5 顔検知クイックスタートガイド

顔検知APIは画像内の顔を検出し、顔枠を外接する長方形の座標を返します。同APIでは、顔の角度、性別、年齢、感情など、顔に関連するいくつかの属性も抽出できます。すべての属性は実際の分類ではなく、AIアルゴリズムによる予測によるものです。

以下の手順では1枚の画像をアップロードし、画像内の顔を検出する方法を記載しています。正常に検出された場合、検出された顔情報が返されます。

5.1 準備

まず、Python環境がインストールされていることを確認してください。次に、下記のPythonファイルをダウンロードしてPythonのパスフォルダーにコピーしてください。

api_parameters.pyをテキストエディターで開き、パラメーターをお客様の情報に置き換えてください。詳細は3.2節をご参照ください。

api_parameters.pyをテキストエディターで開き、パラメーターをお客様の情報に置き換えてください。詳細は3.2節をご参照ください。

# Common parameters. Used for all API calls.
# Base URL for Mercury Open API.
api_url = "https://mercury.japancv.co.jp/openapi/face/v1"
# Provision App Id for API calls.
app_id = "aabbccdd-eeff-0011-2233-445566778899"
# Provision access key to authentication.
access_key = '00112233-4455-6677-8899-aabbccddeeff'
# Provision secret key to authentication.
secret_key = '13579acegijmoqsuwyACEGIJMOPSUWY'

5.2 顔検知リクエスト送信

次のコマンドを使うことで、顔検出のAPIリクエストを送信し、その画像内の顔を検出することができます。パスは、Pythonライブラリパスと画像ファイルのパスにそれぞれ置き換えてください。

python {python_path}\detect_faces.py "{image_path}\image.jpg"

結果は次のようになります。顔が検出されたかどうかを示す検出resultsフィールドに、検出された顔の詳細が含まれています。

Detect image: {image_path}\image.jpg
Http status code: 200
Detect face. rectangle: {'top': 625, 'left': 350, 'width': 793, 'height': 818} angle: {'yaw': -0.42474133, 'pitch': 9.596367, 'roll': 0.07245465}
Predicted attributes:
        Age: 29 ~ 39
        Gender: MALE
        Cap: HAT_STYLE_TYPE_NONE
        Glasses: TRANSPARENT_GLASSES
        Mask: COLOR_TYPE_NONE

ここでのHAT_STYLE_TYPE_NONEは、検出された顔に帽子/キャップが着用されていないことを意味します。TRANSPARENT_GLASSESは、検出された顔に通常の眼鏡（サングラスではない）を着用されていないことを意味します。COLOR_TYPE_NONEは、検出された顔にマスクが着用されていないことを意味します。

詳細は、2章で提供されている最新バージョンのYAMLファイルまたはオンラインAPIマニュアルを参照してください。

表：属性