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百度智能云人体分析API文档 - 手部关键点识别

文档简介:
接口描述: 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。
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接口描述

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。

21个关键点对应位置示意图

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/hand_analysis

URL参数:

参数
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
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 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。图片的base64编码是不包含图片头的,如(data:image/jpg;base64,),支持图片格式:jpg、bmp、png,最短边至少50px,最长边最大4096px。

返回说明

返回参数

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
++score float 置信度分数,当前取值范围0-21,应用时可除以21进行归一化处理,下一版服务会进行更新、修正
+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,取值范围0-1。可基于置信度分数进行过滤,排除掉分数低的误识别“无效关键点”,推荐的过滤方案:置信度分数≥0.2。实际应用中,可根据对误识别、漏识别的容忍程度,调整阈值过滤方案,灵活应用
…… …… …… ……
++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

返回关键点对应位置示意图

返回示例

{
	"log_id": "4653273132348525916",
	"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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