Detectar rostros en imágenes

🤖/image/facedetect detecta rostros en imágenes y puede devolver sus coordenadas o los rostros mismos como imágenes nuevas.

Ejemplo de uso

{
  "steps": {
    "faces_detected": {
      "robot": "/image/facedetect",
      "use": ":original",
      "crop": true,
      "faces": "each",
      "crop_padding": "10px"
    }
  }
}

Parámetros

• interpolate

  boolean | Record<string, boolean>

  Controla si las Assembly Variables se interpolan en campos de instrucciones individuales.

  De forma predeterminada, la mayoría de los campos de instrucciones de los Robots interpolan Assembly Variables. Establece esta opción en false para tratar todos los campos de instrucciones como texto literal, o establece la ruta de un campo individual en false para tratar únicamente ese campo como texto literal. En el caso de los campos específicos de un Robot que son literales de forma predeterminada, establece esta opción en true o la ruta de ese campo en true para volver a habilitar la interpolación.

  Usa nombres de campos como path o rutas con puntos como ffmpeg.vf para los objetos anidados.

• output_meta

  Record<string, boolean> | boolean | Array<string>

  Te permite especificar un conjunto de metadatos cuyo cálculo requiere más recursos de CPU y que, por lo tanto, está desactivado de forma predeterminada para que tus Assemblies se procesen rápidamente.

  Para imágenes, puedes añadir "has_transparency": true a este objeto para determinar si la imagen contiene partes transparentes y "dominant_colors": true para extraer un array de códigos de color hexadecimales de la imagen.

  Para imágenes, también puedes añadir "blurhash": true para extraer una cadena BlurHash⁠, una representación compacta de un marcador de posición para la imagen que resulta útil para mostrar una vista previa desenfocada mientras se carga la imagen completa.

  Para videos, puedes añadir el parámetro "colorspace": true para extraer el espacio de color del video de salida.

  Para videos, también puedes añadir "interlaced": true para detectar si el video está entrelazado. Esto combina el indicador field_order de ffprobe, cuyo costo en recursos de procesamiento es bajo, con una pasada de muestreo limitada mediante idet sobre los primeros fotogramas de la fuente, y expone interlaced, field_order y un objeto de diagnóstico interlace_detection en file.meta. Esto requiere muchos recursos computacionales y se factura en consecuencia.

  Para audio, puedes añadir "mean_volume": true para obtener un único valor que represente el volumen promedio del archivo de audio.

  También puedes establecerlo en false para omitir la extracción de metadatos y acelerar la transcodificación.

• user_meta

  Record<string, any>(valor predeterminado: {})

  Añade metadatos personalizados a cada archivo emitido por este Robot sin modificar el contenido del archivo.

  Los valores se combinan con los user_meta existentes en el archivo de entrada. Si ambos objetos contienen la misma clave, el valor de este Robot tiene prioridad. Se admiten Assembly Variables, por ejemplo { "internal_file_id": "${file.id}" }.

• result

  boolean(valor predeterminado: false)

  Indica si los resultados de este Step deben aparecer en el Assembly Status JSON

• queue

  batch

  Establecer la cola en «batch» reduce manualmente la prioridad de los Jobs de este Step para evitar consumir cupos prioritarios con Jobs que no necesitan un tiempo de espera cero en la cola

• force_accept

  boolean(valor predeterminado: false)

  Forzar a un Robot a aceptar un tipo de archivo que habría ignorado.

  De forma predeterminada, los Robots ignoran los archivos que no reconocen. 🤖/video/encode, por ejemplo, ignorará sin problemas las imágenes de entrada.

  Si configuras el parámetro force_accept como true, puedes forzar a los Robots a aceptar todos los archivos que reciban. Esto normalmente provocará errores y solo debe usarse para depuración o para abordar casos extremos.

• ignore_errors

  boolean | Array<meta | execute>(valor predeterminado: [])

  Ignorar errores durante fases específicas del procesamiento.

  Establecer este parámetro en ["meta"] hará que el Robot ignore los errores durante la extracción de metadatos.

  Establecer este parámetro en ["execute"] hará que el Robot ignore los errores durante la fase principal de ejecución.

  Configurar este parámetro como true equivale a ["meta", "execute"] y hará que se ignoren los errores en ambas fases.

• use

  string | Array<string> | Array<object> | object

  Especifica qué Step o Steps se usarán como entrada.

  • Puedes elegir cualquier nombre para los Steps, excepto ":original" (reservado para las subidas de usuarios gestionadas por Transloadit)
  • Puedes proporcionar varios Steps como entrada mediante arrays:

    {
      "use": [
        ":original",
        "encoded",
        "resized"
      ]
    }
    

  • También puedes etiquetar los Steps de entrada con as para comunicar la intención semántica a los Robots:

    {
      "use": [
        {
          "name": ":original",
          "as": "image"
        },
        {
          "name": ":original",
          "as": "mask"
        }
      ]
    }
    

  Consejo

  Probablemente eso sea todo lo que necesitas saber sobre use, pero puedes consultar los casos de uso avanzados.

• provider

  auto | aws | gcp(valor predeterminado: "auto")

  Se selecciona automáticamente el mejor proveedor según tu solicitud.

  Configura este parámetro con "aws" o "gcp" para forzar un proveedor específico.

• crop

  boolean(valor predeterminado: false)

  Determina si se deben extraer los rostros detectados. Si esta opción se establece en false, el Robot devuelve nuevamente la imagen de entrada, pero con las coordenadas de todos los rostros detectados adjuntas a file.meta.faces en el JSON del resultado. Si este parámetro se establece en true, el Robot generará todos los rostros detectados como imágenes.

• crop_padding

  string(valor predeterminado: "5px")

  Especifica cuánto relleno se añade a las imágenes de rostros extraídas si crop se establece en true. Los valores pueden expresarse en px (píxeles) o % (porcentaje del ancho y la altura de la imagen del rostro correspondiente).

• format

  jpg | png | preserve | tiff(valor predeterminado: "preserve")

  Determina el formato de salida de las imágenes de rostros extraídas si crop se establece en true.

  El valor predeterminado "preserve" significa que se reutiliza el formato de la imagen de entrada.

• min_confidence

  string | number(valor predeterminado: 70)

  Especifica la confianza mínima que debe tener un rostro detectado. Solo se incluirán en el resultado los rostros cuyo valor de confianza sea superior a este umbral.

• faces

  each | group | max-confidence | max-size | string | number(valor predeterminado: "each")

  Determina cuáles de los rostros detectados deben devolverse. Los valores válidos son:

  • "each" hace que cada rostro se devuelva por separado.
  • "max-confidence" hace que solo se devuelva el rostro con el valor de confianza más alto.
  • "max-size" hace que solo se devuelva el rostro con el área más grande.
  • "group" hace que todos los rostros detectados se agrupen en un único rectángulo que los contenga.
  • Cualquier número entero hace que los rostros se ordenen según su esquina superior izquierda; el entero determina el índice del rostro devuelto. Ten en cuenta que los valores usan índices que comienzan en cero, lo que significa que faces: 0 devolverá el primer rostro. Si no existe ningún rostro para un índice determinado, no se genera ninguna salida.

  En los siguientes ejemplos, la imagen de entrada es:

  

  
  

  Se aplica faces: "each":

  

  
  

  Se aplica faces: "max-confidence":

  

  
  

  Se aplica faces: "max-size":

  

  
  

  Se aplica faces: "group":

  

  
  

  Se aplica faces: 0:

  

Demos

Publicaciones relacionadas del blog