(self, EyebrowDensity):
self._EyebrowDensity = EyebrowDensity
@property
def EyebrowCurve(self):
"""眉毛弯曲。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：不弯，1：弯眉。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._EyebrowCurve
@EyebrowCurve.setter
def EyebrowCurve(self, EyebrowCurve):
self._EyebrowCurve = EyebrowCurve
@property
def EyebrowLength(self):
"""眉毛长短。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：短眉毛，1：长眉毛。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._EyebrowLength
@EyebrowLength.setter
def EyebrowLength(self, EyebrowLength):
self._EyebrowLength = EyebrowLength
def _deserialize(self, params):
if params.get("EyebrowDensity") is not None:
self._EyebrowDensity = AttributeItem()
self._EyebrowDensity._deserialize(params.get("EyebrowDensity"))
if params.get("EyebrowCurve") is not None:
self._EyebrowCurve = AttributeItem()
self._EyebrowCurve._deserialize(params.get("EyebrowCurve"))
if params.get("EyebrowLength") is not None:
self._EyebrowLength = AttributeItem()
self._EyebrowLength._deserialize(params.get("EyebrowLength"))
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class FaceAttributesInfo(AbstractModel):
"""人脸属性信息，包含性别( gender )、年龄( age )、表情( expression )、
魅力( beauty )、眼镜( glass )、口罩（mask）、头发（hair）和姿态 (pitch，roll，yaw )。只有当 NeedFaceAttributes 设为 1 时才返回有效信息，最多返回面积最大的 5 张人脸属性信息，超过 5 张人脸（第 6 张及以后的人脸）的 FaceAttributesInfo 不具备参考意义。
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Gender: 性别。
- 取值说明：[0~49]为女性，[50，100]为男性，越接近0和100表示置信度越高。
- NeedFaceAttributes 不为 1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Gender: int
:param _Age: 年龄 。
- 取值范围：[0~100]。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Age: int
:param _Expression: 微笑。
- 取值说明：[0(normal，正常)~100(laugh，大笑)]。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Expression: int
:param _Glass: 是否有眼镜。
- 取值范围： [true,false]。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Glass: bool
:param _Pitch: 上下偏移。
- 取值范围：[-30,30]，单位角度。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
- 建议：人脸入库选择[-10,10]的图片。
:type Pitch: int
:param _Yaw: 左右偏移。
- 取值范围：[-30,30]，单位角度。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
- 建议：人脸入库选择[-10,10]的图片。
:type Yaw: int
:param _Roll: 平面旋转。
- 取值范围：[-180,180]，单位角度。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
- 建议：人脸入库选择[-20,20]的图片。
:type Roll: int
:param _Beauty: 魅力。
- 取值范围：[0~100]。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Beauty: int
:param _Hat: 是否有帽子。
- 取值范围： [true,false]。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Hat: bool
:param _Mask: 是否有口罩。
- 取值范围： [true,false]。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Mask: bool
:param _Hair: 头发信息，包含头发长度（length）、有无刘海（bang）、头发颜色（color）。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Hair: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceHairAttributesInfo`
:param _EyeOpen: 双眼是否睁开。
- 取值范围： [true,false]。
- 只要有超过一只眼睛闭眼，就返回false。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type EyeOpen: bool
"""
self._Gender = None
self._Age = None
self._Expression = None
self._Glass = None
self._Pitch = None
self._Yaw = None
self._Roll = None
self._Beauty = None
self._Hat = None
self._Mask = None
self._Hair = None
self._EyeOpen = None
@property
def Gender(self):
"""性别。
- 取值说明：[0~49]为女性，[50，100]为男性，越接近0和100表示置信度越高。
- NeedFaceAttributes 不为 1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: int
"""
return self._Gender
@Gender.setter
def Gender(self, Gender):
self._Gender = Gender
@property
def Age(self):
"""年龄 。
- 取值范围：[0~100]。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: int
"""
return self._Age
@Age.setter
def Age(self, Age):
self._Age = Age
@property
def Expression(self):
"""微笑。
- 取值说明：[0(normal，正常)~100(laugh，大笑)]。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: int
"""
return self._Expression
@Expression.setter
def Expression(self, Expression):
self._Expression = Expression
@property
def Glass(self):
"""是否有眼镜。
- 取值范围： [true,false]。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: bool
"""
return self._Glass
@Glass.setter
def Glass(self, Glass):
self._Glass = Glass
@property
def Pitch(self):
"""上下偏移。
- 取值范围：[-30,30]，单位角度。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
- 建议：人脸入库选择[-10,10]的图片。
:rtype: int
"""
return self._Pitch
@Pitch.setter
def Pitch(self, Pitch):
self._Pitch = Pitch
@property
def Yaw(self):
"""左右偏移。
- 取值范围：[-30,30]，单位角度。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
- 建议：人脸入库选择[-10,10]的图片。
:rtype: int
"""
return self._Yaw
@Yaw.setter
def Yaw(self, Yaw):
self._Yaw = Yaw
@property
def Roll(self):
"""平面旋转。
- 取值范围：[-180,180]，单位角度。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
- 建议：人脸入库选择[-20,20]的图片。
:rtype: int
"""
return self._Roll
@Roll.setter
def Roll(self, Roll):
self._Roll = Roll
@property
def Beauty(self):
"""魅力。
- 取值范围：[0~100]。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: int
"""
return self._Beauty
@Beauty.setter
def Beauty(self, Beauty):
self._Beauty = Beauty
@property
def Hat(self):
"""是否有帽子。
- 取值范围： [true,false]。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: bool
"""
return self._Hat
@Hat.setter
def Hat(self, Hat):
self._Hat = Hat
@property
def Mask(self):
"""是否有口罩。
- 取值范围： [true,false]。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: bool
"""
return self._Mask
@Mask.setter
def Mask(self, Mask):
self._Mask = Mask
@property
def Hair(self):
"""头发信息，包含头发长度（length）、有无刘海（bang）、头发颜色（color）。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceHairAttributesInfo`
"""
return self._Hair
@Hair.setter
def Hair(self, Hair):
self._Hair = Hair
@property
def EyeOpen(self):
"""双眼是否睁开。
- 取值范围： [true,false]。
- 只要有超过一只眼睛闭眼，就返回false。
- NeedFaceAttributes 不为1 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: bool
"""
return self._EyeOpen
@EyeOpen.setter
def EyeOpen(self, EyeOpen):
self._EyeOpen = EyeOpen
def _deserialize(self, params):
self._Gender = params.get("Gender")
self._Age = params.get("Age")
self._Expression = params.get("Expression")
self._Glass = params.get("Glass")
self._Pitch = params.get("Pitch")
self._Yaw = params.get("Yaw")
self._Roll = params.get("Roll")
self._Beauty = params.get("Beauty")
self._Hat = params.get("Hat")
self._Mask = params.get("Mask")
if params.get("Hair") is not None:
self._Hair = FaceHairAttributesInfo()
self._Hair._deserialize(params.get("Hair"))
self._EyeOpen = params.get("EyeOpen")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class FaceDetailAttributesInfo(AbstractModel):
"""人脸属性信息，根据 FaceAttributesType 输入的类型，返回年龄（Age）、颜值（Beauty）
情绪（Emotion）、眼睛信息（Eye）、眉毛（Eyebrow）、性别（Gender）
头发（Hair）、帽子（Hat）、姿态（Headpose）、口罩（Mask）、嘴巴（Mouth）、胡子（Moustache）
鼻子（Nose）、脸型（Shape）、肤色（Skin）、微笑（Smile）等人脸属性信息。
若 FaceAttributesType 没有输入相关类型，则FaceDetaiAttributesInfo返回的细项不具备参考意义。
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Age: 年龄。
- 取值范围： [0,65]，其中65代表“65岁及以上”。
- FaceAttributesType 不含Age 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Age: int
:param _Beauty: 美丑打分。
- 取值范围：[0,100]。
- FaceAttributesType 不含 Beauty 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Beauty: int
:param _Emotion: 情绪，可识别自然、高兴、惊讶、生气、悲伤、厌恶、害怕。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：自然，1：高兴，2：惊讶，3：生气，4：悲伤，5：厌恶，6：害怕。
- FaceAttributesType 不含Emotion 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Emotion: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _Eye: 眼睛相关信息，可识别是否戴眼镜、是否闭眼、是否双眼皮和眼睛大小。
- FaceAttributesType 不含Eye 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Eye: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.Eye`
:param _Eyebrow: 眉毛相关信息，可识别眉毛浓密、弯曲、长短信息。
FaceAttributesType 不含Eyebrow 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Eyebrow: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.Eyebrow`
:param _Gender: 性别信息。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：男性，1：女性。
- FaceAttributesType 不含Gender 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Gender: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _Hair: 头发信息，包含头发长度、有无刘海、头发颜色。
- FaceAttributesType 不含Hair 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Hair: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.Hair`
:param _Hat: 帽子信息，可识别是否佩戴帽子、帽子款式、帽子颜色。
- FaceAttributesType 不含Hat 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Hat: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.Hat`
:param _HeadPose: 姿态信息，包含人脸的上下偏移、左右偏移、平面旋转信息。
- FaceAttributesType 不含Headpose 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type HeadPose: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.HeadPose`
:param _Mask: 口罩佩戴信息。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0: 无口罩， 1: 有口罩不遮脸，2: 有口罩遮下巴，3: 有口罩遮嘴，4: 正确佩戴口罩。
- FaceAttributesType 不含Mask 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Mask: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _Mouth: 嘴巴信息，可识别是否张嘴、嘴唇厚度。
- FaceAttributesType 不含 Mouth 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Mouth: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.Mouth`
:param _Moustache: 胡子信息。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：无胡子，1：有胡子。
- FaceAttributesType 不含 Moustache 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Moustache: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _Nose: 鼻子信息。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：朝天鼻，1：鹰钩鼻，2：普通，3：圆鼻头
- FaceAttributesType 不含 Nose 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Nose: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _Shape: 脸型信息。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：方脸，1：三角脸，2：鹅蛋脸，3：心形脸，4：圆脸。
- FaceAttributesType 不含 Shape 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Shape: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _Skin: 肤色信息。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：黄色皮肤，1：棕色皮肤，2：黑色皮肤，3：白色皮肤。
- FaceAttributesType 不含 Skin 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Skin: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _Smile: 微笑程度
- 取值范围：[0,100]。
- FaceAttributesType 不含 Smile 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:type Smile: int
"""
self._Age = None
self._Beauty = None
self._Emotion = None
self._Eye = None
self._Eyebrow = None
self._Gender = None
self._Hair = None
self._Hat = None
self._HeadPose = None
self._Mask = None
self._Mouth = None
self._Moustache = None
self._Nose = None
self._Shape = None
self._Skin = None
self._Smile = None
@property
def Age(self):
"""年龄。
- 取值范围： [0,65]，其中65代表“65岁及以上”。
- FaceAttributesType 不含Age 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: int
"""
return self._Age
@Age.setter
def Age(self, Age):
self._Age = Age
@property
def Beauty(self):
"""美丑打分。
- 取值范围：[0,100]。
- FaceAttributesType 不含 Beauty 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: int
"""
return self._Beauty
@Beauty.setter
def Beauty(self, Beauty):
self._Beauty = Beauty
@property
def Emotion(self):
"""情绪，可识别自然、高兴、惊讶、生气、悲伤、厌恶、害怕。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：自然，1：高兴，2：惊讶，3：生气，4：悲伤，5：厌恶，6：害怕。
- FaceAttributesType 不含Emotion 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._Emotion
@Emotion.setter
def Emotion(self, Emotion):
self._Emotion = Emotion
@property
def Eye(self):
"""眼睛相关信息，可识别是否戴眼镜、是否闭眼、是否双眼皮和眼睛大小。
- FaceAttributesType 不含Eye 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.Eye`
"""
return self._Eye
@Eye.setter
def Eye(self, Eye):
self._Eye = Eye
@property
def Eyebrow(self):
"""眉毛相关信息，可识别眉毛浓密、弯曲、长短信息。
FaceAttributesType 不含Eyebrow 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.Eyebrow`
"""
return self._Eyebrow
@Eyebrow.setter
def Eyebrow(self, Eyebrow):
self._Eyebrow = Eyebrow
@property
def Gender(self):
"""性别信息。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：男性，1：女性。
- FaceAttributesType 不含Gender 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._Gender
@Gender.setter
def Gender(self, Gender):
self._Gender = Gender
@property
def Hair(self):
"""头发信息，包含头发长度、有无刘海、头发颜色。
- FaceAttributesType 不含Hair 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.Hair`
"""
return self._Hair
@Hair.setter
def Hair(self, Hair):
self._Hair = Hair
@property
def Hat(self):
"""帽子信息，可识别是否佩戴帽子、帽子款式、帽子颜色。
- FaceAttributesType 不含Hat 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.Hat`
"""
return self._Hat
@Hat.setter
def Hat(self, Hat):
self._Hat = Hat
@property
def HeadPose(self):
"""姿态信息，包含人脸的上下偏移、左右偏移、平面旋转信息。
- FaceAttributesType 不含Headpose 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.HeadPose`
"""
return self._HeadPose
@HeadPose.setter
def HeadPose(self, HeadPose):
self._HeadPose = HeadPose
@property
def Mask(self):
"""口罩佩戴信息。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0: 无口罩， 1: 有口罩不遮脸，2: 有口罩遮下巴，3: 有口罩遮嘴，4: 正确佩戴口罩。
- FaceAttributesType 不含Mask 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._Mask
@Mask.setter
def Mask(self, Mask):
self._Mask = Mask
@property
def Mouth(self):
"""嘴巴信息，可识别是否张嘴、嘴唇厚度。
- FaceAttributesType 不含 Mouth 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.Mouth`
"""
return self._Mouth
@Mouth.setter
def Mouth(self, Mouth):
self._Mouth = Mouth
@property
def Moustache(self):
"""胡子信息。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：无胡子，1：有胡子。
- FaceAttributesType 不含 Moustache 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._Moustache
@Moustache.setter
def Moustache(self, Moustache):
self._Moustache = Moustache
@property
def Nose(self):
"""鼻子信息。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：朝天鼻，1：鹰钩鼻，2：普通，3：圆鼻头
- FaceAttributesType 不含 Nose 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._Nose
@Nose.setter
def Nose(self, Nose):
self._Nose = Nose
@property
def Shape(self):
"""脸型信息。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：方脸，1：三角脸，2：鹅蛋脸，3：心形脸，4：圆脸。
