Face Analytics
Zia Face Analytics realiza detección facial en imágenes y analiza las características faciales para proporcionar información como el género, la edad y la emoción de los rostros detectados. Debes proporcionar un archivo .webp/.jpeg o .png como entrada al método open() para realizar Face Analytics en esa imagen. Esto abre el archivo proporcionado y devuelve un objeto de archivo como respuesta. El método analyse_face() acepta la imagen de entrada como su argumento. También puedes especificar el modo de análisis como basic, moderate o advanced. También puedes especificar los atributos age, smile o gender como true para detectar o false para no detectar. Estos valores son opcionales. Todos los atributos se detectan y el modo advanced se procesa por defecto. Consulta la documentación de la API para los formatos de solicitud y respuesta. Para conocer más sobre la instancia de componente zia utilizada a continuación, consulta esta sección de ayuda. La respuesta devuelve la predicción de los atributos habilitados, las coordenadas y puntos de referencia de las características faciales de cada rostro, y la puntuación de confianza de cada análisis. Parámetros utilizados
| Nombre del parámetro | Tipo de dato | Definición |
|---|---|---|
| img | Image | Un parámetro obligatorio. Almacenará la imagen del rostro a analizar. |
| mode | String | Un parámetro opcional. Almacenará los valores del modo de análisis - "basic", "moderate" o "advanced". |
| age | Boolean | Un parámetro opcional. Decidirá si determinar la edad o no. Los valores aceptados son "Yes" o "No" |
| emotion | Boolean | Un parámetro opcional. Decidirá si determinar la emoción o no. Los valores aceptados son "Yes" o "No" |
| gender | Boolean | Un parámetro opcional. Decidirá si determinar el género o no. Los valores aceptados son "True" o "False" |
# Implementación de Face Analytics
zia = app.zia()
img = open("sample.webp", "rb")
result = zia.analyse_face(
img, {"mode": "moderate", "age": True, "emotion": True, "gender": False}
)
A continuación se muestra una respuesta de ejemplo:
{
"faces_count":1,
"faces":[
{
"co_ordinates":[
"401",
"193",
"494",
"313"
],
"emotion":{
"confidence":{
"smiling":"0.75",
"not_smiling":"0.25"
},
"prediction":"smiling"
},
"gender":{
},
"confidence":1,
"id":"0",
"landmarks":{
"right_eye":[
[
"467",
"230"
]
],
"nose":[
[
"451",
"264"
]
],
"mouth_right":[
[
"474",
"278"
]
],
"left_eye":[
[
"426",
"239"
]
],
"mouth_left":[
[
"434",
"283"
]
]
},
"age":{
"confidence":{
"20-29":"0.73",
"30-39":"0.08",
"0-2":"0.0",
"40-49":"0.0",
"50-59":"0.0",
">70":"0.0",
"60-69":"0.0",
"10-19":"0.17",
"3-9":"0.0"
},
"prediction":"20-29"
}
}
]
}
Última actualización 2026-03-30 13:40:30 +0530 IST
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