图像多主体检测

更新时间：2023-01-17

接口描述

检测出图片中多个主体，并给出位置、标签和置信得分。

在线调试

您可以在示例代码中心中调试该接口，可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。

请求说明

请求示例

HTTP 方法：POST

请求URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/multi_object_detect

URL参数：

参数	值
access_token	通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取”

Header如下：

参数	值
Content-Type	application/x-www-form-urlencoded

Body中放置请求参数，参数详情如下：

请求参数

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和url二选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少64px，最长边最大4096px，长宽比3：1以内，支持jpg/png/bmp格式。注意：图片的base64编码是不包含图片头的，如（data:image/jpg;base64,）去掉编码头后再进行urlencode。
url	和image二选一	string	-	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少64px，最长边最大4096px，长宽比3：1以内，支持jpg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效。

请求代码示例

提示一：使用示例代码前，请记得替换其中的示例Token、图片地址或Base64信息。

提示二：部分语言依赖的类或库，请在代码注释中查看下载地址。

# 图像多主体检测
curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/multi_object_detect?access_token=【调用鉴权接口获取的token】' --data 'image=【图片Base64编码，需UrlEncode】' -H 'Content-Type:application/x-www-form-urlencoded'

<?php
/**
 * 发起http post请求(REST API), 并获取REST请求的结果
 * @param string $url
 * @param string $param
 * @return - http response body if succeeds, else false.
 */
function request_post($url = '', $param = '')
{
    if (empty($url) || empty($param)) {
        return false;
    }

    $postUrl = $url;
    $curlPost = $param;
    // 初始化curl
    $curl = curl_init();
    curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $postUrl);
    curl_setopt($curl, CURLOPT_HEADER, 0);
    // 要求结果为字符串且输出到屏幕上
    curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
    curl_setopt($curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false);
    // post提交方式
    curl_setopt($curl, CURLOPT_POST, 1);
    curl_setopt($curl, CURLOPT_POSTFIELDS, $curlPost);
    // 运行curl
    $data = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);

    return $data;
}

$token = '[调用鉴权接口获取的token]';
$url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/multi_object_detect?access_token=' . $token;
$img = file_get_contents('[本地文件路径]');
$img = base64_encode($img);
$bodys = array(
    'image' => $img
);
$res = request_post($url, $bodys);

var_dump($res);

package com.baidu.ai.aip;

import com.baidu.ai.aip.utils.Base64Util;
import com.baidu.ai.aip.utils.FileUtil;
import com.baidu.ai.aip.utils.HttpUtil;

import java.net.URLEncoder;

/**
* 图像多主体检测
*/
public class MultiObjectDetect {

    /**
    * 重要提示代码中所需工具类
    * FileUtil,Base64Util,HttpUtil,GsonUtils请从
    * https://ai.baidu.com/file/658A35ABAB2D404FBF903F64D47C1F72
    * https://ai.baidu.com/file/C8D81F3301E24D2892968F09AE1AD6E2
    * https://ai.baidu.com/file/544D677F5D4E4F17B4122FBD60DB82B3
    * https://ai.baidu.com/file/470B3ACCA3FE43788B5A963BF0B625F3
    * 下载
    */
    public static String multiObjectDetect() {
        // 请求url
        String url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/multi_object_detect";
        try {
            // 本地文件路径
            String filePath = "[本地文件路径]";
            byte[] imgData = FileUtil.readFileByBytes(filePath);
            String imgStr = Base64Util.encode(imgData);
            String imgParam = URLEncoder.encode(imgStr, "UTF-8");

            String param = "image=" + imgParam;

            // 注意这里仅为了简化编码每一次请求都去获取access_token，线上环境access_token有过期时间， 客户端可自行缓存，过期后重新获取。
            String accessToken = "[调用鉴权接口获取的token]";

            String result = HttpUtil.post(url, accessToken, param);
            System.out.println(result);
            return result;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    public static void main(String[] args) {
        MultiObjectDetect.multiObjectDetect();
    }
}

# encoding:utf-8

import requests
import base64

'''
图像多主体检测
'''

request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/multi_object_detect"
# 二进制方式打开图片文件
f = open('[本地文件]', 'rb')
img = base64.b64encode(f.read())

params = {"image":img}
access_token = '[调用鉴权接口获取的token]'
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
if response:
    print (response.json())

