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    手部关键点识别

    手部关键点识别

    对于输入的一张图片(可正常解码,且长宽比适宜),检测图片中的手部,输出每只手的坐标框、21个骨节点坐标信息。

    当前接口主要适用于图片中单个手部的情况,图片中同时存在多个手部时,识别效果可能欠佳。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()
    
    image = get_file_content('example.jpg')
    
    """ 调用手部关键点识别 """
    client.handAnalysis(image);

    手部关键点识别 请求参数详情

    参数名称 是否必选 类型 说明
    image string 图像数据,base64编码,要求base64编码后大小不超过4M,最短边至少50px,最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式

    手部关键点识别 返回数据参数详情

    字段 是否必选 类型 说明
    hand_num uint32 检测到的人手数目
    hand_info object[] 手部关节点信息
    +location object 手部坐标信息
    ++left int 手部区域离左边界的距离
    ++top int 手部区域离上边界的距离
    ++width int 手部区域的宽度
    ++height int 手部区域的高度
    +hand_parts object 手部骨节点信息,包含21个关键点
    ++0 object 关键点的标签,0-20
    +++x uint32 x坐标
    +++y uint32 y坐标
    +++score float 置信度分数
    …… …… …… ……
    ++20 object 第20号关键点
    +++x uint32 x坐标
    +++y uint32 y坐标
    +++score float 置信度分数

    手部关键点识别 返回示例

    返回关键点对应位置示意图:

    {
      "log_id": "46532731~~~~32348525916",
      "hand_num": 1,
      "hand_info": [
        {
          "hand_parts": {
            "0": {
              "y": 707,
              "x": 829,
              "score": 0.81601244211197
            },
            "1": {
              "y": 620,
              "x": 873,
              "score": 0.6850221157074
            },
            "2": {
              "y": 533,
              "x": 916,
              "score": 0.75532239675522
            },
            "3": {
              "y": 467,
              "x": 938,
              "score": 0.79282909631729
            },
            "4": {
              "y": 380,
              "x": 993,
              "score": 0.88114696741104
            },
            "5": {
              "y": 424,
              "x": 829,
              "score": 0.90723776817322
            },
            "6": {
              "y": 358,
              "x": 862,
              "score": 0.62833058834076
            },
            "7": {
              "y": 391,
              "x": 916,
              "score": 0.77525424957275
            },
            "8": {
              "y": 456,
              "x": 927,
              "score": 0.87964057922363
            },
            "9": {
              "y": 402,
              "x": 775,
              "score": 0.91389346122742
            },
            "10": {
              "y": 325,
              "x": 786,
              "score": 0.85947573184967
            },
            "11": {
              "y": 249,
              "x": 818,
              "score": 0.88918441534042
            },
            "12": {
              "y": 151,
              "x": 840,
              "score": 0.85277211666107
            },
            "13": {
              "y": 424,
              "x": 720,
              "score": 0.81941932439804
            },
            "14": {
              "y": 347,
              "x": 720,
              "score": 0.83918035030365
            },
            "15": {
              "y": 282,
              "x": 720,
              "score": 0.84135395288467
            },
            "16": {
              "y": 194,
              "x": 731,
              "score": 0.85115605592728
            },
            "17": {
              "y": 489,
              "x": 687,
              "score": 0.84704375267029
            },
            "18": {
              "y": 434,
              "x": 644,
              "score": 0.88782823085785
            },
            "19": {
              "y": 391,
              "x": 622,
              "score": 0.86267304420471
            },
            "20": {
              "y": 325,
              "x": 567,
              "score": 0.91110396385193
            }
          },~~~~
          "location": {
            "height": 556,
            "width": 426,
            "top": 151,
            "score": 17.495880126953,
            "left": 567
          }
        }
      ]
    }
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