- FaceAttributesType 不含 Shape 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._Shape
@Shape.setter
def Shape(self, Shape):
self._Shape = Shape
@property
def Skin(self):
"""肤色信息。
- AttributeItem对应的Type为 —— 0：黄色皮肤，1：棕色皮肤，2：黑色皮肤，3：白色皮肤。
- FaceAttributesType 不含 Skin 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._Skin
@Skin.setter
def Skin(self, Skin):
self._Skin = Skin
@property
def Smile(self):
"""微笑程度
- 取值范围：[0,100]。
- FaceAttributesType 不含 Smile 或检测超过 5 张人脸时，此参数仍返回，但不具备参考意义。
:rtype: int
"""
return self._Smile
@Smile.setter
def Smile(self, Smile):
self._Smile = Smile
def _deserialize(self, params):
self._Age = params.get("Age")
self._Beauty = params.get("Beauty")
if params.get("Emotion") is not None:
self._Emotion = AttributeItem()
self._Emotion._deserialize(params.get("Emotion"))
if params.get("Eye") is not None:
self._Eye = Eye()
self._Eye._deserialize(params.get("Eye"))
if params.get("Eyebrow") is not None:
self._Eyebrow = Eyebrow()
self._Eyebrow._deserialize(params.get("Eyebrow"))
if params.get("Gender") is not None:
self._Gender = AttributeItem()
self._Gender._deserialize(params.get("Gender"))
if params.get("Hair") is not None:
self._Hair = Hair()
self._Hair._deserialize(params.get("Hair"))
if params.get("Hat") is not None:
self._Hat = Hat()
self._Hat._deserialize(params.get("Hat"))
if params.get("HeadPose") is not None:
self._HeadPose = HeadPose()
self._HeadPose._deserialize(params.get("HeadPose"))
if params.get("Mask") is not None:
self._Mask = AttributeItem()
self._Mask._deserialize(params.get("Mask"))
if params.get("Mouth") is not None:
self._Mouth = Mouth()
self._Mouth._deserialize(params.get("Mouth"))
if params.get("Moustache") is not None:
self._Moustache = AttributeItem()
self._Moustache._deserialize(params.get("Moustache"))
if params.get("Nose") is not None:
self._Nose = AttributeItem()
self._Nose._deserialize(params.get("Nose"))
if params.get("Shape") is not None:
self._Shape = AttributeItem()
self._Shape._deserialize(params.get("Shape"))
if params.get("Skin") is not None:
self._Skin = AttributeItem()
self._Skin._deserialize(params.get("Skin"))
self._Smile = params.get("Smile")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class FaceDetailInfo(AbstractModel):
"""人脸信息列表。
"""
def __init__(self):
r"""
:param _FaceRect: 检测出的人脸框位置。
:type FaceRect: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceRect`
:param _FaceDetailAttributesInfo: 人脸属性信息。
- 根据 FaceAttributesType 输入的类型，返回年龄（Age）、颜值（Beauty）、情绪（Emotion）、眼睛信息（Eye）、眉毛（Eyebrow）、性别（Gender）、头发（Hair）、帽子（Hat）、姿态（Headpose）、口罩（Mask）、嘴巴（Mouth）、胡子（Moustache） 、鼻子（Nose）、脸型（Shape）、肤色（Skin）、微笑（Smile）等人脸属性信息。
- 若 FaceAttributesType 没有输入相关类型，则FaceDetaiAttributesInfo返回的细项不具备参考意义。
:type FaceDetailAttributesInfo: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceDetailAttributesInfo`
"""
self._FaceRect = None
self._FaceDetailAttributesInfo = None
@property
def FaceRect(self):
"""检测出的人脸框位置。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceRect`
"""
return self._FaceRect
@FaceRect.setter
def FaceRect(self, FaceRect):
self._FaceRect = FaceRect
@property
def FaceDetailAttributesInfo(self):
"""人脸属性信息。
- 根据 FaceAttributesType 输入的类型，返回年龄（Age）、颜值（Beauty）、情绪（Emotion）、眼睛信息（Eye）、眉毛（Eyebrow）、性别（Gender）、头发（Hair）、帽子（Hat）、姿态（Headpose）、口罩（Mask）、嘴巴（Mouth）、胡子（Moustache） 、鼻子（Nose）、脸型（Shape）、肤色（Skin）、微笑（Smile）等人脸属性信息。
- 若 FaceAttributesType 没有输入相关类型，则FaceDetaiAttributesInfo返回的细项不具备参考意义。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceDetailAttributesInfo`
"""
return self._FaceDetailAttributesInfo
@FaceDetailAttributesInfo.setter
def FaceDetailAttributesInfo(self, FaceDetailAttributesInfo):
self._FaceDetailAttributesInfo = FaceDetailAttributesInfo
def _deserialize(self, params):
if params.get("FaceRect") is not None:
self._FaceRect = FaceRect()
self._FaceRect._deserialize(params.get("FaceRect"))
if params.get("FaceDetailAttributesInfo") is not None:
self._FaceDetailAttributesInfo = FaceDetailAttributesInfo()
self._FaceDetailAttributesInfo._deserialize(params.get("FaceDetailAttributesInfo"))
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class FaceHairAttributesInfo(AbstractModel):
"""人脸属性中的发型信息。
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Length: 取值范围：0：光头，1：短发，2：中发，3：长发，4：绑发。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Length: int
:param _Bang: 取值范围：0：有刘海，1：无刘海。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Bang: int
:param _Color: 取值范围：0：黑色，1：金色，2：棕色，3：灰白色。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Color: int
"""
self._Length = None
self._Bang = None
self._Color = None
@property
def Length(self):
"""取值范围：0：光头，1：短发，2：中发，3：长发，4：绑发。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._Length
@Length.setter
def Length(self, Length):
self._Length = Length
@property
def Bang(self):
"""取值范围：0：有刘海，1：无刘海。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._Bang
@Bang.setter
def Bang(self, Bang):
self._Bang = Bang
@property
def Color(self):
"""取值范围：0：黑色，1：金色，2：棕色，3：灰白色。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._Color
@Color.setter
def Color(self, Color):
self._Color = Color
def _deserialize(self, params):
self._Length = params.get("Length")
self._Bang = params.get("Bang")
self._Color = params.get("Color")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class FaceInfo(AbstractModel):
"""人脸信息列表。
"""
def __init__(self):
r"""
:param _X: 人脸框左上角横坐标。
- 人脸框包含人脸五官位置并在此基础上进行一定的扩展，若人脸框超出图片范围，会导致坐标负值。
- 若需截取完整人脸，可以在完整分completeness满足需求的情况下，将负值坐标取0。
:type X: int
:param _Y: 人脸框左上角纵坐标。
- 人脸框包含人脸五官位置并在此基础上进行一定的扩展，若人脸框超出图片范围，会导致坐标负值。
- 若需截取完整人脸，可以在完整分completeness满足需求的情况下，将负值坐标取0。
:type Y: int
:param _Width: 人脸框宽度。
:type Width: int
:param _Height: 人脸框高度。
:type Height: int
:param _FaceAttributesInfo: 人脸属性信息。
- 包含性别( gender )、年龄( age )、表情( expression )、魅力( beauty )、眼镜( glass )、口罩（mask）、头发（hair）和姿态 (pitch，roll，yaw )。
- 只有当 NeedFaceAttributes 设为 1 时才返回有效信息。
:type FaceAttributesInfo: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceAttributesInfo`
:param _FaceQualityInfo: 人脸质量信息。
- 包含质量分（score）、模糊分（sharpness）、光照分（brightness）、遮挡分（completeness）。
- 只有当NeedFaceDetection设为1时才返回有效信息。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type FaceQualityInfo: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceQualityInfo`
"""
self._X = None
self._Y = None
self._Width = None
self._Height = None
self._FaceAttributesInfo = None
self._FaceQualityInfo = None
@property
def X(self):
"""人脸框左上角横坐标。
- 人脸框包含人脸五官位置并在此基础上进行一定的扩展，若人脸框超出图片范围，会导致坐标负值。
- 若需截取完整人脸，可以在完整分completeness满足需求的情况下，将负值坐标取0。
:rtype: int
"""
return self._X
@X.setter
def X(self, X):
self._X = X
@property
def Y(self):
"""人脸框左上角纵坐标。
- 人脸框包含人脸五官位置并在此基础上进行一定的扩展，若人脸框超出图片范围，会导致坐标负值。
- 若需截取完整人脸，可以在完整分completeness满足需求的情况下，将负值坐标取0。
:rtype: int
"""
return self._Y
@Y.setter
def Y(self, Y):
self._Y = Y
@property
def Width(self):
"""人脸框宽度。
:rtype: int
"""
return self._Width
@Width.setter
def Width(self, Width):
self._Width = Width
@property
def Height(self):
"""人脸框高度。
:rtype: int
"""
return self._Height
@Height.setter
def Height(self, Height):
self._Height = Height
@property
def FaceAttributesInfo(self):
"""人脸属性信息。
- 包含性别( gender )、年龄( age )、表情( expression )、魅力( beauty )、眼镜( glass )、口罩（mask）、头发（hair）和姿态 (pitch，roll，yaw )。
- 只有当 NeedFaceAttributes 设为 1 时才返回有效信息。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceAttributesInfo`
"""
return self._FaceAttributesInfo
@FaceAttributesInfo.setter
def FaceAttributesInfo(self, FaceAttributesInfo):
self._FaceAttributesInfo = FaceAttributesInfo
@property
def FaceQualityInfo(self):
"""人脸质量信息。
- 包含质量分（score）、模糊分（sharpness）、光照分（brightness）、遮挡分（completeness）。
- 只有当NeedFaceDetection设为1时才返回有效信息。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceQualityInfo`
"""
return self._FaceQualityInfo
@FaceQualityInfo.setter
def FaceQualityInfo(self, FaceQualityInfo):
self._FaceQualityInfo = FaceQualityInfo
def _deserialize(self, params):
self._X = params.get("X")
self._Y = params.get("Y")
self._Width = params.get("Width")
self._Height = params.get("Height")
if params.get("FaceAttributesInfo") is not None:
self._FaceAttributesInfo = FaceAttributesInfo()
self._FaceAttributesInfo._deserialize(params.get("FaceAttributesInfo"))
if params.get("FaceQualityInfo") is not None:
self._FaceQualityInfo = FaceQualityInfo()
self._FaceQualityInfo._deserialize(params.get("FaceQualityInfo"))
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class FaceQualityCompleteness(AbstractModel):
"""五官遮挡分，评价眉毛（Eyebrow）、眼睛（Eye）、鼻子（Nose）、脸颊（Cheek）、嘴巴（Mouth）、下巴（Chin）的被遮挡程度。
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Eyebrow: 眉毛的遮挡分数。
- 取值范围：[0,100]，分数越高遮挡越少。
- 参考范围：[0,80]表示发生遮挡。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Eyebrow: int
:param _Eye: 眼睛的遮挡分数。
- 取值范围：[0,100],分数越高遮挡越少。
- 参考范围：[0,80]表示发生遮挡。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Eye: int
:param _Nose: 鼻子的遮挡分数。
- 取值范围：[0,100],分数越高遮挡越少。
- 参考范围：[0,60]表示发生遮挡。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Nose: int
:param _Cheek: 脸颊的遮挡分数。
- 取值范围：[0,100],分数越高遮挡越少。
- 参考范围：[0,70]表示发生遮挡。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Cheek: int
:param _Mouth: 嘴巴的遮挡分数。
- 取值范围：[0,100],分数越高遮挡越少。
- 参考范围：[0,50]表示发生遮挡。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Mouth: int
:param _Chin: 下巴的遮挡分数。
- 取值范围：[0,100],分数越高遮挡越少。
- 参考范围：[0,70]表示发生遮挡。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Chin: int
"""
self._Eyebrow = None
self._Eye = None
self._Nose = None
self._Cheek = None
self._Mouth = None
self._Chin = None
@property
def Eyebrow(self):
"""眉毛的遮挡分数。
- 取值范围：[0,100]，分数越高遮挡越少。
- 参考范围：[0,80]表示发生遮挡。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._Eyebrow
@Eyebrow.setter
def Eyebrow(self, Eyebrow):
self._Eyebrow = Eyebrow
@property
def Eye(self):
"""眼睛的遮挡分数。
- 取值范围：[0,100],分数越高遮挡越少。
- 参考范围：[0,80]表示发生遮挡。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._Eye
@Eye.setter
def Eye(self, Eye):
self._Eye = Eye
@property
def Nose(self):
"""鼻子的遮挡分数。
- 取值范围：[0,100],分数越高遮挡越少。
- 参考范围：[0,60]表示发生遮挡。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._Nose
@Nose.setter
def Nose(self, Nose):
self._Nose = Nose
@property
def Cheek(self):
"""脸颊的遮挡分数。
- 取值范围：[0,100],分数越高遮挡越少。
- 参考范围：[0,70]表示发生遮挡。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._Cheek
@Cheek.setter
def Cheek(self, Cheek):
self._Cheek = Cheek
@property
def Mouth(self):
"""嘴巴的遮挡分数。
- 取值范围：[0,100],分数越高遮挡越少。
- 参考范围：[0,50]表示发生遮挡。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._Mouth
@Mouth.setter
def Mouth(self, Mouth):
self._Mouth = Mouth
@property
def Chin(self):
"""下巴的遮挡分数。
- 取值范围：[0,100],分数越高遮挡越少。
- 参考范围：[0,70]表示发生遮挡。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._Chin
@Chin.setter
def Chin(self, Chin):
self._Chin = Chin
def _deserialize(self, params):
self._Eyebrow = params.get("Eyebrow")
self._Eye = params.get("Eye")
self._Nose = params.get("Nose")
self._Cheek = params.get("Cheek")
self._Mouth = params.get("Mouth")
self._Chin = params.get("Chin")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class FaceQualityInfo(AbstractModel):
"""人脸质量信息，包含质量分（score）、模糊分（sharpness）、光照分（brightness）、遮挡分（completeness）。只有当NeedFaceDetection设为1时才返回有效信息。
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Score: 质量分。
- 取值范围：[0,100]，综合评价图像质量是否适合人脸识别，分数越高质量越好。
- 正常情况，只需要使用Score作为质量分总体的判断标准即可。Sharpness、Brightness、Completeness等细项分仅供参考。
- 参考范围：[0,40]较差，[40,60] 一般，[60,80]较好，[80,100]很好。
- 建议：人脸入库选取70以上的图片。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Score: int
:param _Sharpness: 清晰分。
- 取值范围：[0,100]，评价图片清晰程度，分数越高越清晰。
- 参考范围：[0,40]特别模糊，[40,60]模糊，[60,80]一般，[80,100]清晰。
- 建议：人脸入库选取80以上的图片。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Sharpness: int
:param _Brightness: 光照分。
- 取值范围：[0,100]，评价图片光照程度，分数越高越亮。
- 参考范围： [0,30]偏暗，[30,70]光照正常，[70,100]偏亮。
- 建议：人脸入库选取[30,70]的图片。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Brightness: int
:param _Completeness: 五官遮挡分，评价眉毛（Eyebrow）、眼睛（Eye）、鼻子（Nose）、脸颊（Cheek）、嘴巴（Mouth）、下巴（Chin）的被遮挡程度。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Completeness: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceQualityCompleteness`
"""
self._Score = None
self._Sharpness = None
self._Brightness = None
self._Completeness = None
@property
def Score(self):
"""质量分。
- 取值范围：[0,100]，综合评价图像质量是否适合人脸识别，分数越高质量越好。
- 正常情况，只需要使用Score作为质量分总体的判断标准即可。Sharpness、Brightness、Completeness等细项分仅供参考。
- 参考范围：[0,40]较差，[40,60] 一般，[60,80]较好，[80,100]很好。
- 建议：人脸入库选取70以上的图片。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._Score
@Score.setter
def Score(self, Score):
self._Score = Score
@property
def Sharpness(self):
"""清晰分。
- 取值范围：[0,100]，评价图片清晰程度，分数越高越清晰。
- 参考范围：[0,40]特别模糊，[40,60]模糊，[60,80]一般，[80,100]清晰。
- 建议：人脸入库选取80以上的图片。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._Sharpness
@Sharpness.setter
def Sharpness(self, Sharpness):
self._Sharpness = Sharpness
@property
def Brightness(self):
"""光照分。
- 取值范围：[0,100]，评价图片光照程度，分数越高越亮。
- 参考范围： [0,30]偏暗，[30,70]光照正常，[70,100]偏亮。
- 建议：人脸入库选取[30,70]的图片。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._Brightness
@Brightness.setter
def Brightness(self, Brightness):
self._Brightness = Brightness
@property
def Completeness(self):
"""五官遮挡分，评价眉毛（Eyebrow）、眼睛（Eye）、鼻子（Nose）、脸颊（Cheek）、嘴巴（Mouth）、下巴（Chin）的被遮挡程度。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceQualityCompleteness`
"""
return self._Completeness
@Completeness.setter
def Completeness(self, Completeness):
self._Completeness = Completeness
def _deserialize(self, params):
self._Score = params.get("Score")
self._Sharpness = params.get("Sharpness")
self._Brightness = params.get("Brightness")
if params.get("Completeness") is not None:
self._Completeness = FaceQualityCompleteness()