#include <iostream>
#include <curl/curl.h>

// libcurl库下载链接：https://curl.haxx.se/download.html
// jsoncpp库下载链接：https://github.com/open-source-parsers/jsoncpp/
const static std::string request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/multi_object_detect";
static std::string multiObjectDetect_result;
/**
 * curl发送http请求调用的回调函数，回调函数中对返回的json格式的body进行了解析，解析结果储存在全局的静态变量当中
 * @param 参数定义见libcurl文档
 * @return 返回值定义见libcurl文档
 */
static size_t callback(void *ptr, size_t size, size_t nmemb, void *stream) {
    // 获取到的body存放在ptr中，先将其转换为string格式
    multiObjectDetect_result = std::string((char *) ptr, size * nmemb);
    return size * nmemb;
}
/**
 * 图像多主体检测
 * @return 调用成功返回0，发生错误返回其他错误码
 */
int multiObjectDetect(std::string &json_result, const std::string &access_token) {
    std::string url = request_url + "?access_token=" + access_token;
    CURL *curl = NULL;
    CURLcode result_code;
    int is_success;
    curl = curl_easy_init();
    if (curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.data());
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POST, 1);
        curl_httppost *post = NULL;
        curl_httppost *last = NULL;
        curl_formadd(&post, &last, CURLFORM_COPYNAME, "image", CURLFORM_COPYCONTENTS, "【base64_img】", CURLFORM_END);

        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_HTTPPOST, post);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, callback);
        result_code = curl_easy_perform(curl);
        if (result_code != CURLE_OK) {
            fprintf(stderr, "curl_easy_perform() failed: %s\n",
                    curl_easy_strerror(result_code));
            is_success = 1;
            return is_success;
        }
        json_result = multiObjectDetect_result;
        curl_easy_cleanup(curl);
        is_success = 0;
    } else {
        fprintf(stderr, "curl_easy_init() failed.");
        is_success = 1;
    }
    return is_success;
}

using System;
using System.IO;
using System.Net;
using System.Text;
using System.Web;

namespace com.baidu.ai
{
    public class MultiObjectDetect
    {
        // 图像多主体检测
        public static string multiObjectDetect()
        {
            string token = "[调用鉴权接口获取的token]";
            string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/multi_object_detect?access_token=" + token;
            Encoding encoding = Encoding.Default;
            HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(host);
            request.Method = "post";
            request.KeepAlive = true;
            // 图片的base64编码
            string base64 = getFileBase64("[本地图片文件]");
            String str = "image=" + HttpUtility.UrlEncode(base64);
            byte[] buffer = encoding.GetBytes(str);
            request.ContentLength = buffer.Length;
            request.GetRequestStream().Write(buffer, 0, buffer.Length);
            HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse();
            StreamReader reader = new StreamReader(response.GetResponseStream(), Encoding.Default);
            string result = reader.ReadToEnd();
            Console.WriteLine("图像多主体检测:");
            Console.WriteLine(result);
            return result;
        }

        public static String getFileBase64(String fileName) {
            FileStream filestream = new FileStream(fileName, FileMode.Open);
            byte[] arr = new byte[filestream.Length];
            filestream.Read(arr, 0, (int)filestream.Length);
            string baser64 = Convert.ToBase64String(arr);
            filestream.Close();
            return baser64;
        }
    }
}

返回说明

返回参数

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
result	否	object数组	返回结果
+name	否	string	图片标签
+score	否	float	置信度得分
+location	否	object数组	图中目标主体的检测框位置信息
++left	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
++top	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
++width	否	uint32	表示定位位置的长方形的宽度，单位px
++height	否	uint32	表示定位位置的长方形的高度，单位px

返回示例

{
    "log_id": 4160887777964368179,
    "result": [
        {
            "score": 0.8241143226623535,
            "name": "果蔬生鲜",
            "location": {
                "width": 89,
                "top": 113,
                "left": 383,
                "height": 204
            }
        },
        {
            "score": 0.8606756329536438,
            "name": "家居家纺",
            "location": {
                "width": 112,
                "top": 105,
                "left": 139,
                "height": 203
            }
        },
        {
            "score": 0.6238403916358948,
            "name": "食品饮料",
            "location": {
                "width": 67,
                "top": 125,
                "left": 491,
                "height": 176
            }
        },
        {
            "score": 0.10546552389860153,
            "name": "文化娱乐",
            "location": {
                "width": 48,
                "top": 183,
                "left": 231,
                "height": 95
            }
        },
        {
            "score": 0.7283627986907959,
            "name": "家居家电",
            "location": {
                "width": 72,
                "top": 89,
                "left": 285,
                "height": 244
            }
        }
    ]
}

果蔬识别

图像内容理解