com.baidu.aip.bodyanalysis

类 AipBodyAnalysis

java.lang.Object

com.baidu.aip.client.BaseClient

com.baidu.aip.bodyanalysis.AipBodyAnalysis

public class AipBodyAnalysis
extends BaseClient

字段概要

从类继承的字段 com.baidu.aip.client.BaseClient

accessToken, aipKey, aipToken, appId, config, expireDate, isAuthorized, isBceKey, LOGGER, state

构造器概要

构造器

构造器和说明
AipBodyAnalysis(String appId, String apiKey, String secretKey)

方法概要

方法

限定符和类型	方法和说明
org.json.JSONObject	bodyAnalysis(byte[] image, HashMap<String,String> options) 人体关键点识别接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**检测图片中的所有人体，输出每个人体的21个主要关键点，包含头顶、五官、脖颈、四肢等部位，同时输出人体的坐标信息和数量**。
org.json.JSONObject	bodyAnalysis(String image, HashMap<String,String> options) 人体关键点识别接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**检测图片中的所有人体，输出每个人体的21个主要关键点，包含头顶、五官、脖颈、四肢等部位，同时输出人体的坐标信息和数量**。
org.json.JSONObject	bodyAttr(byte[] image, HashMap<String,String> options) 人体检测与属性识别接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**检测图像中的所有人体并返回每个人体的矩形框位置，识别人体的静态属性和行为，共支持20余种属性，包括：性别、年龄阶段、衣着（含类别/颜色）、是否戴帽子、是否戴眼镜、是否背包、是否使用手机、身体朝向等**。
org.json.JSONObject	bodyAttr(String image, HashMap<String,String> options) 人体检测与属性识别接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**检测图像中的所有人体并返回每个人体的矩形框位置，识别人体的静态属性和行为，共支持20余种属性，包括：性别、年龄阶段、衣着（含类别/颜色）、是否戴帽子、是否戴眼镜、是否背包、是否使用手机、身体朝向等**。
org.json.JSONObject	bodyNum(byte[] image, HashMap<String,String> options) 人流量统计接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**识别和统计图像当中的人体个数（静态统计，暂不支持追踪和去重）**。
org.json.JSONObject	bodyNum(String image, HashMap<String,String> options) 人流量统计接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**识别和统计图像当中的人体个数（静态统计，暂不支持追踪和去重）**。
org.json.JSONObject	bodySeg(byte[] image, HashMap<String,String> options) 人像分割接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**识别人体的轮廓范围，与背景进行分离，适用于拍照背景替换、照片合成、身体特效等场景。
org.json.JSONObject	bodySeg(String image, HashMap<String,String> options) 人像分割接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**识别人体的轮廓范围，与背景进行分离，适用于拍照背景替换、照片合成、身体特效等场景。
org.json.JSONObject	bodyTracking(byte[] image, String dynamic, HashMap<String,String> options) 人流量统计-动态版接口 统计图像中的人体个数和流动趋势，主要适用于**低空俯拍、出入口场景，以人体头肩为主要识别目标**
org.json.JSONObject	bodyTracking(String image, String dynamic, HashMap<String,String> options) 人流量统计-动态版接口 统计图像中的人体个数和流动趋势，主要适用于**低空俯拍、出入口场景，以人体头肩为主要识别目标**
static void	convert(String labelmapBase64, int realWidth, int realHeight, String outPath) 针对人像分割接口，将返回的二值图转化为灰度图,存储为jpg格式
org.json.JSONObject	driverBehavior(byte[] image, HashMap<String,String> options) 驾驶行为分析接口 对于输入的一张车载监控图片（可正常解码，且长宽比适宜），**识别图像中是否有人体（驾驶员），若检测到至少1个人体，则进一步识别属性行为，可识别使用手机、抽烟、未系安全带、双手离开方向盘、视线未朝前方5种典型行为姿态**。
org.json.JSONObject	driverBehavior(String image, HashMap<String,String> options) 驾驶行为分析接口 对于输入的一张车载监控图片（可正常解码，且长宽比适宜），**识别图像中是否有人体（驾驶员），若检测到至少1个人体，则进一步识别属性行为，可识别使用手机、抽烟、未系安全带、双手离开方向盘、视线未朝前方5种典型行为姿态**。
org.json.JSONObject	gesture(byte[] image, HashMap<String,String> options) 手势识别接口 识别图片中的手势类型，返回手势名称、手势矩形框、概率分数，可识别24种常见手势，适用于手势特效、智能家居手势交互等场景**。
org.json.JSONObject	gesture(String image, HashMap<String,String> options) 手势识别接口 识别图片中的手势类型，返回手势名称、手势矩形框、概率分数，可识别24种常见手势，适用于手势特效、智能家居手势交互等场景**。
org.json.JSONObject	handAnalysis(byte[] image, HashMap<String,String> options) 手部关键点识别接口 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。
org.json.JSONObject	handAnalysis(String image, HashMap<String,String> options) 手部关键点识别接口 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。
static BufferedImage	resize(BufferedImage img, int newW, int newH)