self._Completeness._deserialize(params.get("Completeness"))
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class FaceRect(AbstractModel):
"""检测出的人脸框的位置
"""
def __init__(self):
r"""
:param _X: 人脸框左上角横坐标。
- 人脸框包含人脸五官位置并在此基础上进行一定的扩展，若人脸框超出图片范围，会导致坐标负值。
- 若需截取完整人脸，可以在完整分completess满足需求的情况下，将负值坐标取0。
:type X: int
:param _Y: 人脸框左上角纵坐标。
- 人脸框包含人脸五官位置并在此基础上进行一定的扩展，若人脸框超出图片范围，会导致坐标负值。
- 若需截取完整人脸，可以在完整分completess满足需求的情况下，将负值坐标取0。
:type Y: int
:param _Width: 人脸宽度。
:type Width: int
:param _Height: 人脸高度。
:type Height: int
"""
self._X = None
self._Y = None
self._Width = None
self._Height = None
@property
def X(self):
"""人脸框左上角横坐标。
- 人脸框包含人脸五官位置并在此基础上进行一定的扩展，若人脸框超出图片范围，会导致坐标负值。
- 若需截取完整人脸，可以在完整分completess满足需求的情况下，将负值坐标取0。
:rtype: int
"""
return self._X
@X.setter
def X(self, X):
self._X = X
@property
def Y(self):
"""人脸框左上角纵坐标。
- 人脸框包含人脸五官位置并在此基础上进行一定的扩展，若人脸框超出图片范围，会导致坐标负值。
- 若需截取完整人脸，可以在完整分completess满足需求的情况下，将负值坐标取0。
:rtype: int
"""
return self._Y
@Y.setter
def Y(self, Y):
self._Y = Y
@property
def Width(self):
"""人脸宽度。
:rtype: int
"""
return self._Width
@Width.setter
def Width(self, Width):
self._Width = Width
@property
def Height(self):
"""人脸高度。
:rtype: int
"""
return self._Height
@Height.setter
def Height(self, Height):
self._Height = Height
def _deserialize(self, params):
self._X = params.get("X")
self._Y = params.get("Y")
self._Width = params.get("Width")
self._Height = params.get("Height")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class FaceShape(AbstractModel):
"""五官定位（人脸关键点）具体信息。
"""
def __init__(self):
r"""
:param _FaceProfile: 描述脸型轮廓的 21 点。
:type FaceProfile: list of Point
:param _LeftEye: 描述左侧眼睛轮廓的 8 点。
:type LeftEye: list of Point
:param _RightEye: 描述右侧眼睛轮廓的 8 点。
:type RightEye: list of Point
:param _LeftEyeBrow: 描述左侧眉毛轮廓的 8 点。
:type LeftEyeBrow: list of Point
:param _RightEyeBrow: 描述右侧眉毛轮廓的 8 点。
:type RightEyeBrow: list of Point
:param _Mouth: 描述嘴巴轮廓的 22 点。
:type Mouth: list of Point
:param _Nose: 描述鼻子轮廓的 13 点。
:type Nose: list of Point
:param _LeftPupil: 左瞳孔轮廓的 1 个点。
:type LeftPupil: list of Point
:param _RightPupil: 右瞳孔轮廓的 1 个点。
:type RightPupil: list of Point
"""
self._FaceProfile = None
self._LeftEye = None
self._RightEye = None
self._LeftEyeBrow = None
self._RightEyeBrow = None
self._Mouth = None
self._Nose = None
self._LeftPupil = None
self._RightPupil = None
@property
def FaceProfile(self):
"""描述脸型轮廓的 21 点。
:rtype: list of Point
"""
return self._FaceProfile
@FaceProfile.setter
def FaceProfile(self, FaceProfile):
self._FaceProfile = FaceProfile
@property
def LeftEye(self):
"""描述左侧眼睛轮廓的 8 点。
:rtype: list of Point
"""
return self._LeftEye
@LeftEye.setter
def LeftEye(self, LeftEye):
self._LeftEye = LeftEye
@property
def RightEye(self):
"""描述右侧眼睛轮廓的 8 点。
:rtype: list of Point
"""
return self._RightEye
@RightEye.setter
def RightEye(self, RightEye):
self._RightEye = RightEye
@property
def LeftEyeBrow(self):
"""描述左侧眉毛轮廓的 8 点。
:rtype: list of Point
"""
return self._LeftEyeBrow
@LeftEyeBrow.setter
def LeftEyeBrow(self, LeftEyeBrow):
self._LeftEyeBrow = LeftEyeBrow
@property
def RightEyeBrow(self):
"""描述右侧眉毛轮廓的 8 点。
:rtype: list of Point
"""
return self._RightEyeBrow
@RightEyeBrow.setter
def RightEyeBrow(self, RightEyeBrow):
self._RightEyeBrow = RightEyeBrow
@property
def Mouth(self):
"""描述嘴巴轮廓的 22 点。
:rtype: list of Point
"""
return self._Mouth
@Mouth.setter
def Mouth(self, Mouth):
self._Mouth = Mouth
@property
def Nose(self):
"""描述鼻子轮廓的 13 点。
:rtype: list of Point
"""
return self._Nose
@Nose.setter
def Nose(self, Nose):
self._Nose = Nose
@property
def LeftPupil(self):
"""左瞳孔轮廓的 1 个点。
:rtype: list of Point
"""
return self._LeftPupil
@LeftPupil.setter
def LeftPupil(self, LeftPupil):
self._LeftPupil = LeftPupil
@property
def RightPupil(self):
"""右瞳孔轮廓的 1 个点。
:rtype: list of Point
"""
return self._RightPupil
@RightPupil.setter
def RightPupil(self, RightPupil):
self._RightPupil = RightPupil
def _deserialize(self, params):
if params.get("FaceProfile") is not None:
self._FaceProfile = []
for item in params.get("FaceProfile"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._FaceProfile.append(obj)
if params.get("LeftEye") is not None:
self._LeftEye = []
for item in params.get("LeftEye"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._LeftEye.append(obj)
if params.get("RightEye") is not None:
self._RightEye = []
for item in params.get("RightEye"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._RightEye.append(obj)
if params.get("LeftEyeBrow") is not None:
self._LeftEyeBrow = []
for item in params.get("LeftEyeBrow"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._LeftEyeBrow.append(obj)
if params.get("RightEyeBrow") is not None:
self._RightEyeBrow = []
for item in params.get("RightEyeBrow"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._RightEyeBrow.append(obj)
if params.get("Mouth") is not None:
self._Mouth = []
for item in params.get("Mouth"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._Mouth.append(obj)
if params.get("Nose") is not None:
self._Nose = []
for item in params.get("Nose"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._Nose.append(obj)
if params.get("LeftPupil") is not None:
self._LeftPupil = []
for item in params.get("LeftPupil"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._LeftPupil.append(obj)
if params.get("RightPupil") is not None:
self._RightPupil = []
for item in params.get("RightPupil"):
obj = Point()
obj._deserialize(item)
self._RightPupil.append(obj)
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class GetGroupInfoRequest(AbstractModel):
"""GetGroupInfo请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupId: 人员库 ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:type GroupId: str
"""
self._GroupId = None
@property
def GroupId(self):
"""人员库 ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
def _deserialize(self, params):
self._GroupId = params.get("GroupId")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class GetGroupInfoResponse(AbstractModel):
"""GetGroupInfo返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupName: 人员库名称。
:type GroupName: str
:param _GroupId: 人员库ID。
:type GroupId: str
:param _GroupExDescriptions: 人员库自定义描述字段。
:type GroupExDescriptions: list of str
:param _Tag: 人员库信息备注。
:type Tag: str
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _CreationTimestamp: Group的创建时间和日期。CreationTimestamp 的值是自 Unix 纪元时间到Group创建时间的毫秒数。
:type CreationTimestamp: int
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._GroupName = None
self._GroupId = None
self._GroupExDescriptions = None
self._Tag = None
self._FaceModelVersion = None
self._CreationTimestamp = None
self._RequestId = None
@property
def GroupName(self):
"""人员库名称。
:rtype: str
"""
return self._GroupName
@GroupName.setter
def GroupName(self, GroupName):
self._GroupName = GroupName
@property
def GroupId(self):
"""人员库ID。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
@property
def GroupExDescriptions(self):
"""人员库自定义描述字段。
:rtype: list of str
"""
return self._GroupExDescriptions
@GroupExDescriptions.setter
def GroupExDescriptions(self, GroupExDescriptions):
self._GroupExDescriptions = GroupExDescriptions
@property
def Tag(self):
"""人员库信息备注。
:rtype: str
"""
return self._Tag
@Tag.setter
def Tag(self, Tag):
self._Tag = Tag
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def CreationTimestamp(self):
"""Group的创建时间和日期。CreationTimestamp 的值是自 Unix 纪元时间到Group创建时间的毫秒数。
:rtype: int
"""
return self._CreationTimestamp
@CreationTimestamp.setter
def CreationTimestamp(self, CreationTimestamp):
self._CreationTimestamp = CreationTimestamp
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._GroupName = params.get("GroupName")
self._GroupId = params.get("GroupId")
self._GroupExDescriptions = params.get("GroupExDescriptions")
self._Tag = params.get("Tag")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._CreationTimestamp = params.get("CreationTimestamp")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class GetGroupListRequest(AbstractModel):
"""GetGroupList请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Offset: 起始序号，默认值为0
:type Offset: int
:param _Limit: 返回数量，默认值为10，最大值为1000
:type Limit: int
"""
self._Offset = None
self._Limit = None
@property
def Offset(self):
"""起始序号，默认值为0
:rtype: int
"""
return self._Offset
@Offset.setter
def Offset(self, Offset):
self._Offset = Offset
@property
def Limit(self):
"""返回数量，默认值为10，最大值为1000
:rtype: int
"""
return self._Limit
@Limit.setter
def Limit(self, Limit):
self._Limit = Limit
def _deserialize(self, params):
self._Offset = params.get("Offset")
self._Limit = params.get("Limit")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class GetGroupListResponse(AbstractModel):
"""GetGroupList返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupInfos: 返回的人员库信息
:type GroupInfos: list of GroupInfo
:param _GroupNum: 人员库总数量
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type GroupNum: int
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._GroupInfos = None
self._GroupNum = None
self._RequestId = None
@property
def GroupInfos(self):
"""返回的人员库信息
:rtype: list of GroupInfo
"""
return self._GroupInfos
@GroupInfos.setter
def GroupInfos(self, GroupInfos):
self._GroupInfos = GroupInfos
@property
def GroupNum(self):
"""人员库总数量
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._GroupNum
@GroupNum.setter
def GroupNum(self, GroupNum):
self._GroupNum = GroupNum
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
if params.get("GroupInfos") is not None:
self._GroupInfos = []
for item in params.get("GroupInfos"):
obj = GroupInfo()
obj._deserialize(item)
self._GroupInfos.append(obj)
self._GroupNum = params.get("GroupNum")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class GetPersonBaseInfoRequest(AbstractModel):
"""GetPersonBaseInfo请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonId: 人员ID，创建人员接口中的PersonId。
:type PersonId: str
"""
self._PersonId = None
@property
def PersonId(self):
"""人员ID，创建人员接口中的PersonId。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
def _deserialize(self, params):
self._PersonId = params.get("PersonId")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class GetPersonBaseInfoResponse(AbstractModel):
"""GetPersonBaseInfo返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonName: 人员名称。
:type PersonName: str
:param _Gender: 人员性别。
- 取值范围：0代表未填写，1代表男性，2代表女性。
:type Gender: int
:param _FaceIds: 包含的人脸 ID 列表。
:type FaceIds: list of str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._PersonName = None
self._Gender = None
self._FaceIds = None
self._RequestId = None
@property
def PersonName(self):
"""人员名称。
:rtype: str
"""
return self._PersonName
@PersonName.setter
def PersonName(self, PersonName):
self._PersonName = PersonName
@property
def Gender(self):
"""人员性别。
- 取值范围：0代表未填写，1代表男性，2代表女性。
:rtype: int
"""
return self._Gender
@Gender.setter
def Gender(self, Gender):
self._Gender = Gender
@property
def FaceIds(self):
"""包含的人脸 ID 列表。
:rtype: list of str
"""
return self._FaceIds
@FaceIds.setter
def FaceIds(self, FaceIds):
self._FaceIds = FaceIds
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._PersonName = params.get("PersonName")
self._Gender = params.get("Gender")
self._FaceIds = params.get("FaceIds")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class GetPersonGroupInfoRequest(AbstractModel):
"""GetPersonGroupInfo请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonId: 人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:type PersonId: str
:param _Offset: 起始序号，默认值为0。
:type Offset: int
:param _Limit: 返回数量，默认值为10，最大值为100。
:type Limit: int
"""
self._PersonId = None
self._Offset = None
self._Limit = None
@property
def PersonId(self):
"""人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
@property
def Offset(self):
"""起始序号，默认值为0。
:rtype: int
"""
return self._Offset
@Offset.setter
def Offset(self, Offset):
self._Offset = Offset
@property
def Limit(self):
"""返回数量，默认值为10，最大值为100。
:rtype: int
"""
return self._Limit
@Limit.setter
def Limit(self, Limit):
self._Limit = Limit
def _deserialize(self, params):
self._PersonId = params.get("PersonId")
self._Offset = params.get("Offset")
self._Limit = params.get("Limit")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class GetPersonGroupInfoResponse(AbstractModel):
"""GetPersonGroupInfo返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonGroupInfos: 包含此人员的人员库及描述字段内容列表。
:type PersonGroupInfos: list of PersonGroupInfo
:param _GroupNum: 人员库总数量。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type GroupNum: int
:param _FaceModelVersion: 人脸识别服务所用的算法模型版本。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._PersonGroupInfos = None
self._GroupNum = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def PersonGroupInfos(self):
"""包含此人员的人员库及描述字段内容列表。
:rtype: list of PersonGroupInfo
"""
return self._PersonGroupInfos
@PersonGroupInfos.setter
def PersonGroupInfos(self, PersonGroupInfos):
self._PersonGroupInfos = PersonGroupInfos
@property
def GroupNum(self):
"""人员库总数量。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._GroupNum
@GroupNum.setter
def GroupNum(self, GroupNum):
self._GroupNum = GroupNum
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别服务所用的算法模型版本。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
if params.get("PersonGroupInfos") is not None:
self._PersonGroupInfos = []
for item in params.get("PersonGroupInfos"):
obj = PersonGroupInfo()
obj._deserialize(item)
self._PersonGroupInfos.append(obj)
self._GroupNum = params.get("GroupNum")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class GetPersonListNumRequest(AbstractModel):
"""GetPersonListNum请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupId: 人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:type GroupId: str
