Cet article est l'article du 20e jour du Calendrier de l'Avent Hands Lab 2019
Je m'appelle @jxxpsame et j'ai rejoint l'entreprise à mi-chemin en octobre de cette année. Chaque jour, je touche Unicage, une technologie mystérieuse.
Je n'ai rien publié dans un format semblable à celui d'un blog depuis Yahoo! Blog quand j'étais au lycée, donc je suis nerveux.
J'ai utilisé l'API Detect de Face ++ pour marquer un concours de vêtements pour femmes pour une certaine équipe.
――Parce que j'étudiais parce qu'il y avait une tendance à apprendre le python avec mon équipe
Le nom de la plateforme de reconnaissance faciale développée par Megvii à Pékin. L'API Detect de Face ++ peut authentifier les visages et obtenir divers attributs. Cette fois, nous utiliserons l'attribut appelé Beauty Score pour marquer.
De plus, je me suis référé à l'article suivant pour savoir comment utiliser Face ++. J'ai analysé les paires avec python ~ Photo de visage ~ Introduction de l'API Face ++ qui détecte le visage lorsque vous envoyez une photo et vous indique la valeur de la déviation faciale
7 participantes à un concours de vêtements pour femmes d'une certaine équipe (Imamura Ishikawa Takahashi Yamashita Togo Naoe Yokokawa) J'ai utilisé l'image téléchargée ci-dessous. Instagram
import requests
import json
import pprint
# API
# key:Valeur du nom de la personne:Déclarez l'URL de l'image en tant que dictionnaire
url_dict = {'Nom d'une personne:URL de l'image'}
#Boucle de nombre de personnes cibles
for img_data in url_dict.items():
response = requests.post(
'https://api-us.faceplusplus.com/facepp/v3/detect',
{
'api_key': "[Face++Clé API obtenue à partir de]",
'api_secret': "[Face++API Seacret obtenu de]",
'image_url': img_data[1], #URL de l'image
'return_attributes': 'beauty' #Attributs que vous souhaitez obtenir
}
)
#mise en forme json
json_dict = json.loads(response.text)
print(img_data[0]) #Sortie du nom de la personne
pprint.pprint(json_dict['faces'][0]['attributes']['beauty'])
Veuillez vous référer aux liens sur la page de publication instagram pour le nom de chaque joueur.
Imamura
{'female_score': 77.524, 'male_score': 78.338}
Ishikawa
{'female_score': 88.169, 'male_score': 84.546}
Takahashi
{'female_score': 79.26, 'male_score': 76.487}
Yamashita
{'female_score': 76.926, 'male_score': 78.077}
Togo
{'female_score': 82.532, 'male_score': 81.738}
Naoe
{'female_score': 78.401, 'male_score': 79.444}
Yokogawa
{'female_score': 71.818, 'male_score': 69.508}
Cette fois, nous embaucherons le femele_score car il s'agit d'un concours de travestis.
** Le gagnant était Ishikawa! ** **
Par rapport au classement réel, c'est comme suit.
| Classement réel | Face++Classement donné en | |
|---|---|---|
| Ishikawa | Première place | Première place |
| Imamura | 2ème place | 5ème place |
| Takahashi | 3ème place | 3ème place |
| Naoe | 4e | 4e |
| Yamashita | 5ème place | 6ème place |
| Aller | 6ème place | 2ème place |
| Yokokawa | 7e place | 7e place |
référence 7 géants habillés en belles femmes! 1ère place Shingo Ishikawa et autres
Sauf pour le Togo et Imamura, les résultats étaient presque les mêmes que le classement actuel. Face ++ Effrayant.
J'étais réticent à n'utiliser que les visages des autres pour des échantillons de données, j'ai donc mesuré le score de beauté sur mon propre visage (25 ans, homme).
'beauty': {'female_score': 67.239, 'male_score': 62.417},
Cusso est bas ...
Comme femele_score était plus élevé, j'ai ajouté le sexe (genre) et l'âge (âge) aux attributs à acquérir et mesuré à nouveau.
{'age': {'value': 34}, 'beauty': {'female_score': 67.253, 'male_score': 62.442}, 'gender': {'value': 'Female'}}
Tout le monde chez Hands Lab. J'ai hâte de travailler avec vous en tant que femme de 34 ans.
Calendrier de l'Avent Hands Lab 2019 Le jour 21 est @jnuank: clap :: clap:
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