从类继承的方法 com.baidu.aip.client.BaseClient

getAccessToken, needAuth, postOperation, preOperation, preOperation, requestServer, setConnectionTimeoutInMillis, setHttpProxy, setSocketProxy, setSocketTimeoutInMillis

从类继承的方法 java.lang.Object

clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

构造器详细资料

AipBodyAnalysis

public AipBodyAnalysis(String appId,
               String apiKey,
               String secretKey)

方法详细资料

bodyAnalysis

public org.json.JSONObject bodyAnalysis(byte[] image,
                               HashMap<String,String> options)

人体关键点识别接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**检测图片中的所有人体，输出每个人体的21个主要关键点，包含头顶、五官、脖颈、四肢等部位，同时输出人体的坐标信息和数量**。

参数:

image - - 二进制图像数据

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表:

返回:

JSONObject

bodyAnalysis

public org.json.JSONObject bodyAnalysis(String image,
                               HashMap<String,String> options)

人体关键点识别接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**检测图片中的所有人体，输出每个人体的21个主要关键点，包含头顶、五官、脖颈、四肢等部位，同时输出人体的坐标信息和数量**。

参数:

image - - 本地图片路径

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表:

返回:

JSONObject

bodyAttr

public org.json.JSONObject bodyAttr(byte[] image,
                           HashMap<String,String> options)

人体检测与属性识别接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**检测图像中的所有人体并返回每个人体的矩形框位置，识别人体的静态属性和行为，共支持20余种属性，包括：性别、年龄阶段、衣着（含类别/颜色）、是否戴帽子、是否戴眼镜、是否背包、是否使用手机、身体朝向等**。

参数:

image - - 二进制图像数据

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表: type gender,
age,
lower_wear,
upper_wear,
headwear,
glasses,
upper_color,
lower_color,
cellphone,
upper_wear_fg,
upper_wear_texture,
lower_wear_texture,
orientation,
umbrella,
bag,
smoke,
vehicle,
carrying_item,
upper_cut,
lower_cut,
occlusion,
is_human | 1）可选值说明：
gender-性别，
age-年龄阶段，
lower_wear-下身服饰，
upper_wear-上身服饰，
headwear-是否戴帽子，
glasses-是否戴眼镜，
upper_color-上身服饰颜色，
lower_color-下身服饰颜色，
cellphone-是否使用手机，
upper_wear_fg-上身服饰细分类，
upper_wear_texture-上身服饰纹理，
orientation-身体朝向，
umbrella-是否撑伞；
bag-背包,
smoke-是否吸烟,
vehicle-交通工具,
carrying_item-是否有手提物,
upper_cut-上方截断,
lower_cut-下方截断,
occlusion-遮挡,
is_human-是否是正常人体
2）type 参数值可以是可选值的组合，用逗号分隔；**如果无此参数默认输出全部21个属性**

返回:

JSONObject

bodyAttr

public org.json.JSONObject bodyAttr(String image,
                           HashMap<String,String> options)

人体检测与属性识别接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**检测图像中的所有人体并返回每个人体的矩形框位置，识别人体的静态属性和行为，共支持20余种属性，包括：性别、年龄阶段、衣着（含类别/颜色）、是否戴帽子、是否戴眼镜、是否背包、是否使用手机、身体朝向等**。