"""
self._GroupId = None
@property
def GroupId(self):
"""人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
def _deserialize(self, params):
self._GroupId = params.get("GroupId")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class GetPersonListNumResponse(AbstractModel):
"""GetPersonListNum返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonNum: 人员数量。
:type PersonNum: int
:param _FaceNum: 人脸数量。
:type FaceNum: int
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._PersonNum = None
self._FaceNum = None
self._RequestId = None
@property
def PersonNum(self):
"""人员数量。
:rtype: int
"""
return self._PersonNum
@PersonNum.setter
def PersonNum(self, PersonNum):
self._PersonNum = PersonNum
@property
def FaceNum(self):
"""人脸数量。
:rtype: int
"""
return self._FaceNum
@FaceNum.setter
def FaceNum(self, FaceNum):
self._FaceNum = FaceNum
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._PersonNum = params.get("PersonNum")
self._FaceNum = params.get("FaceNum")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class GetPersonListRequest(AbstractModel):
"""GetPersonList请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupId: 人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:type GroupId: str
:param _Offset: 起始序号，默认值为0。
:type Offset: int
:param _Limit: 返回数量，默认值为10，最大值为1000。
:type Limit: int
"""
self._GroupId = None
self._Offset = None
self._Limit = None
@property
def GroupId(self):
"""人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
@property
def Offset(self):
"""起始序号，默认值为0。
:rtype: int
"""
return self._Offset
@Offset.setter
def Offset(self, Offset):
self._Offset = Offset
@property
def Limit(self):
"""返回数量，默认值为10，最大值为1000。
:rtype: int
"""
return self._Limit
@Limit.setter
def Limit(self, Limit):
self._Limit = Limit
def _deserialize(self, params):
self._GroupId = params.get("GroupId")
self._Offset = params.get("Offset")
self._Limit = params.get("Limit")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class GetPersonListResponse(AbstractModel):
"""GetPersonList返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonInfos: 返回的人员信息。
:type PersonInfos: list of PersonInfo
:param _PersonNum: 该人员库的人员数量。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type PersonNum: int
:param _FaceNum: 该人员库的人脸数量。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type FaceNum: int
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._PersonInfos = None
self._PersonNum = None
self._FaceNum = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def PersonInfos(self):
"""返回的人员信息。
:rtype: list of PersonInfo
"""
return self._PersonInfos
@PersonInfos.setter
def PersonInfos(self, PersonInfos):
self._PersonInfos = PersonInfos
@property
def PersonNum(self):
"""该人员库的人员数量。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._PersonNum
@PersonNum.setter
def PersonNum(self, PersonNum):
self._PersonNum = PersonNum
@property
def FaceNum(self):
"""该人员库的人脸数量。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._FaceNum
@FaceNum.setter
def FaceNum(self, FaceNum):
self._FaceNum = FaceNum
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
if params.get("PersonInfos") is not None:
self._PersonInfos = []
for item in params.get("PersonInfos"):
obj = PersonInfo()
obj._deserialize(item)
self._PersonInfos.append(obj)
self._PersonNum = params.get("PersonNum")
self._FaceNum = params.get("FaceNum")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class GetUpgradeGroupFaceModelVersionJobListRequest(AbstractModel):
"""GetUpgradeGroupFaceModelVersionJobList请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Offset: 起始序号，默认值为0。
:type Offset: int
:param _Limit: 返回数量，默认值为10，最大值为1000。
:type Limit: int
"""
self._Offset = None
self._Limit = None
@property
def Offset(self):
"""起始序号，默认值为0。
:rtype: int
"""
return self._Offset
@Offset.setter
def Offset(self, Offset):
self._Offset = Offset
@property
def Limit(self):
"""返回数量，默认值为10，最大值为1000。
:rtype: int
"""
return self._Limit
@Limit.setter
def Limit(self, Limit):
self._Limit = Limit
def _deserialize(self, params):
self._Offset = params.get("Offset")
self._Limit = params.get("Limit")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class GetUpgradeGroupFaceModelVersionJobListResponse(AbstractModel):
"""GetUpgradeGroupFaceModelVersionJobList返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _JobInfos: 人员库升级任务信息列表。
:type JobInfos: list of UpgradeJobInfo
:param _JobNum: 升级任务总数量。
:type JobNum: int
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._JobInfos = None
self._JobNum = None
self._RequestId = None
@property
def JobInfos(self):
"""人员库升级任务信息列表。
:rtype: list of UpgradeJobInfo
"""
return self._JobInfos
@JobInfos.setter
def JobInfos(self, JobInfos):
self._JobInfos = JobInfos
@property
def JobNum(self):
"""升级任务总数量。
:rtype: int
"""
return self._JobNum
@JobNum.setter
def JobNum(self, JobNum):
self._JobNum = JobNum
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
if params.get("JobInfos") is not None:
self._JobInfos = []
for item in params.get("JobInfos"):
obj = UpgradeJobInfo()
obj._deserialize(item)
self._JobInfos.append(obj)
self._JobNum = params.get("JobNum")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class GetUpgradeGroupFaceModelVersionResultRequest(AbstractModel):
"""GetUpgradeGroupFaceModelVersionResult请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _JobId: 升级任务ID，用于查询、获取人员库升级的进度和结果。
:type JobId: str
"""
self._JobId = None
@property
def JobId(self):
"""升级任务ID，用于查询、获取人员库升级的进度和结果。
:rtype: str
"""
return self._JobId
@JobId.setter
def JobId(self, JobId):
self._JobId = JobId
def _deserialize(self, params):
self._JobId = params.get("JobId")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class GetUpgradeGroupFaceModelVersionResultResponse(AbstractModel):
"""GetUpgradeGroupFaceModelVersionResult返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _EndTimestamp: 人员升级任务预估结束时间。 StartTimestamp的值是自 Unix 纪元时间到人员查重任务预估结束的毫秒数。
Unix 纪元时间是 1970 年 1 月 1 日星期四，协调世界时 (UTC) 00:00:00。
如果为0表示这个任务已经执行完毕。
:type EndTimestamp: int
:param _Progress: 升级任务完成进度。取值[0.0，100.0]。
:type Progress: float
:param _Status: 0表示升级中，1表示升级完毕，2表示回滚完毕，3表示升级失败。
:type Status: int
:param _StartTime: 升级起始时间。
StartTime的值是自 Unix 纪元时间到Group创建时间的毫秒数。
Unix 纪元时间是 1970 年 1 月 1 日星期四，协调世界时 (UTC) 00:00:00。
有关更多信息，请参阅 Unix 时间。
:type StartTime: int
:param _FromFaceModelVersion: 当前算法模型版本。
:type FromFaceModelVersion: str
:param _ToFaceModelVersion: 目标算法模型版本。
:type ToFaceModelVersion: str
:param _GroupId: 人员库ID。
:type GroupId: str
:param _FailedFacesUrl: 无法升级的人脸Id信息，文件格式为json。内容参见下方示例。url有效期为半小时。
:type FailedFacesUrl: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._EndTimestamp = None
self._Progress = None
self._Status = None
self._StartTime = None
self._FromFaceModelVersion = None
self._ToFaceModelVersion = None
self._GroupId = None
self._FailedFacesUrl = None
self._RequestId = None
@property
def EndTimestamp(self):
"""人员升级任务预估结束时间。 StartTimestamp的值是自 Unix 纪元时间到人员查重任务预估结束的毫秒数。
Unix 纪元时间是 1970 年 1 月 1 日星期四，协调世界时 (UTC) 00:00:00。
如果为0表示这个任务已经执行完毕。
:rtype: int
"""
return self._EndTimestamp
@EndTimestamp.setter
def EndTimestamp(self, EndTimestamp):
self._EndTimestamp = EndTimestamp
@property
def Progress(self):
"""升级任务完成进度。取值[0.0，100.0]。
:rtype: float
"""
return self._Progress
@Progress.setter
def Progress(self, Progress):
self._Progress = Progress
@property
def Status(self):
"""0表示升级中，1表示升级完毕，2表示回滚完毕，3表示升级失败。
:rtype: int
"""
return self._Status
@Status.setter
def Status(self, Status):
self._Status = Status
@property
def StartTime(self):
"""升级起始时间。
StartTime的值是自 Unix 纪元时间到Group创建时间的毫秒数。
Unix 纪元时间是 1970 年 1 月 1 日星期四，协调世界时 (UTC) 00:00:00。
有关更多信息，请参阅 Unix 时间。
:rtype: int
"""
return self._StartTime
@StartTime.setter
def StartTime(self, StartTime):
self._StartTime = StartTime
@property
def FromFaceModelVersion(self):
"""当前算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FromFaceModelVersion
@FromFaceModelVersion.setter
def FromFaceModelVersion(self, FromFaceModelVersion):
self._FromFaceModelVersion = FromFaceModelVersion
@property
def ToFaceModelVersion(self):
"""目标算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._ToFaceModelVersion
@ToFaceModelVersion.setter
def ToFaceModelVersion(self, ToFaceModelVersion):
self._ToFaceModelVersion = ToFaceModelVersion
@property
def GroupId(self):
"""人员库ID。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
@property
def FailedFacesUrl(self):
"""无法升级的人脸Id信息，文件格式为json。内容参见下方示例。url有效期为半小时。
:rtype: str
"""
return self._FailedFacesUrl
@FailedFacesUrl.setter
def FailedFacesUrl(self, FailedFacesUrl):
self._FailedFacesUrl = FailedFacesUrl
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._EndTimestamp = params.get("EndTimestamp")
self._Progress = params.get("Progress")
self._Status = params.get("Status")
self._StartTime = params.get("StartTime")
self._FromFaceModelVersion = params.get("FromFaceModelVersion")
self._ToFaceModelVersion = params.get("ToFaceModelVersion")
self._GroupId = params.get("GroupId")
self._FailedFacesUrl = params.get("FailedFacesUrl")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class GroupCandidate(AbstractModel):
"""分组识别结果Item
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupId: 人员库ID 。
:type GroupId: str
:param _Candidates: 识别出的最相似候选人。
:type Candidates: list of Candidate
"""
self._GroupId = None
self._Candidates = None
@property
def GroupId(self):
"""人员库ID 。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
@property
def Candidates(self):
"""识别出的最相似候选人。
:rtype: list of Candidate
"""
return self._Candidates
@Candidates.setter
def Candidates(self, Candidates):
self._Candidates = Candidates
def _deserialize(self, params):
self._GroupId = params.get("GroupId")
if params.get("Candidates") is not None:
self._Candidates = []
for item in params.get("Candidates"):
obj = Candidate()
obj._deserialize(item)
self._Candidates.append(obj)
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class GroupExDescriptionInfo(AbstractModel):
"""需要修改的人员库自定义描述字段key-value
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupExDescriptionIndex: 人员库自定义描述字段Index，从0开始。
:type GroupExDescriptionIndex: int
:param _GroupExDescription: 需要更新的人员库自定义描述字段内容。
:type GroupExDescription: str
"""
self._GroupExDescriptionIndex = None
self._GroupExDescription = None
@property
def GroupExDescriptionIndex(self):
"""人员库自定义描述字段Index，从0开始。
:rtype: int
"""
return self._GroupExDescriptionIndex
@GroupExDescriptionIndex.setter
def GroupExDescriptionIndex(self, GroupExDescriptionIndex):
self._GroupExDescriptionIndex = GroupExDescriptionIndex
@property
def GroupExDescription(self):
"""需要更新的人员库自定义描述字段内容。
:rtype: str
"""
return self._GroupExDescription
@GroupExDescription.setter
def GroupExDescription(self, GroupExDescription):
self._GroupExDescription = GroupExDescription
def _deserialize(self, params):
self._GroupExDescriptionIndex = params.get("GroupExDescriptionIndex")
self._GroupExDescription = params.get("GroupExDescription")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class GroupInfo(AbstractModel):
"""返回的人员库信息
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupName: 人员库名称。
:type GroupName: str
:param _GroupId: 人员库ID。
:type GroupId: str
:param _GroupExDescriptions: 人员库自定义描述字段。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type GroupExDescriptions: list of str
:param _Tag: 人员库信息备注。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type Tag: str
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type FaceModelVersion: str
:param _CreationTimestamp: Group的创建时间和日期 CreationTimestamp。
- CreationTimestamp 的值是自 Unix 纪元时间到Group创建时间的毫秒数。
- Unix 纪元时间是 1970 年 1 月 1 日星期四，协调世界时 (UTC) 00:00:00。
- 有关更多信息，请参阅 Unix 时间。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type CreationTimestamp: int
"""
self._GroupName = None
self._GroupId = None
self._GroupExDescriptions = None
self._Tag = None
self._FaceModelVersion = None
self._CreationTimestamp = None
@property
def GroupName(self):
"""人员库名称。
:rtype: str
"""
return self._GroupName
@GroupName.setter
def GroupName(self, GroupName):
self._GroupName = GroupName
@property
def GroupId(self):
"""人员库ID。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
@property
def GroupExDescriptions(self):
"""人员库自定义描述字段。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: list of str
"""
return self._GroupExDescriptions
@GroupExDescriptions.setter
def GroupExDescriptions(self, GroupExDescriptions):
self._GroupExDescriptions = GroupExDescriptions
@property
def Tag(self):
"""人员库信息备注。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: str
"""
return self._Tag
@Tag.setter
def Tag(self, Tag):
self._Tag = Tag
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def CreationTimestamp(self):
"""Group的创建时间和日期 CreationTimestamp。
- CreationTimestamp 的值是自 Unix 纪元时间到Group创建时间的毫秒数。
- Unix 纪元时间是 1970 年 1 月 1 日星期四，协调世界时 (UTC) 00:00:00。
- 有关更多信息，请参阅 Unix 时间。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: int
"""
return self._CreationTimestamp
@CreationTimestamp.setter
def CreationTimestamp(self, CreationTimestamp):
self._CreationTimestamp = CreationTimestamp
def _deserialize(self, params):
self._GroupName = params.get("GroupName")
self._GroupId = params.get("GroupId")
self._GroupExDescriptions = params.get("GroupExDescriptions")
self._Tag = params.get("Tag")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._CreationTimestamp = params.get("CreationTimestamp")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class Hair(AbstractModel):
"""头发信息
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Length: 头发长度信息。
AttributeItem对应的Type为 —— 0：光头，1：短发，2：中发，3：长发，4：绑发。
