图片篡改检测
更新时间:2025-09-17
接口描述
基于深度神经网络与跨模态分析技术,精准检测伪造图像,支持返回图像篡改检测结果;支持对图像中的伪造区域以热力图形式进行可视化返回。示意图如下:

在线调试
您可以在 示例代码中心 中调试该接口,可进行图片篡改检测、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。
申请试用
该接口正在邀测中,请您先提交 合作咨询 或 提交工单,提供公司名称、appid、应用场景等信息,工作人员协助开通权限后方可使用。
请求说明
请求示例
HTTP 方法: POST
请求URL: https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/forgery_detection
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:
| 参数 | 类型 | 是否必须 | 说明 |
|---|---|---|---|
| image | string | 和 url 二选一 | 图像数据,base64编码后进行urlencode,要求base64编码和urlencode后大小不超过10M,最短边至少512px,最长边最大8192px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式 |
| url | string | 和 image 二选一 | 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10M,最短边至少512px,最长边最大8192px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式 优先级:image > url ,当image字段存在时,url字段失效 请注意关闭URL防盗链 |
| return_heatmap | string | 否 | 是否返回伪造区域热力图,默认不返回,即:false - true:返回伪造区域热力图的 base64 编码 - false:不返回 |
| detect_proportion | string | 否 | 是否返回篡改区域占比,默认不返回,即:false - true:返回篡改区域占比 - false:不返回 |
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。
curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/forgery_detection?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'# encoding:utf-8
import requests
import base64
'''
图片篡改检测
'''
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/forgery_detection"
# 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())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;
/**
* 图片篡改检测
*/
public class ForgeryDetection {
/**
* 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 forgeryDetection() {
// 请求url
String url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/forgery_detection";
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) {
ForgeryDetection.forgeryDetection();
}
}#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/ocr/v1/forgery_detection";
static std::string forgeryDetection_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
forgeryDetection_result = std::string((char *) ptr, size * nmemb);
return size * nmemb;
}
/**
* 图片篡改检测
* @return 调用成功返回0,发生错误返回其他错误码
*/
int forgeryDetection(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
",
curl_easy_strerror(result_code));
is_success = 1;
return is_success;
}
json_result = forgeryDetection_result;
curl_easy_cleanup(curl);
is_success = 0;
} else {
fprintf(stderr, "curl_easy_init() failed.");
is_success = 1;
}
return is_success;
}<?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/ocr/v1/forgery_detection?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);using System;
using System.IO;
using System.Net;
using System.Text;
using System.Web;
namespace com.baidu.ai
{
public class ForgeryDetection
{
// 图片篡改检测
public static string forgeryDetection()
{
string token = "[调用鉴权接口获取的token]";
string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/forgery_detection?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("图片篡改检测:");
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
| 参数 | 类型 | 是否必须 | 说明 |
|---|---|---|---|
| log_id | uint64 | 是 | 唯一的log id,用于问题定位 |
| result | object | 是 | 返回结果 |
| + detection_result | string | 是 | 篡改检测结果: -fake:有篡改 -real:无篡改 |
| + tampered_proportion | float | 否 | 篡改区域占比(当请求参数 detect_proportion = true 时返回) |
| + heatmap | string | 否 | 篡改区域热力图(当请求参数 return_heatmap = true 时返回) |
返回示例
{
"result": {
"detection_result": "fake",
"tampered_proportion": 0.000587,
"heatmap": "/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAIBAQEBAQIBAQECAgICAgQDAgICAgUEBAMEBgUGBgYFBgYGBwkIBgcJBwYGCAsICQoKCgoKBggLDAsKDAkKCgUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQB//9k="
},
"log_id": 1540571996316633631
}