参数:

image - - 本地图片路径

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表: type gender,
age,
lower_wear,
upper_wear,
headwear,
glasses,
upper_color,
lower_color,
cellphone,
upper_wear_fg,
upper_wear_texture,
lower_wear_texture,
orientation,
umbrella,
bag,
smoke,
vehicle,
carrying_item,
upper_cut,
lower_cut,
occlusion,
is_human | 1）可选值说明：
gender-性别，
age-年龄阶段，
lower_wear-下身服饰，
upper_wear-上身服饰，
headwear-是否戴帽子，
glasses-是否戴眼镜，
upper_color-上身服饰颜色，
lower_color-下身服饰颜色，
cellphone-是否使用手机，
upper_wear_fg-上身服饰细分类，
upper_wear_texture-上身服饰纹理，
orientation-身体朝向，
umbrella-是否撑伞；
bag-背包,
smoke-是否吸烟,
vehicle-交通工具,
carrying_item-是否有手提物,
upper_cut-上方截断,
lower_cut-下方截断,
occlusion-遮挡,
is_human-是否是正常人体
2）type 参数值可以是可选值的组合，用逗号分隔；**如果无此参数默认输出全部21个属性**

返回:

JSONObject

bodyNum

public org.json.JSONObject bodyNum(byte[] image,
                          HashMap<String,String> options)

人流量统计接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**识别和统计图像当中的人体个数（静态统计，暂不支持追踪和去重）**。

参数:

image - - 二进制图像数据

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表: area 特定框选区域坐标，支持多个多边形区域，最多支持10个区域，如输入超过10个区域，截取前10个区域进行识别。
**此参数为空或无此参数、或area参数设置错误时，默认识别整个图片的人数** 。
area参数设置错误的示例：某个坐标超过原图大小，x、y坐标未成对出现等；注意：**设置了多个区域时，任意一个坐标设置错误，则认为area参数错误、失效**。
**area参数设置格式**：
1）多个区域用英文分号“;”分隔；
2）同一个区域内的坐标用英文逗号“,”分隔，默认尾点和首点相连做闭合。
示例：
1）单个多边形区域：x1,y1,x2,y2,x3,y3...xn,yn
2）多个多边形区域：xa1,ya1,xa2,ya2,xa3,ya3...xan,yan;xb1,yb1,xb2,yb2,xb3,yb3...xbn,ybn;.. show 是否输出渲染的图片，默认不返回，**选true时返回渲染后的图片(base64)**，其它无效值或为空则默认false

返回:

JSONObject

bodyNum

public org.json.JSONObject bodyNum(String image,
                          HashMap<String,String> options)

人流量统计接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**识别和统计图像当中的人体个数（静态统计，暂不支持追踪和去重）**。

参数:

image - - 本地图片路径

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表: area 特定框选区域坐标，支持多个多边形区域，最多支持10个区域，如输入超过10个区域，截取前10个区域进行识别。
**此参数为空或无此参数、或area参数设置错误时，默认识别整个图片的人数** 。
area参数设置错误的示例：某个坐标超过原图大小，x、y坐标未成对出现等；注意：**设置了多个区域时，任意一个坐标设置错误，则认为area参数错误、失效**。
**area参数设置格式**：
1）多个区域用英文分号“;”分隔；
2）同一个区域内的坐标用英文逗号“,”分隔，默认尾点和首点相连做闭合。
示例：
1）单个多边形区域：x1,y1,x2,y2,x3,y3...xn,yn
2）多个多边形区域：xa1,ya1,xa2,ya2,xa3,ya3...xan,yan;xb1,yb1,xb2,yb2,xb3,yb3...xbn,ybn;.. show 是否输出渲染的图片，默认不返回，**选true时返回渲染后的图片(base64)**，其它无效值或为空则默认false

返回:

JSONObject

gesture

public org.json.JSONObject gesture(byte[] image,
                          HashMap<String,String> options)

手势识别接口 识别图片中的手势类型，返回手势名称、手势矩形框、概率分数，可识别24种常见手势，适用于手势特效、智能家居手势交互等场景**。支持的24类手势列表：拳头、OK、祈祷、作揖、作别、单手比心、点赞、Diss、我爱你、掌心向上、双手比心（3种）、数字（9种）、Rock、竖中指。