:type Length: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _Bang: 刘海信息。
AttributeItem对应的Type为 —— 0：无刘海，1：有刘海。
:type Bang: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _Color: 头发颜色信息。
AttributeItem对应的Type为 —— 0：黑色，1：金色，2：棕色，3：灰白色。
:type Color: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
self._Length = None
self._Bang = None
self._Color = None
@property
def Length(self):
"""头发长度信息。
AttributeItem对应的Type为 —— 0：光头，1：短发，2：中发，3：长发，4：绑发。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._Length
@Length.setter
def Length(self, Length):
self._Length = Length
@property
def Bang(self):
"""刘海信息。
AttributeItem对应的Type为 —— 0：无刘海，1：有刘海。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._Bang
@Bang.setter
def Bang(self, Bang):
self._Bang = Bang
@property
def Color(self):
"""头发颜色信息。
AttributeItem对应的Type为 —— 0：黑色，1：金色，2：棕色，3：灰白色。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._Color
@Color.setter
def Color(self, Color):
self._Color = Color
def _deserialize(self, params):
if params.get("Length") is not None:
self._Length = AttributeItem()
self._Length._deserialize(params.get("Length"))
if params.get("Bang") is not None:
self._Bang = AttributeItem()
self._Bang._deserialize(params.get("Bang"))
if params.get("Color") is not None:
self._Color = AttributeItem()
self._Color._deserialize(params.get("Color"))
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class Hat(AbstractModel):
"""帽子信息
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Style: 帽子佩戴状态信息。
AttributeItem对应的Type为 —— 0：不戴帽子，1：普通帽子，2：头盔，3：保安帽。
:type Style: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
:param _Color: 帽子颜色。
AttributeItem对应的Type为 —— 0：不戴帽子，1：红色系，2：黄色系，3：蓝色系，4：黑色系，5：灰白色系，6：混色系。
:type Color: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
self._Style = None
self._Color = None
@property
def Style(self):
"""帽子佩戴状态信息。
AttributeItem对应的Type为 —— 0：不戴帽子，1：普通帽子，2：头盔，3：保安帽。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._Style
@Style.setter
def Style(self, Style):
self._Style = Style
@property
def Color(self):
"""帽子颜色。
AttributeItem对应的Type为 —— 0：不戴帽子，1：红色系，2：黄色系，3：蓝色系，4：黑色系，5：灰白色系，6：混色系。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._Color
@Color.setter
def Color(self, Color):
self._Color = Color
def _deserialize(self, params):
if params.get("Style") is not None:
self._Style = AttributeItem()
self._Style._deserialize(params.get("Style"))
if params.get("Color") is not None:
self._Color = AttributeItem()
self._Color._deserialize(params.get("Color"))
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class HeadPose(AbstractModel):
"""姿态信息
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Pitch: 上下偏移[-30,30]。
:type Pitch: int
:param _Yaw: 左右偏移[-30,30]。
:type Yaw: int
:param _Roll: 平面旋转[-180,180]。
:type Roll: int
"""
self._Pitch = None
self._Yaw = None
self._Roll = None
@property
def Pitch(self):
"""上下偏移[-30,30]。
:rtype: int
"""
return self._Pitch
@Pitch.setter
def Pitch(self, Pitch):
self._Pitch = Pitch
@property
def Yaw(self):
"""左右偏移[-30,30]。
:rtype: int
"""
return self._Yaw
@Yaw.setter
def Yaw(self, Yaw):
self._Yaw = Yaw
@property
def Roll(self):
"""平面旋转[-180,180]。
:rtype: int
"""
return self._Roll
@Roll.setter
def Roll(self, Roll):
self._Roll = Roll
def _deserialize(self, params):
self._Pitch = params.get("Pitch")
self._Yaw = params.get("Yaw")
self._Roll = params.get("Roll")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class ModifyGroupRequest(AbstractModel):
"""ModifyGroup请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupId: 人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:type GroupId: str
:param _GroupName: 人员库名称。
:type GroupName: str
:param _GroupExDescriptionInfos: 需要修改的人员库自定义描述字段，key-value。
:type GroupExDescriptionInfos: list of GroupExDescriptionInfo
:param _Tag: 人员库信息备注。
:type Tag: str
"""
self._GroupId = None
self._GroupName = None
self._GroupExDescriptionInfos = None
self._Tag = None
@property
def GroupId(self):
"""人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
@property
def GroupName(self):
"""人员库名称。
:rtype: str
"""
return self._GroupName
@GroupName.setter
def GroupName(self, GroupName):
self._GroupName = GroupName
@property
def GroupExDescriptionInfos(self):
"""需要修改的人员库自定义描述字段，key-value。
:rtype: list of GroupExDescriptionInfo
"""
return self._GroupExDescriptionInfos
@GroupExDescriptionInfos.setter
def GroupExDescriptionInfos(self, GroupExDescriptionInfos):
self._GroupExDescriptionInfos = GroupExDescriptionInfos
@property
def Tag(self):
"""人员库信息备注。
:rtype: str
"""
return self._Tag
@Tag.setter
def Tag(self, Tag):
self._Tag = Tag
def _deserialize(self, params):
self._GroupId = params.get("GroupId")
self._GroupName = params.get("GroupName")
if params.get("GroupExDescriptionInfos") is not None:
self._GroupExDescriptionInfos = []
for item in params.get("GroupExDescriptionInfos"):
obj = GroupExDescriptionInfo()
obj._deserialize(item)
self._GroupExDescriptionInfos.append(obj)
self._Tag = params.get("Tag")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class ModifyGroupResponse(AbstractModel):
"""ModifyGroup返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._RequestId = None
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._RequestId = params.get("RequestId")
class ModifyPersonBaseInfoRequest(AbstractModel):
"""ModifyPersonBaseInfo请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonId: 人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:type PersonId: str
:param _PersonName: 需要修改的人员名称。
:type PersonName: str
:param _Gender: 需要修改的人员性别，1代表男性，2代表女性。
:type Gender: int
"""
self._PersonId = None
self._PersonName = None
self._Gender = None
@property
def PersonId(self):
"""人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
@property
def PersonName(self):
"""需要修改的人员名称。
:rtype: str
"""
return self._PersonName
@PersonName.setter
def PersonName(self, PersonName):
self._PersonName = PersonName
@property
def Gender(self):
"""需要修改的人员性别，1代表男性，2代表女性。
:rtype: int
"""
return self._Gender
@Gender.setter
def Gender(self, Gender):
self._Gender = Gender
def _deserialize(self, params):
self._PersonId = params.get("PersonId")
self._PersonName = params.get("PersonName")
self._Gender = params.get("Gender")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class ModifyPersonBaseInfoResponse(AbstractModel):
"""ModifyPersonBaseInfo返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._RequestId = None
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._RequestId = params.get("RequestId")
class ModifyPersonGroupInfoRequest(AbstractModel):
"""ModifyPersonGroupInfo请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupId: 人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:type GroupId: str
:param _PersonId: 人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:type PersonId: str
:param _PersonExDescriptionInfos: 需要修改的人员描述字段内容，key-value。
:type PersonExDescriptionInfos: list of PersonExDescriptionInfo
"""
self._GroupId = None
self._PersonId = None
self._PersonExDescriptionInfos = None
@property
def GroupId(self):
"""人员库ID，取值为创建人员库接口中的GroupId。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
@property
def PersonId(self):
"""人员ID，取值为创建人员接口中的PersonId。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
@property
def PersonExDescriptionInfos(self):
"""需要修改的人员描述字段内容，key-value。
:rtype: list of PersonExDescriptionInfo
"""
return self._PersonExDescriptionInfos
@PersonExDescriptionInfos.setter
def PersonExDescriptionInfos(self, PersonExDescriptionInfos):
self._PersonExDescriptionInfos = PersonExDescriptionInfos
def _deserialize(self, params):
self._GroupId = params.get("GroupId")
self._PersonId = params.get("PersonId")
if params.get("PersonExDescriptionInfos") is not None:
self._PersonExDescriptionInfos = []
for item in params.get("PersonExDescriptionInfos"):
obj = PersonExDescriptionInfo()
obj._deserialize(item)
self._PersonExDescriptionInfos.append(obj)
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class ModifyPersonGroupInfoResponse(AbstractModel):
"""ModifyPersonGroupInfo返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._RequestId = None
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._RequestId = params.get("RequestId")
class Mouth(AbstractModel):
"""嘴巴信息。
"""
def __init__(self):
r"""
:param _MouthOpen: 是否张嘴信息。
AttributeItem对应的Type为 —— 0：不张嘴，1：张嘴。
:type MouthOpen: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
self._MouthOpen = None
@property
def MouthOpen(self):
"""是否张嘴信息。
AttributeItem对应的Type为 —— 0：不张嘴，1：张嘴。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.AttributeItem`
"""
return self._MouthOpen
@MouthOpen.setter
def MouthOpen(self, MouthOpen):
self._MouthOpen = MouthOpen
def _deserialize(self, params):
if params.get("MouthOpen") is not None:
self._MouthOpen = AttributeItem()
self._MouthOpen._deserialize(params.get("MouthOpen"))
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class PersonExDescriptionInfo(AbstractModel):
"""需要修改的人员描述字段内容，key-value
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonExDescriptionIndex: 人员描述字段Index，从0开始。
:type PersonExDescriptionIndex: int
:param _PersonExDescription: 需要更新的人员描述字段内容。
:type PersonExDescription: str
"""
self._PersonExDescriptionIndex = None
self._PersonExDescription = None
@property
def PersonExDescriptionIndex(self):
"""人员描述字段Index，从0开始。
:rtype: int
"""
return self._PersonExDescriptionIndex
@PersonExDescriptionIndex.setter
def PersonExDescriptionIndex(self, PersonExDescriptionIndex):
self._PersonExDescriptionIndex = PersonExDescriptionIndex
@property
def PersonExDescription(self):
"""需要更新的人员描述字段内容。
:rtype: str
"""
return self._PersonExDescription
@PersonExDescription.setter
def PersonExDescription(self, PersonExDescription):
self._PersonExDescription = PersonExDescription
def _deserialize(self, params):
self._PersonExDescriptionIndex = params.get("PersonExDescriptionIndex")
self._PersonExDescription = params.get("PersonExDescription")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class PersonGroupInfo(AbstractModel):
"""包含此人员的人员库及描述字段内容列表
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupId: 包含此人员的人员库ID。
:type GroupId: str
:param _PersonExDescriptions: 人员描述字段内容。
:type PersonExDescriptions: list of str
"""
self._GroupId = None
self._PersonExDescriptions = None
@property
def GroupId(self):
"""包含此人员的人员库ID。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
@property
def PersonExDescriptions(self):
"""人员描述字段内容。
:rtype: list of str
"""
return self._PersonExDescriptions
@PersonExDescriptions.setter
def PersonExDescriptions(self, PersonExDescriptions):
self._PersonExDescriptions = PersonExDescriptions
def _deserialize(self, params):
self._GroupId = params.get("GroupId")
self._PersonExDescriptions = params.get("PersonExDescriptions")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class PersonInfo(AbstractModel):
"""返回的人员信息
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonName: 人员名称。
:type PersonName: str
:param _PersonId: 人员Id。
:type PersonId: str
:param _Gender: 人员性别。
:type Gender: int
:param _PersonExDescriptions: 人员描述字段内容。
:type PersonExDescriptions: list of str
:param _FaceIds: 包含的人脸照片列表。
:type FaceIds: list of str
:param _CreationTimestamp: 人员的创建时间和日期 CreationTimestamp。
- CreationTimestamp 的值是自 Unix 纪元时间到Person创建时间的毫秒数。
- Unix 纪元时间是 1970 年 1 月 1 日星期四，协调世界时 (UTC) 00:00:00。
- 有关更多信息，请参阅 Unix 时间。
:type CreationTimestamp: int
"""
self._PersonName = None
self._PersonId = None
self._Gender = None
self._PersonExDescriptions = None
self._FaceIds = None
self._CreationTimestamp = None
@property
def PersonName(self):
"""人员名称。
:rtype: str
"""
return self._PersonName
@PersonName.setter
def PersonName(self, PersonName):
self._PersonName = PersonName
@property
def PersonId(self):
"""人员Id。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
@property
def Gender(self):
"""人员性别。
:rtype: int
"""
return self._Gender
@Gender.setter
def Gender(self, Gender):
self._Gender = Gender
@property
def PersonExDescriptions(self):
"""人员描述字段内容。
:rtype: list of str
"""
return self._PersonExDescriptions
@PersonExDescriptions.setter
def PersonExDescriptions(self, PersonExDescriptions):
self._PersonExDescriptions = PersonExDescriptions
@property
def FaceIds(self):
"""包含的人脸照片列表。
:rtype: list of str
"""
return self._FaceIds
@FaceIds.setter
def FaceIds(self, FaceIds):
self._FaceIds = FaceIds
@property
def CreationTimestamp(self):
"""人员的创建时间和日期 CreationTimestamp。
- CreationTimestamp 的值是自 Unix 纪元时间到Person创建时间的毫秒数。
- Unix 纪元时间是 1970 年 1 月 1 日星期四，协调世界时 (UTC) 00:00:00。
- 有关更多信息，请参阅 Unix 时间。
:rtype: int
"""
return self._CreationTimestamp
@CreationTimestamp.setter
def CreationTimestamp(self, CreationTimestamp):
self._CreationTimestamp = CreationTimestamp
def _deserialize(self, params):
self._PersonName = params.get("PersonName")
self._PersonId = params.get("PersonId")
self._Gender = params.get("Gender")
self._PersonExDescriptions = params.get("PersonExDescriptions")
self._FaceIds = params.get("FaceIds")
self._CreationTimestamp = params.get("CreationTimestamp")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class Point(AbstractModel):
"""坐标
"""
def __init__(self):
r"""
:param _X: x坐标。
:type X: int
:param _Y: Y坐标。
:type Y: int
"""
self._X = None
self._Y = None
@property
def X(self):
"""x坐标。
:rtype: int
"""
return self._X
@X.setter
def X(self, X):
self._X = X
@property
def Y(self):
"""Y坐标。
:rtype: int
"""
return self._Y
@Y.setter
def Y(self, Y):
self._Y = Y
def _deserialize(self, params):
self._X = params.get("X")
self._Y = params.get("Y")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class Result(AbstractModel):
"""人脸的识别结果
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Candidates: 识别出的最相似候选人。