参数:

image - - 二进制图像数据

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表:

返回:

JSONObject

gesture

public org.json.JSONObject gesture(String image,
                          HashMap<String,String> options)

手势识别接口 识别图片中的手势类型，返回手势名称、手势矩形框、概率分数，可识别24种常见手势，适用于手势特效、智能家居手势交互等场景**。支持的24类手势列表：拳头、OK、祈祷、作揖、作别、单手比心、点赞、Diss、我爱你、掌心向上、双手比心（3种）、数字（9种）、Rock、竖中指。

参数:

image - - 本地图片路径

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表:

返回:

JSONObject

bodySeg

public org.json.JSONObject bodySeg(byte[] image,
                          HashMap<String,String> options)

人像分割接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**识别人体的轮廓范围，与背景进行分离，适用于拍照背景替换、照片合成、身体特效等场景。输入正常人像图片，返回分割后的二值结果图和分割类型（目前仅支持person）**

参数:

image - - 二进制图像数据

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表: type 可以通过设置type参数，自主设置返回哪些结果图，避免造成带宽的浪费
1）可选值说明：
labelmap - 二值图像，需二次处理方能查看分割效果
scoremap - 人像前景灰度图
foreground - 人像前景抠图，透明背景
2）type 参数值可以是可选值的组合，用逗号分隔；如果无此参数默认输出全部3类结果图

返回:

JSONObject

bodySeg

public org.json.JSONObject bodySeg(String image,
                          HashMap<String,String> options)

人像分割接口 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），**识别人体的轮廓范围，与背景进行分离，适用于拍照背景替换、照片合成、身体特效等场景。输入正常人像图片，返回分割后的二值结果图和分割类型（目前仅支持person）**

参数:

image - - 本地图片路径

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表: type 可以通过设置type参数，自主设置返回哪些结果图，避免造成带宽的浪费
1）可选值说明：
labelmap - 二值图像，需二次处理方能查看分割效果
scoremap - 人像前景灰度图
foreground - 人像前景抠图，透明背景
2）type 参数值可以是可选值的组合，用逗号分隔；如果无此参数默认输出全部3类结果图

返回:

JSONObject

driverBehavior

public org.json.JSONObject driverBehavior(byte[] image,
                                 HashMap<String,String> options)

驾驶行为分析接口 对于输入的一张车载监控图片（可正常解码，且长宽比适宜），**识别图像中是否有人体（驾驶员），若检测到至少1个人体，则进一步识别属性行为，可识别使用手机、抽烟、未系安全带、双手离开方向盘、视线未朝前方5种典型行为姿态**。

参数:

image - - 二进制图像数据

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表: type smoke,cellphone,
not_buckling_up,
both_hands_leaving_wheel,
not_facing_front |识别的属性行为类别，英文逗号分隔，默认所有属性都识别；
smoke //吸烟，
cellphone //打手机 ，
not_buckling_up // 未系安全带，
both_hands_leaving_wheel // 双手离开方向盘，
not_facing_front // 视角未看前方

返回:

JSONObject

driverBehavior

public org.json.JSONObject driverBehavior(String image,
                                 HashMap<String,String> options)

驾驶行为分析接口 对于输入的一张车载监控图片（可正常解码，且长宽比适宜），**识别图像中是否有人体（驾驶员），若检测到至少1个人体，则进一步识别属性行为，可识别使用手机、抽烟、未系安全带、双手离开方向盘、视线未朝前方5种典型行为姿态**。

参数:

image - - 本地图片路径

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表: type smoke,cellphone,
not_buckling_up,
both_hands_leaving_wheel,
not_facing_front |识别的属性行为类别，英文逗号分隔，默认所有属性都识别；
smoke //吸烟，
cellphone //打手机 ，
not_buckling_up // 未系安全带，
both_hands_leaving_wheel // 双手离开方向盘，
not_facing_front // 视角未看前方

返回:

JSONObject

bodyTracking

public org.json.JSONObject bodyTracking(byte[] image,
                               String dynamic,
                               HashMap<String,String> options)