:type Candidates: list of Candidate
:param _FaceRect: 检测出的人脸框位置。
:type FaceRect: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceRect`
:param _RetCode: 检测出的人脸图片状态返回码。
- 0 表示正常。
- -1601代表不符合图片质量控制要求，此时Candidate内容为空。
:type RetCode: int
"""
self._Candidates = None
self._FaceRect = None
self._RetCode = None
@property
def Candidates(self):
"""识别出的最相似候选人。
:rtype: list of Candidate
"""
return self._Candidates
@Candidates.setter
def Candidates(self, Candidates):
self._Candidates = Candidates
@property
def FaceRect(self):
"""检测出的人脸框位置。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceRect`
"""
return self._FaceRect
@FaceRect.setter
def FaceRect(self, FaceRect):
self._FaceRect = FaceRect
@property
def RetCode(self):
"""检测出的人脸图片状态返回码。
- 0 表示正常。
- -1601代表不符合图片质量控制要求，此时Candidate内容为空。
:rtype: int
"""
return self._RetCode
@RetCode.setter
def RetCode(self, RetCode):
self._RetCode = RetCode
def _deserialize(self, params):
if params.get("Candidates") is not None:
self._Candidates = []
for item in params.get("Candidates"):
obj = Candidate()
obj._deserialize(item)
self._Candidates.append(obj)
if params.get("FaceRect") is not None:
self._FaceRect = FaceRect()
self._FaceRect._deserialize(params.get("FaceRect"))
self._RetCode = params.get("RetCode")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class ResultsReturnsByGroup(AbstractModel):
"""识别结果。
"""
def __init__(self):
r"""
:param _FaceRect: 检测出的人脸框位置。
:type FaceRect: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceRect`
:param _GroupCandidates: 识别结果。
:type GroupCandidates: list of GroupCandidate
:param _RetCode: 检测出的人脸图片状态返回码。
- 0 表示正常。
- -1601代表不符合图片质量控制要求，此时Candidate内容为空。
:type RetCode: int
"""
self._FaceRect = None
self._GroupCandidates = None
self._RetCode = None
@property
def FaceRect(self):
"""检测出的人脸框位置。
:rtype: :class:`tencentcloud.iai.v20200303.models.FaceRect`
"""
return self._FaceRect
@FaceRect.setter
def FaceRect(self, FaceRect):
self._FaceRect = FaceRect
@property
def GroupCandidates(self):
"""识别结果。
:rtype: list of GroupCandidate
"""
return self._GroupCandidates
@GroupCandidates.setter
def GroupCandidates(self, GroupCandidates):
self._GroupCandidates = GroupCandidates
@property
def RetCode(self):
"""检测出的人脸图片状态返回码。
- 0 表示正常。
- -1601代表不符合图片质量控制要求，此时Candidate内容为空。
:rtype: int
"""
return self._RetCode
@RetCode.setter
def RetCode(self, RetCode):
self._RetCode = RetCode
def _deserialize(self, params):
if params.get("FaceRect") is not None:
self._FaceRect = FaceRect()
self._FaceRect._deserialize(params.get("FaceRect"))
if params.get("GroupCandidates") is not None:
self._GroupCandidates = []
for item in params.get("GroupCandidates"):
obj = GroupCandidate()
obj._deserialize(item)
self._GroupCandidates.append(obj)
self._RetCode = params.get("RetCode")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class RevertGroupFaceModelVersionRequest(AbstractModel):
"""RevertGroupFaceModelVersion请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _JobId: 需要回滚的升级任务ID。
:type JobId: str
"""
self._JobId = None
@property
def JobId(self):
"""需要回滚的升级任务ID。
:rtype: str
"""
return self._JobId
@JobId.setter
def JobId(self, JobId):
self._JobId = JobId
def _deserialize(self, params):
self._JobId = params.get("JobId")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class RevertGroupFaceModelVersionResponse(AbstractModel):
"""RevertGroupFaceModelVersion返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._RequestId = None
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._RequestId = params.get("RequestId")
class SearchFacesRequest(AbstractModel):
"""SearchFaces请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupIds: 希望搜索的人员库列表，上限100个。
- 数组元素取值为创建人员库接口中的GroupId。
- 不可同时搜索不同算法模型版本（FaceModelVersion）的人员库。
:type GroupIds: list of str
:param _Image: 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Image: str
:param _Url: 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Url: str
:param _MaxFaceNum: 最多识别的人脸数目。
- 默认值为1（仅检测图片中面积最大的那张人脸），最大值为10。
- MaxFaceNum用于，当输入的待识别图片包含多张人脸时，设定要搜索的人脸的数量。
- 例如：输入的Image或Url中的图片包含多张人脸，设MaxFaceNum=5，则会识别图片中面积最大的5张人脸。
:type MaxFaceNum: int
:param _MinFaceSize: 人脸长和宽的最小尺寸，单位为像素。
- 默认为34。
- 低于34的人脸图片无法被识别。
- 建议设置为80。
:type MinFaceSize: int
:param _MaxPersonNum: 单张被识别的人脸返回的最相似人员数量。
- 默认值为5，最大值为100。
- 例如，设MaxFaceNum为1，MaxPersonNum为8，则返回Top8相似的人员信息。
- 值越大，需要处理的时间越长。
- 建议不要超过10。
:type MaxPersonNum: int
:param _NeedPersonInfo: 是否返回人员具体信息。
- 取值范围：0 为关闭，1 为开启。
- 默认为 0。
- 其他非0非1值默认为0。
:type NeedPersonInfo: int
:param _QualityControl: 图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制。
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况。
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况。
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况。
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题。
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:type QualityControl: int
:param _FaceMatchThreshold: 出参Score中，只有超过FaceMatchThreshold值的结果才会返回。默认为0。
:type FaceMatchThreshold: float
:param _NeedRotateDetection: 是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:type NeedRotateDetection: int
"""
self._GroupIds = None
self._Image = None
self._Url = None
self._MaxFaceNum = None
self._MinFaceSize = None
self._MaxPersonNum = None
self._NeedPersonInfo = None
self._QualityControl = None
self._FaceMatchThreshold = None
self._NeedRotateDetection = None
@property
def GroupIds(self):
"""希望搜索的人员库列表，上限100个。
- 数组元素取值为创建人员库接口中的GroupId。
- 不可同时搜索不同算法模型版本（FaceModelVersion）的人员库。
:rtype: list of str
"""
return self._GroupIds
@GroupIds.setter
def GroupIds(self, GroupIds):
self._GroupIds = GroupIds
@property
def Image(self):
"""图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Image
@Image.setter
def Image(self, Image):
self._Image = Image
@property
def Url(self):
"""图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Url
@Url.setter
def Url(self, Url):
self._Url = Url
@property
def MaxFaceNum(self):
"""最多识别的人脸数目。
- 默认值为1（仅检测图片中面积最大的那张人脸），最大值为10。
- MaxFaceNum用于，当输入的待识别图片包含多张人脸时，设定要搜索的人脸的数量。
- 例如：输入的Image或Url中的图片包含多张人脸，设MaxFaceNum=5，则会识别图片中面积最大的5张人脸。
:rtype: int
"""
return self._MaxFaceNum
@MaxFaceNum.setter
def MaxFaceNum(self, MaxFaceNum):
self._MaxFaceNum = MaxFaceNum
@property
def MinFaceSize(self):
"""人脸长和宽的最小尺寸，单位为像素。
- 默认为34。
- 低于34的人脸图片无法被识别。
- 建议设置为80。
:rtype: int
"""
return self._MinFaceSize
@MinFaceSize.setter
def MinFaceSize(self, MinFaceSize):
self._MinFaceSize = MinFaceSize
@property
def MaxPersonNum(self):
"""单张被识别的人脸返回的最相似人员数量。
- 默认值为5，最大值为100。
- 例如，设MaxFaceNum为1，MaxPersonNum为8，则返回Top8相似的人员信息。
- 值越大，需要处理的时间越长。
- 建议不要超过10。
:rtype: int
"""
return self._MaxPersonNum
@MaxPersonNum.setter
def MaxPersonNum(self, MaxPersonNum):
self._MaxPersonNum = MaxPersonNum
@property
def NeedPersonInfo(self):
"""是否返回人员具体信息。
- 取值范围：0 为关闭，1 为开启。
- 默认为 0。
- 其他非0非1值默认为0。
:rtype: int
"""
return self._NeedPersonInfo
@NeedPersonInfo.setter
def NeedPersonInfo(self, NeedPersonInfo):
self._NeedPersonInfo = NeedPersonInfo
@property
def QualityControl(self):
"""图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制。
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况。
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况。
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况。
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题。
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:rtype: int
"""
return self._QualityControl
@QualityControl.setter
def QualityControl(self, QualityControl):
self._QualityControl = QualityControl
@property
def FaceMatchThreshold(self):
"""出参Score中，只有超过FaceMatchThreshold值的结果才会返回。默认为0。
:rtype: float
"""
return self._FaceMatchThreshold
@FaceMatchThreshold.setter
def FaceMatchThreshold(self, FaceMatchThreshold):
self._FaceMatchThreshold = FaceMatchThreshold
@property
def NeedRotateDetection(self):
"""是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:rtype: int
"""
return self._NeedRotateDetection
@NeedRotateDetection.setter
def NeedRotateDetection(self, NeedRotateDetection):
self._NeedRotateDetection = NeedRotateDetection
def _deserialize(self, params):
self._GroupIds = params.get("GroupIds")
self._Image = params.get("Image")
self._Url = params.get("Url")
self._MaxFaceNum = params.get("MaxFaceNum")
self._MinFaceSize = params.get("MinFaceSize")
self._MaxPersonNum = params.get("MaxPersonNum")
self._NeedPersonInfo = params.get("NeedPersonInfo")
self._QualityControl = params.get("QualityControl")
self._FaceMatchThreshold = params.get("FaceMatchThreshold")
self._NeedRotateDetection = params.get("NeedRotateDetection")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class SearchFacesResponse(AbstractModel):
"""SearchFaces返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Results: 识别结果。
:type Results: list of Result
:param _FaceNum: 搜索的人员库中包含的人脸数。
:type FaceNum: int
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._Results = None
self._FaceNum = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def Results(self):
"""识别结果。
:rtype: list of Result
"""
return self._Results
@Results.setter
def Results(self, Results):
self._Results = Results
@property
def FaceNum(self):
"""搜索的人员库中包含的人脸数。
:rtype: int
"""
return self._FaceNum
@FaceNum.setter
def FaceNum(self, FaceNum):
self._FaceNum = FaceNum
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
if params.get("Results") is not None:
self._Results = []
for item in params.get("Results"):
obj = Result()
obj._deserialize(item)
self._Results.append(obj)
self._FaceNum = params.get("FaceNum")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class SearchFacesReturnsByGroupRequest(AbstractModel):
"""SearchFacesReturnsByGroup请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupIds: 希望搜索的人员库列表，上限60个。
- 数组元素取值为创建人员库接口中的GroupId。
- 不可同时搜索不同算法模型版本（FaceModelVersion）的人员库。
:type GroupIds: list of str
:param _Image: 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Image: str
:param _Url: 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Url: str
:param _MaxFaceNum: 最多识别的人脸数目。
- 默认值为1（仅检测图片中面积最大的那张人脸），最大值为10。
- MaxFaceNum用于，当输入的待识别图片包含多张人脸时，设定要搜索的人脸的数量。
- 例：输入的Image或Url中的图片包含多张人脸，设MaxFaceNum=5，则会识别图片中面积最大的5张人脸。
:type MaxFaceNum: int
:param _MinFaceSize: 人脸长和宽的最小尺寸，单位为像素。
- 默认为34。
- 低于34将影响搜索精度。
- 建议设置为80。
:type MinFaceSize: int
:param _MaxPersonNumPerGroup: 被检测到的人脸，对应最多返回的最相似人员数目。
- 默认值为5，最大值为10。
- 例，设MaxFaceNum为3，MaxPersonNumPerGroup为5，GroupIds长度为3，则最多可能返回3*5*3=45个人员。
:type MaxPersonNumPerGroup: int
:param _NeedPersonInfo: 是否返回人员具体信息。
- 取值范围：0 为关闭，1 为开启。
- 默认为 0。
- 其他非0非1值默认为0
:type NeedPersonInfo: int
:param _QualityControl: 图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制。
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况。
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况。
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况。
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题。
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:type QualityControl: int
:param _FaceMatchThreshold: 出参Score中，只有大于等于FaceMatchThreshold值的结果才会返回。
- 默认为0。
- 取值范围：[0.0,100.0) 。
:type FaceMatchThreshold: float
:param _NeedRotateDetection: 是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:type NeedRotateDetection: int
"""
self._GroupIds = None
self._Image = None
self._Url = None
self._MaxFaceNum = None
self._MinFaceSize = None
self._MaxPersonNumPerGroup = None
self._NeedPersonInfo = None
self._QualityControl = None
self._FaceMatchThreshold = None
self._NeedRotateDetection = None
@property
def GroupIds(self):
"""希望搜索的人员库列表，上限60个。
- 数组元素取值为创建人员库接口中的GroupId。
- 不可同时搜索不同算法模型版本（FaceModelVersion）的人员库。
:rtype: list of str
"""
return self._GroupIds
@GroupIds.setter
def GroupIds(self, GroupIds):
self._GroupIds = GroupIds
@property
def Image(self):
"""图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Image
@Image.setter
def Image(self, Image):
self._Image = Image
@property
def Url(self):
"""图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Url
@Url.setter
def Url(self, Url):
self._Url = Url
@property
def MaxFaceNum(self):
"""最多识别的人脸数目。
- 默认值为1（仅检测图片中面积最大的那张人脸），最大值为10。
- MaxFaceNum用于，当输入的待识别图片包含多张人脸时，设定要搜索的人脸的数量。
- 例：输入的Image或Url中的图片包含多张人脸，设MaxFaceNum=5，则会识别图片中面积最大的5张人脸。
:rtype: int
"""
return self._MaxFaceNum
@MaxFaceNum.setter
def MaxFaceNum(self, MaxFaceNum):
self._MaxFaceNum = MaxFaceNum
@property
def MinFaceSize(self):
"""人脸长和宽的最小尺寸，单位为像素。
- 默认为34。
- 低于34将影响搜索精度。
- 建议设置为80。
:rtype: int
"""
return self._MinFaceSize
@MinFaceSize.setter
def MinFaceSize(self, MinFaceSize):
self._MinFaceSize = MinFaceSize
@property
def MaxPersonNumPerGroup(self):
"""被检测到的人脸，对应最多返回的最相似人员数目。
- 默认值为5，最大值为10。
- 例，设MaxFaceNum为3，MaxPersonNumPerGroup为5，GroupIds长度为3，则最多可能返回3*5*3=45个人员。
:rtype: int
"""
return self._MaxPersonNumPerGroup
@MaxPersonNumPerGroup.setter
def MaxPersonNumPerGroup(self, MaxPersonNumPerGroup):
self._MaxPersonNumPerGroup = MaxPersonNumPerGroup
@property
def NeedPersonInfo(self):
"""是否返回人员具体信息。
- 取值范围：0 为关闭，1 为开启。
- 默认为 0。
- 其他非0非1值默认为0
:rtype: int
"""
return self._NeedPersonInfo
@NeedPersonInfo.setter
def NeedPersonInfo(self, NeedPersonInfo):
self._NeedPersonInfo = NeedPersonInfo
@property
def QualityControl(self):
"""图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制。
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况。
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况。
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况。
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题。
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:rtype: int
"""
return self._QualityControl
@QualityControl.setter
def QualityControl(self, QualityControl):
self._QualityControl = QualityControl
@property
def FaceMatchThreshold(self):
"""出参Score中，只有大于等于FaceMatchThreshold值的结果才会返回。
- 默认为0。
- 取值范围：[0.0,100.0) 。
:rtype: float
"""
return self._FaceMatchThreshold
@FaceMatchThreshold.setter
def FaceMatchThreshold(self, FaceMatchThreshold):
self._FaceMatchThreshold = FaceMatchThreshold
@property
def NeedRotateDetection(self):
"""是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:rtype: int
"""
return self._NeedRotateDetection
@NeedRotateDetection.setter
def NeedRotateDetection(self, NeedRotateDetection):
self._NeedRotateDetection = NeedRotateDetection
def _deserialize(self, params):
self._GroupIds = params.get("GroupIds")
self._Image = params.get("Image")
self._Url = params.get("Url")
self._MaxFaceNum = params.get("MaxFaceNum")
self._MinFaceSize = params.get("MinFaceSize")
self._MaxPersonNumPerGroup = params.get("MaxPersonNumPerGroup")
self._NeedPersonInfo = params.get("NeedPersonInfo")
self._QualityControl = params.get("QualityControl")
self._FaceMatchThreshold = params.get("FaceMatchThreshold")
self._NeedRotateDetection = params.get("NeedRotateDetection")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class SearchFacesReturnsByGroupResponse(AbstractModel):
"""SearchFacesReturnsByGroup返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _FaceNum: 搜索的人员库中包含的人脸数。
:type FaceNum: int
:param _ResultsReturnsByGroup: 识别结果。
:type ResultsReturnsByGroup: list of ResultsReturnsByGroup
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._FaceNum = None
self._ResultsReturnsByGroup = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def FaceNum(self):
"""搜索的人员库中包含的人脸数。
:rtype: int
"""
return self._FaceNum
@FaceNum.setter
def FaceNum(self, FaceNum):
self._FaceNum = FaceNum
@property
def ResultsReturnsByGroup(self):
"""识别结果。
:rtype: list of ResultsReturnsByGroup
"""
return self._ResultsReturnsByGroup
@ResultsReturnsByGroup.setter
def ResultsReturnsByGroup(self, ResultsReturnsByGroup):
self._ResultsReturnsByGroup = ResultsReturnsByGroup
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._FaceNum = params.get("FaceNum")
if params.get("ResultsReturnsByGroup") is not None:
self._ResultsReturnsByGroup = []
for item in params.get("ResultsReturnsByGroup"):
obj = ResultsReturnsByGroup()
obj._deserialize(item)
self._ResultsReturnsByGroup.append(obj)
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class SearchPersonsRequest(AbstractModel):
"""SearchPersons请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupIds: 希望搜索的人员库列表，上限100个。数组元素取值为创建人员库接口中的GroupId。
:type GroupIds: list of str
:param _Image: 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Image: str
:param _Url: 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Url: str
:param _MaxFaceNum: 最多识别的人脸数目。
- 默认值为1（仅检测图片中面积最大的那张人脸），最大值为10。
- MaxFaceNum用于，当输入的待识别图片包含多张人脸时，设定要搜索的人脸的数量。
- 例：输入的Image或Url中的图片包含多张人脸，设MaxFaceNum=5，则会识别图片中面积最大的5张人脸。
:type MaxFaceNum: int
:param _MinFaceSize: 人脸长和宽的最小尺寸，单位为像素。
- 默认为34。
- 低于34将影响搜索精度。
- 建议设置为80。
:type MinFaceSize: int
:param _MaxPersonNum: 单张被识别的人脸返回的最相似人员数量。
- 默认值为5，最大值为100。
- 例，设MaxFaceNum为1，MaxPersonNum为8，则返回Top8相似的人员信息。
- 值越大，需要处理的时间越长。建议不要超过10。
:type MaxPersonNum: int
:param _QualityControl: 图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制。
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况。
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况。
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况。
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题。
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:type QualityControl: int
:param _FaceMatchThreshold: 出参Score中，只有大于等于FaceMatchThreshold值的结果才会返回。
- 默认为0。
- 取值范围：[0.0,100.0) 。
:type FaceMatchThreshold: float
:param _NeedPersonInfo: 是否返回人员具体信息。
- 取值范围：0 为关闭，1 为开启。
- 默认为 0。
- 其他非0非1值默认为0
:type NeedPersonInfo: int
:param _NeedRotateDetection: 是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:type NeedRotateDetection: int
"""
self._GroupIds = None
self._Image = None
self._Url = None
self._MaxFaceNum = None
self._MinFaceSize = None
self._MaxPersonNum = None
self._QualityControl = None
self._FaceMatchThreshold = None
self._NeedPersonInfo = None
self._NeedRotateDetection = None
@property
def GroupIds(self):
"""希望搜索的人员库列表，上限100个。数组元素取值为创建人员库接口中的GroupId。
:rtype: list of str
"""
return self._GroupIds
@GroupIds.setter
def GroupIds(self, GroupIds):
self._GroupIds = GroupIds
@property
def Image(self):
"""图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Image
@Image.setter
def Image(self, Image):
self._Image = Image
@property
def Url(self):
"""图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Url
@Url.setter
def Url(self, Url):
self._Url = Url
@property
def MaxFaceNum(self):
"""最多识别的人脸数目。
- 默认值为1（仅检测图片中面积最大的那张人脸），最大值为10。
- MaxFaceNum用于，当输入的待识别图片包含多张人脸时，设定要搜索的人脸的数量。
- 例：输入的Image或Url中的图片包含多张人脸，设MaxFaceNum=5，则会识别图片中面积最大的5张人脸。
:rtype: int
"""
return self._MaxFaceNum
@MaxFaceNum.setter
def MaxFaceNum(self, MaxFaceNum):
self._MaxFaceNum = MaxFaceNum
@property
def MinFaceSize(self):
"""人脸长和宽的最小尺寸，单位为像素。
- 默认为34。
- 低于34将影响搜索精度。
- 建议设置为80。
:rtype: int
"""
return self._MinFaceSize
@MinFaceSize.setter
def MinFaceSize(self, MinFaceSize):
self._MinFaceSize = MinFaceSize
@property
def MaxPersonNum(self):
"""单张被识别的人脸返回的最相似人员数量。
- 默认值为5，最大值为100。
- 例，设MaxFaceNum为1，MaxPersonNum为8，则返回Top8相似的人员信息。
- 值越大，需要处理的时间越长。建议不要超过10。
:rtype: int
"""
return self._MaxPersonNum
@MaxPersonNum.setter
def MaxPersonNum(self, MaxPersonNum):
self._MaxPersonNum = MaxPersonNum
@property
def QualityControl(self):
"""图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制。
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况。
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况。
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况。
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题。
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:rtype: int
"""
return self._QualityControl
@QualityControl.setter
def QualityControl(self, QualityControl):
self._QualityControl = QualityControl
@property
def FaceMatchThreshold(self):
"""出参Score中，只有大于等于FaceMatchThreshold值的结果才会返回。
- 默认为0。
- 取值范围：[0.0,100.0) 。
:rtype: float
"""
return self._FaceMatchThreshold
@FaceMatchThreshold.setter
def FaceMatchThreshold(self, FaceMatchThreshold):
self._FaceMatchThreshold = FaceMatchThreshold
@property
def NeedPersonInfo(self):
"""是否返回人员具体信息。
- 取值范围：0 为关闭，1 为开启。
- 默认为 0。
- 其他非0非1值默认为0
:rtype: int
"""
return self._NeedPersonInfo
@NeedPersonInfo.setter
def NeedPersonInfo(self, NeedPersonInfo):
self._NeedPersonInfo = NeedPersonInfo
@property
def NeedRotateDetection(self):
"""是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:rtype: int
"""
return self._NeedRotateDetection
@NeedRotateDetection.setter
def NeedRotateDetection(self, NeedRotateDetection):
self._NeedRotateDetection = NeedRotateDetection
def _deserialize(self, params):
self._GroupIds = params.get("GroupIds")
self._Image = params.get("Image")
self._Url = params.get("Url")
self._MaxFaceNum = params.get("MaxFaceNum")
self._MinFaceSize = params.get("MinFaceSize")
self._MaxPersonNum = params.get("MaxPersonNum")
self._QualityControl = params.get("QualityControl")
self._FaceMatchThreshold = params.get("FaceMatchThreshold")
self._NeedPersonInfo = params.get("NeedPersonInfo")
self._NeedRotateDetection = params.get("NeedRotateDetection")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class SearchPersonsResponse(AbstractModel):
"""SearchPersons返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Results: 识别结果。
:type Results: list of Result
:param _PersonNum: 搜索的人员库中包含的人员数。若输入图片中所有人脸均不符合质量要求，则返回0。
:type PersonNum: int
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._Results = None
self._PersonNum = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def Results(self):
"""识别结果。
:rtype: list of Result
"""
return self._Results
@Results.setter
def Results(self, Results):
self._Results = Results
@property
def PersonNum(self):
"""搜索的人员库中包含的人员数。若输入图片中所有人脸均不符合质量要求，则返回0。
:rtype: int
"""
return self._PersonNum
@PersonNum.setter
def PersonNum(self, PersonNum):
self._PersonNum = PersonNum
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
if params.get("Results") is not None:
self._Results = []
for item in params.get("Results"):
obj = Result()
obj._deserialize(item)
self._Results.append(obj)
self._PersonNum = params.get("PersonNum")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class SearchPersonsReturnsByGroupRequest(AbstractModel):
"""SearchPersonsReturnsByGroup请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupIds: 希望搜索的人员库列表，上限60个。数组元素取值为创建人员库接口中的GroupId。
:type GroupIds: list of str
:param _Image: 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Image: str
:param _Url: 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Url: str
:param _MaxFaceNum: 最多识别的人脸数目。
- 默认值为1（仅检测图片中面积最大的那张人脸），最大值为10。
- MaxFaceNum用于，当输入的待识别图片包含多张人脸时，设定要搜索的人脸的数量。
- 例：输入的Image或Url中的图片包含多张人脸，设MaxFaceNum=5，则会识别图片中面积最大的5张人脸。
:type MaxFaceNum: int
:param _MinFaceSize: 人脸长和宽的最小尺寸，单位为像素。
- 默认为34。
- 低于34将影响搜索精度。
- 建议设置为80。
:type MinFaceSize: int
:param _MaxPersonNumPerGroup: 被检测到的人脸，对应最多返回的最相似人员数目。
- 默认值为5，最大值为10。
- 例，设MaxFaceNum为3，MaxPersonNumPerGroup为5，GroupIds长度为3，则最多可能返回3*5*3=45个人员。
:type MaxPersonNumPerGroup: int
:param _QualityControl: 图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制。
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况。
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况。
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况。
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题。
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:type QualityControl: int
:param _FaceMatchThreshold: 出参Score中，只有超过FaceMatchThreshold值的结果才会返回。默认为0。
:type FaceMatchThreshold: float
:param _NeedPersonInfo: 是否返回人员具体信息。
- 取值范围：0 为关闭，1 为开启。
- 默认为 0。
- 其他非0非1值默认为0。
:type NeedPersonInfo: int
:param _NeedRotateDetection: 是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:type NeedRotateDetection: int
"""
self._GroupIds = None
self._Image = None
self._Url = None
self._MaxFaceNum = None
self._MinFaceSize = None
self._MaxPersonNumPerGroup = None
self._QualityControl = None
self._FaceMatchThreshold = None
self._NeedPersonInfo = None
self._NeedRotateDetection = None
@property
def GroupIds(self):
"""希望搜索的人员库列表，上限60个。数组元素取值为创建人员库接口中的GroupId。
:rtype: list of str
"""
return self._GroupIds
@GroupIds.setter
def GroupIds(self, GroupIds):
self._GroupIds = GroupIds
@property
def Image(self):
"""图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Image
@Image.setter
def Image(self, Image):
self._Image = Image
@property
def Url(self):
"""图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Url
@Url.setter
def Url(self, Url):
self._Url = Url
@property
def MaxFaceNum(self):
"""最多识别的人脸数目。
- 默认值为1（仅检测图片中面积最大的那张人脸），最大值为10。
- MaxFaceNum用于，当输入的待识别图片包含多张人脸时，设定要搜索的人脸的数量。
- 例：输入的Image或Url中的图片包含多张人脸，设MaxFaceNum=5，则会识别图片中面积最大的5张人脸。
:rtype: int
"""
return self._MaxFaceNum
@MaxFaceNum.setter
def MaxFaceNum(self, MaxFaceNum):
self._MaxFaceNum = MaxFaceNum
@property
def MinFaceSize(self):
"""人脸长和宽的最小尺寸，单位为像素。
- 默认为34。
- 低于34将影响搜索精度。
- 建议设置为80。
:rtype: int
"""
return self._MinFaceSize
@MinFaceSize.setter
def MinFaceSize(self, MinFaceSize):
self._MinFaceSize = MinFaceSize
@property
def MaxPersonNumPerGroup(self):
"""被检测到的人脸，对应最多返回的最相似人员数目。
- 默认值为5，最大值为10。
- 例，设MaxFaceNum为3，MaxPersonNumPerGroup为5，GroupIds长度为3，则最多可能返回3*5*3=45个人员。
:rtype: int
"""
return self._MaxPersonNumPerGroup
@MaxPersonNumPerGroup.setter
def MaxPersonNumPerGroup(self, MaxPersonNumPerGroup):
self._MaxPersonNumPerGroup = MaxPersonNumPerGroup
@property
def QualityControl(self):
"""图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制。
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况。
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况。
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况。
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题。
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:rtype: int
"""
return self._QualityControl
@QualityControl.setter
def QualityControl(self, QualityControl):
self._QualityControl = QualityControl
@property
def FaceMatchThreshold(self):
"""出参Score中，只有超过FaceMatchThreshold值的结果才会返回。默认为0。
:rtype: float
"""
return self._FaceMatchThreshold
@FaceMatchThreshold.setter
def FaceMatchThreshold(self, FaceMatchThreshold):
self._FaceMatchThreshold = FaceMatchThreshold
@property
def NeedPersonInfo(self):
"""是否返回人员具体信息。
- 取值范围：0 为关闭，1 为开启。
- 默认为 0。
- 其他非0非1值默认为0。
:rtype: int
"""
return self._NeedPersonInfo
@NeedPersonInfo.setter
def NeedPersonInfo(self, NeedPersonInfo):
self._NeedPersonInfo = NeedPersonInfo
@property
def NeedRotateDetection(self):
"""是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:rtype: int
"""
return self._NeedRotateDetection
@NeedRotateDetection.setter
def NeedRotateDetection(self, NeedRotateDetection):
self._NeedRotateDetection = NeedRotateDetection
def _deserialize(self, params):
self._GroupIds = params.get("GroupIds")
self._Image = params.get("Image")
self._Url = params.get("Url")
self._MaxFaceNum = params.get("MaxFaceNum")
self._MinFaceSize = params.get("MinFaceSize")
self._MaxPersonNumPerGroup = params.get("MaxPersonNumPerGroup")
self._QualityControl = params.get("QualityControl")
self._FaceMatchThreshold = params.get("FaceMatchThreshold")
self._NeedPersonInfo = params.get("NeedPersonInfo")
self._NeedRotateDetection = params.get("NeedRotateDetection")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class SearchPersonsReturnsByGroupResponse(AbstractModel):
"""SearchPersonsReturnsByGroup返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonNum: 搜索的人员库中包含的人员数。若输入图片中所有人脸均不符合质量要求，则返回0。
:type PersonNum: int
:param _ResultsReturnsByGroup: 识别结果。
:type ResultsReturnsByGroup: list of ResultsReturnsByGroup