人流量统计-动态版接口 统计图像中的人体个数和流动趋势，主要适用于**低空俯拍、出入口场景，以人体头肩为主要识别目标**

参数:

image - - 二进制图像数据

dynamic - - true：动态人流量统计，返回总人数、跟踪ID、区域进出人数；
false：静态人数统计，返回总人数

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表: case_id 当dynamic为True时，必填；任务ID（通过case_id区分不同视频流，自拟，不同序列间不可重复即可） case_init 当dynamic为True时，必填；每个case的初始化信号，为true时对该case下的跟踪算法进行初始化，为false时重载该case的跟踪状态。当为false且读取不到相应case的信息时，直接重新初始化 show 否返回结果图（含统计值和跟踪框渲染），默认不返回，选true时返回渲染后的图片(base64)，其它无效值或为空则默认false area 当dynamic为True时，必填；静态人数统计时，只统计区域内的人，缺省时为全图统计。
动态人流量统计时，进出区域的人流会被统计。
逗号分隔，如‘x1,y1,x2,y2,x3,y3...xn,yn'，按顺序依次给出每个顶点的xy坐标（默认尾点和首点相连），形成闭合多边形区域。
服务会做范围（顶点左边需在图像范围内）及个数校验（数组长度必须为偶数，且大于3个顶点）。只支持单个多边形区域，建议设置矩形框，即4个顶点。**坐标取值不能超过图像宽度和高度，比如1280的宽度，坐标值最小建议从1开始，最大到1279**。

返回:

JSONObject

bodyTracking

public org.json.JSONObject bodyTracking(String image,
                               String dynamic,
                               HashMap<String,String> options)

人流量统计-动态版接口 统计图像中的人体个数和流动趋势，主要适用于**低空俯拍、出入口场景，以人体头肩为主要识别目标**

参数:

image - - 本地图片路径

dynamic - - true：动态人流量统计，返回总人数、跟踪ID、区域进出人数；
false：静态人数统计，返回总人数

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表: case_id 当dynamic为True时，必填；任务ID（通过case_id区分不同视频流，自拟，不同序列间不可重复即可） case_init 当dynamic为True时，必填；每个case的初始化信号，为true时对该case下的跟踪算法进行初始化，为false时重载该case的跟踪状态。当为false且读取不到相应case的信息时，直接重新初始化 show 否返回结果图（含统计值和跟踪框渲染），默认不返回，选true时返回渲染后的图片(base64)，其它无效值或为空则默认false area 当dynamic为True时，必填；静态人数统计时，只统计区域内的人，缺省时为全图统计。
动态人流量统计时，进出区域的人流会被统计。
逗号分隔，如‘x1,y1,x2,y2,x3,y3...xn,yn'，按顺序依次给出每个顶点的xy坐标（默认尾点和首点相连），形成闭合多边形区域。
服务会做范围（顶点左边需在图像范围内）及个数校验（数组长度必须为偶数，且大于3个顶点）。只支持单个多边形区域，建议设置矩形框，即4个顶点。**坐标取值不能超过图像宽度和高度，比如1280的宽度，坐标值最小建议从1开始，最大到1279**。

返回:

JSONObject

handAnalysis

public org.json.JSONObject handAnalysis(byte[] image,
                               HashMap<String,String> options)

手部关键点识别接口 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。

参数:

image - - 二进制图像数据

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表:

返回:

JSONObject

handAnalysis

public org.json.JSONObject handAnalysis(String image,
                               HashMap<String,String> options)

手部关键点识别接口 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。

参数:

image - - 本地图片路径

options - - 可选参数对象，key: value都为string类型 options - options列表:

返回:

JSONObject

resize

public static BufferedImage resize(BufferedImage img,
                   int newW,
                   int newH)

convert

public static void convert(String labelmapBase64,
           int realWidth,
           int realHeight,
           String outPath)

针对人像分割接口，将返回的二值图转化为灰度图,存储为jpg格式

参数:

labelmapBase64 - 人像分割接口返回的二值图base64

realWidth - 图片原始宽度

realHeight - 图片原始高度

outPath - 灰度图输出路径