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本。
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._PersonNum = None
self._ResultsReturnsByGroup = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def PersonNum(self):
"""搜索的人员库中包含的人员数。若输入图片中所有人脸均不符合质量要求，则返回0。
:rtype: int
"""
return self._PersonNum
@PersonNum.setter
def PersonNum(self, PersonNum):
self._PersonNum = PersonNum
@property
def ResultsReturnsByGroup(self):
"""识别结果。
:rtype: list of ResultsReturnsByGroup
"""
return self._ResultsReturnsByGroup
@ResultsReturnsByGroup.setter
def ResultsReturnsByGroup(self, ResultsReturnsByGroup):
self._ResultsReturnsByGroup = ResultsReturnsByGroup
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._PersonNum = params.get("PersonNum")
if params.get("ResultsReturnsByGroup") is not None:
self._ResultsReturnsByGroup = []
for item in params.get("ResultsReturnsByGroup"):
obj = ResultsReturnsByGroup()
obj._deserialize(item)
self._ResultsReturnsByGroup.append(obj)
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class UpgradeGroupFaceModelVersionRequest(AbstractModel):
"""UpgradeGroupFaceModelVersion请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _GroupId: 需要升级的人员库ID。
:type GroupId: str
:param _FaceModelVersion: 需要升级至的算法模型版本。默认为最新版本。不可逆向升级
:type FaceModelVersion: str
"""
self._GroupId = None
self._FaceModelVersion = None
@property
def GroupId(self):
"""需要升级的人员库ID。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
@property
def FaceModelVersion(self):
"""需要升级至的算法模型版本。默认为最新版本。不可逆向升级
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
def _deserialize(self, params):
self._GroupId = params.get("GroupId")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class UpgradeGroupFaceModelVersionResponse(AbstractModel):
"""UpgradeGroupFaceModelVersion返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _JobId: 升级任务ID，用于查询、获取升级的进度和结果。
:type JobId: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._JobId = None
self._RequestId = None
@property
def JobId(self):
"""升级任务ID，用于查询、获取升级的进度和结果。
:rtype: str
"""
return self._JobId
@JobId.setter
def JobId(self, JobId):
self._JobId = JobId
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._JobId = params.get("JobId")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class UpgradeJobInfo(AbstractModel):
"""人员库升级任务信息
"""
def __init__(self):
r"""
:param _JobId: 人员库升级任务ID，用于查询、获取升级的进度和结果。
:type JobId: str
:param _GroupId: 人员库ID。
:type GroupId: str
:param _FromFaceModelVersion: 当前算法模型版本。
:type FromFaceModelVersion: str
:param _ToFaceModelVersion: 目标算法模型版本。
:type ToFaceModelVersion: str
:param _StartTime: 升级起始时间。
StartTime的值是自 Unix 纪元时间到Group创建时间的毫秒数。
Unix 纪元时间是 1970 年 1 月 1 日星期四，协调世界时 (UTC) 00:00:00。
有关更多信息，请参阅 Unix 时间。
:type StartTime: int
:param _Status: 0表示升级中，1表示升级完毕，2表示回滚完毕，3表示升级失败。
:type Status: int
"""
self._JobId = None
self._GroupId = None
self._FromFaceModelVersion = None
self._ToFaceModelVersion = None
self._StartTime = None
self._Status = None
@property
def JobId(self):
"""人员库升级任务ID，用于查询、获取升级的进度和结果。
:rtype: str
"""
return self._JobId
@JobId.setter
def JobId(self, JobId):
self._JobId = JobId
@property
def GroupId(self):
"""人员库ID。
:rtype: str
"""
return self._GroupId
@GroupId.setter
def GroupId(self, GroupId):
self._GroupId = GroupId
@property
def FromFaceModelVersion(self):
"""当前算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._FromFaceModelVersion
@FromFaceModelVersion.setter
def FromFaceModelVersion(self, FromFaceModelVersion):
self._FromFaceModelVersion = FromFaceModelVersion
@property
def ToFaceModelVersion(self):
"""目标算法模型版本。
:rtype: str
"""
return self._ToFaceModelVersion
@ToFaceModelVersion.setter
def ToFaceModelVersion(self, ToFaceModelVersion):
self._ToFaceModelVersion = ToFaceModelVersion
@property
def StartTime(self):
"""升级起始时间。
StartTime的值是自 Unix 纪元时间到Group创建时间的毫秒数。
Unix 纪元时间是 1970 年 1 月 1 日星期四，协调世界时 (UTC) 00:00:00。
有关更多信息，请参阅 Unix 时间。
:rtype: int
"""
return self._StartTime
@StartTime.setter
def StartTime(self, StartTime):
self._StartTime = StartTime
@property
def Status(self):
"""0表示升级中，1表示升级完毕，2表示回滚完毕，3表示升级失败。
:rtype: int
"""
return self._Status
@Status.setter
def Status(self, Status):
self._Status = Status
def _deserialize(self, params):
self._JobId = params.get("JobId")
self._GroupId = params.get("GroupId")
self._FromFaceModelVersion = params.get("FromFaceModelVersion")
self._ToFaceModelVersion = params.get("ToFaceModelVersion")
self._StartTime = params.get("StartTime")
self._Status = params.get("Status")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class VerifyFaceRequest(AbstractModel):
"""VerifyFace请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonId: 待验证的人员ID。人员ID具体信息请参考人员库管理相关接口。
:type PersonId: str
:param _Image: 图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Image: str
:param _Url: 图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Url: str
:param _QualityControl: 图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制。
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况。
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况。
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况。
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题。
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:type QualityControl: int
:param _NeedRotateDetection: 是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:type NeedRotateDetection: int
"""
self._PersonId = None
self._Image = None
self._Url = None
self._QualityControl = None
self._NeedRotateDetection = None
@property
def PersonId(self):
"""待验证的人员ID。人员ID具体信息请参考人员库管理相关接口。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
@property
def Image(self):
"""图片 base64 数据。
- base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Image
@Image.setter
def Image(self, Image):
self._Image = Image
@property
def Url(self):
"""图片的 Url 。
- 对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Url
@Url.setter
def Url(self, Url):
self._Url = Url
@property
def QualityControl(self):
"""图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制。
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况。
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况。
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况。
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题。
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:rtype: int
"""
return self._QualityControl
@QualityControl.setter
def QualityControl(self, QualityControl):
self._QualityControl = QualityControl
@property
def NeedRotateDetection(self):
"""是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:rtype: int
"""
return self._NeedRotateDetection
@NeedRotateDetection.setter
def NeedRotateDetection(self, NeedRotateDetection):
self._NeedRotateDetection = NeedRotateDetection
def _deserialize(self, params):
self._PersonId = params.get("PersonId")
self._Image = params.get("Image")
self._Url = params.get("Url")
self._QualityControl = params.get("QualityControl")
self._NeedRotateDetection = params.get("NeedRotateDetection")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class VerifyFaceResponse(AbstractModel):
"""VerifyFace返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Score: 给定的人脸图片与 PersonId 对应人脸的相似度。
- 若 PersonId 下有多张人脸（Face），返回相似度最大的分数。
- 不同算法版本返回的相似度分数不同。
- 若需要验证两张图片中人脸是否为同一人，3.0版本误识率千分之一对应分数为40分，误识率万分之一对应分数为50分，误识率十万分之一对应分数为60分。 一般超过50分则可认定为同一人。
- 2.0版本误识率千分之一对应分数为70分，误识率万分之一对应分数为80分，误识率十万分之一对应分数为90分。 一般超过80分则可认定为同一人。
:type Score: float
:param _IsMatch: 是否为同一人判断，固定阈值分数为60分，若想更灵活地调整阈值可取Score参数返回进行判断。
:type IsMatch: bool
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本，是该 Person 所在的人员库的算法模型版本。
- 在创建人员库时设置，详情可参考[算法模型版本](https://cloud.tencent.com/document/product/867/40042)
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._Score = None
self._IsMatch = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def Score(self):
"""给定的人脸图片与 PersonId 对应人脸的相似度。
- 若 PersonId 下有多张人脸（Face），返回相似度最大的分数。
- 不同算法版本返回的相似度分数不同。
- 若需要验证两张图片中人脸是否为同一人，3.0版本误识率千分之一对应分数为40分，误识率万分之一对应分数为50分，误识率十万分之一对应分数为60分。 一般超过50分则可认定为同一人。
- 2.0版本误识率千分之一对应分数为70分，误识率万分之一对应分数为80分，误识率十万分之一对应分数为90分。 一般超过80分则可认定为同一人。
:rtype: float
"""
return self._Score
@Score.setter
def Score(self, Score):
self._Score = Score
@property
def IsMatch(self):
"""是否为同一人判断，固定阈值分数为60分，若想更灵活地调整阈值可取Score参数返回进行判断。
:rtype: bool
"""
return self._IsMatch
@IsMatch.setter
def IsMatch(self, IsMatch):
self._IsMatch = IsMatch
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本，是该 Person 所在的人员库的算法模型版本。
- 在创建人员库时设置，详情可参考[算法模型版本](https://cloud.tencent.com/document/product/867/40042)
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._Score = params.get("Score")
self._IsMatch = params.get("IsMatch")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")
class VerifyPersonRequest(AbstractModel):
"""VerifyPerson请求参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _PersonId: 待验证的人员ID。人员ID具体信息请参考人员库管理相关接口。
:type PersonId: str
:param _Image: 图片 base64 数据。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Image: str
:param _Url: 图片的 Url
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:type Url: str
:param _QualityControl: 图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制。
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况。
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况。
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况。
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题。
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:type QualityControl: int
:param _NeedRotateDetection: 是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:type NeedRotateDetection: int
"""
self._PersonId = None
self._Image = None
self._Url = None
self._QualityControl = None
self._NeedRotateDetection = None
@property
def PersonId(self):
"""待验证的人员ID。人员ID具体信息请参考人员库管理相关接口。
:rtype: str
"""
return self._PersonId
@PersonId.setter
def PersonId(self, PersonId):
self._PersonId = PersonId
@property
def Image(self):
"""图片 base64 数据。
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Image
@Image.setter
def Image(self, Image):
self._Image = Image
@property
def Url(self):
"""图片的 Url
- jpg格式长边像素不可超过4000，其他格式图片长边像素不可超2000。
- 所有格式的图片短边像素不小于64。
- 图片的 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。
- 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。
- 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。
- 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。
- 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。
:rtype: str
"""
return self._Url
@Url.setter
def Url(self, Url):
self._Url = Url
@property
def QualityControl(self):
"""图片质量控制。
- 取值范围：
0: 不进行控制。
1:较低的质量要求，图像存在非常模糊，眼睛鼻子嘴巴遮挡至少其中一种或多种的情况。
2: 一般的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，模糊或一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，至少其中三种的情况。
3: 较高的质量要求，图像存在偏亮，偏暗，一般模糊，眉毛遮挡，脸颊遮挡，下巴遮挡，其中一到两种的情况。
4: 很高的质量要求，各个维度均为最好或最多在某一维度上存在轻微问题。
- 默认 0。
- 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示图片质量检测不符要求。
:rtype: int
"""
return self._QualityControl
@QualityControl.setter
def QualityControl(self, QualityControl):
self._QualityControl = QualityControl
@property
def NeedRotateDetection(self):
"""是否开启图片旋转识别支持。
- 取值范围：0为不开启，1为开启。
- 默认为0。
- 本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
- 若您确认图片包含exif信息或者您确认输入图中人脸不会出现被旋转情况，请不要开启本参数。开启后，整体耗时将可能增加数百毫秒。
:rtype: int
"""
return self._NeedRotateDetection
@NeedRotateDetection.setter
def NeedRotateDetection(self, NeedRotateDetection):
self._NeedRotateDetection = NeedRotateDetection
def _deserialize(self, params):
self._PersonId = params.get("PersonId")
self._Image = params.get("Image")
self._Url = params.get("Url")
self._QualityControl = params.get("QualityControl")
self._NeedRotateDetection = params.get("NeedRotateDetection")
memeber_set = set(params.keys())
for name, value in vars(self).items():
property_name = name[1:]
if property_name in memeber_set:
memeber_set.remove(property_name)
if len(memeber_set) > 0:
warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))
class VerifyPersonResponse(AbstractModel):
"""VerifyPerson返回参数结构体
"""
def __init__(self):
r"""
:param _Score: 给定的人脸照片与 PersonId 对应的相似度。若 PersonId 下有多张人脸（Face），会融合多张人脸信息进行验证。
:type Score: float
:param _IsMatch: 是否为同一人的判断。
:type IsMatch: bool
:param _FaceModelVersion: 人脸识别所用的算法模型版本，是该 Person 所在的人员库的算法模型版本。
- 在创建人员库时设置，详情可参考[算法模型版本](https://cloud.tencent.com/document/product/867/40042)
:type FaceModelVersion: str
:param _RequestId: 唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:type RequestId: str
"""
self._Score = None
self._IsMatch = None
self._FaceModelVersion = None
self._RequestId = None
@property
def Score(self):
"""给定的人脸照片与 PersonId 对应的相似度。若 PersonId 下有多张人脸（Face），会融合多张人脸信息进行验证。
:rtype: float
"""
return self._Score
@Score.setter
def Score(self, Score):
self._Score = Score
@property
def IsMatch(self):
"""是否为同一人的判断。
:rtype: bool
"""
return self._IsMatch
@IsMatch.setter
def IsMatch(self, IsMatch):
self._IsMatch = IsMatch
@property
def FaceModelVersion(self):
"""人脸识别所用的算法模型版本，是该 Person 所在的人员库的算法模型版本。
- 在创建人员库时设置，详情可参考[算法模型版本](https://cloud.tencent.com/document/product/867/40042)
:rtype: str
"""
return self._FaceModelVersion
@FaceModelVersion.setter
def FaceModelVersion(self, FaceModelVersion):
self._FaceModelVersion = FaceModelVersion
@property
def RequestId(self):
"""唯一请求 ID，由服务端生成，每次请求都会返回（若请求因其他原因未能抵达服务端，则该次请求不会获得 RequestId）。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
:rtype: str
"""
return self._RequestId
@RequestId.setter
def RequestId(self, RequestId):
self._RequestId = RequestId
def _deserialize(self, params):
self._Score = params.get("Score")
self._IsMatch = params.get("IsMatch")
self._FaceModelVersion = params.get("FaceModelVersion")
self._RequestId = params.get("RequestId")