Détecter des visages dans des images

🤖/image/facedetect détecte les visages dans les images et peut renvoyer soit leurs coordonnées, soit les visages eux-mêmes sous forme de nouvelles images.

Exemple d’utilisation

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

Paramètres

• interpolate

  boolean | Record<string, boolean>

  Détermine si les Assembly Variables sont interpolées pour chaque champ d’instruction.

  Par défaut, la plupart des champs d’instruction des Robots interpolent les Assembly Variables. Définissez ce paramètre sur false pour traiter tous les champs d’instruction comme du texte littéral, ou définissez le chemin d’un champ individuel sur false pour traiter uniquement ce champ comme du texte littéral. Pour les champs propres à un Robot qui sont littéraux par défaut, définissez ce paramètre sur true ou définissez le chemin de ce champ sur true pour réactiver l’interpolation.

  Utilisez des noms de champs tels que path, ou des chemins avec points tels que ffmpeg.vf pour les objets imbriqués.

• output_meta

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

  Permet de spécifier un ensemble de métadonnées dont le calcul est plus coûteux en puissance CPU et qui sont donc désactivées par défaut afin que le traitement de vos Assemblies reste rapide.

  Pour les images, vous pouvez ajouter "has_transparency": true dans cet objet pour déterminer si l’image contient des parties transparentes, et "dominant_colors": true pour extraire de l’image un tableau de codes couleur hexadécimaux.

  Pour les images, vous pouvez également ajouter "blurhash": true pour extraire une chaîne BlurHash⁠ — une représentation compacte d’un espace réservé pour l’image, utile pour afficher un aperçu flou pendant le chargement de l’image complète.

  Pour les images, "thumbhash": true extrait plutôt un ThumbHash⁠ encodé en base64 dans meta.thumbhash, accompagné de meta.has_alpha (qui indique si un canal alpha existe, même lorsque l’image est entièrement opaque). Il décrit les pixels orientés selon les données EXIF et utilise la première image des images animées. L’extraction est effectuée au mieux : les images de plus de 40 mégapixels, les formats non pris en charge ou un décodage échoué ou limité ne produisent aucun espace réservé. Une extraction réussie ajoute des frais de métadonnées équivalents à 20 % des octets de ce fichier. Aucun supplément ThumbHash ne s’applique lorsque l’option est désactivée ou lorsqu’aucun hash n’est produit.

  Définissez cette option sur le Step qui produit l’image, par exemple /upload/handle pour les originaux téléversés ou /image/resize pour les sorties traitées. La définir uniquement sur /transloadit/store ne déclenche pas l’extraction : le stockage conserve les métadonnées du Step producteur. Transloadit Storage conserve un hash généré avec sa version immuable et le renvoie dans les résultats stockés et lors des lectures natives de ressources. Les téléversements directs vers S3 ne génèrent pas d’espaces réservés. Un espace réservé contient des informations sur l’image : protégez-le donc avec les mêmes contrôles d’accès que l’image complète.

  Pour les vidéos, vous pouvez ajouter le paramètre "colorspace": true pour extraire l’espace colorimétrique de la vidéo de sortie.

  Pour les vidéos, vous pouvez également ajouter "interlaced": true pour détecter si la vidéo est entrelacée. Cette option combine l’indicateur ffprobe peu coûteux field_order avec une passe d’échantillonnage idet limitée sur les premières images de la source, et expose interlaced, field_order ainsi qu’un objet de diagnostic interlace_detection sous file.meta. Cette opération est coûteuse en calcul et facturée en conséquence.

  Pour l’audio, vous pouvez ajouter "mean_volume": true pour obtenir une valeur unique représentant le volume moyen du fichier audio.

  Vous pouvez également définir cette option sur false pour ignorer l’extraction des métadonnées et accélérer le transcodage.

• user_meta

  Record<string, any>(par défaut : {})

  Ajoute des métadonnées JSON personnalisées à chaque fichier émis sans modifier son contenu. Les objets et tableaux imbriqués sont pris en charge.

  L’héritage dépend du Robot. Les valeurs sont fusionnées avec la valeur user_meta existante du fichier de sortie ; le Step actuel remplace les clés de premier niveau correspondantes. Attribuez explicitement les clés requises lorsqu’un Robot crée de nouvelles sorties.

  Dans les Steps de traitement, ${file.*} désigne la première entrée et ${result.*} le fichier émis. Les valeurs sont évaluées pour chaque sortie après l’exécution du Robot, avant l’extraction ultérieure des métadonnées et le stockage temporaire. Sur :original, les valeurs sont évaluées pour chaque téléversement avant l’extraction des métadonnées.

  Les Steps en aval lisent ${file.user_meta.key}. Consultez Métadonnées personnalisées pour un exemple complet et les règles d’héritage.

• result

  boolean(par défaut : false)

  Indique si les résultats de ce Step doivent figurer dans l’Assembly Status JSON

• queue

  batch

  Définir la file d’attente sur « batch » abaisse manuellement la priorité des Jobs de ce Step afin d’éviter de consommer des emplacements prioritaires de Jobs pour des Jobs qui n’ont pas besoin d’un temps d’attente nul dans la file

• force_accept

  boolean(par défaut : false)

  Forcer un Robot à accepter un type de fichier qu’il aurait ignoré.

  Par défaut, les Robots ignorent les fichiers qu’ils ne connaissent pas. Le Robot 🤖/video/encode, par exemple, ignorera volontiers les images en entrée.

  Avec le paramètre force_accept défini sur true, vous pouvez forcer les Robots à accepter tous les fichiers qui leur sont envoyés. Cela entraîne généralement des erreurs et ne doit être utilisé que pour le débogage ou pour traiter des cas limites.

• ignore_errors

  boolean | Array<meta | execute>(par défaut : [])

  Ignore les erreurs pendant certaines phases du traitement.

  Si vous définissez cette valeur sur ["meta"], le Robot ignorera les erreurs lors de l’extraction des métadonnées.

  Si vous définissez cette valeur sur ["execute"], le Robot ignorera les erreurs lors de la phase d’exécution principale.

  Définir cette valeur sur true équivaut à ["meta", "execute"] : les erreurs seront alors ignorées dans les deux phases.

• use

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

  Indique quel(s) Step(s) utiliser comme entrée.

  • Vous pouvez choisir n’importe quel nom pour les Steps, sauf ":original" (réservé aux téléversements des utilisateurs gérés par Transloadit)
  • Vous pouvez fournir plusieurs Steps en entrée à l’aide de tableaux :

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

  • Vous pouvez également étiqueter les Steps d’entrée avec as pour transmettre une intention sémantique aux Robots :

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

  Astuce

  C’est probablement tout ce que vous devez savoir sur use, mais vous pouvez consulter les cas d’utilisation avancés.

• provider

  auto | aws | gcp(par défaut : "auto")

  Choisit le meilleur fournisseur en fonction de votre requête.

  Sélectionnez un fournisseur spécifique pour remplacer la sélection automatique.

• crop

  boolean(par défaut : false)

  Détermine si les visages détectés doivent être extraits. Si cette option est définie sur false, le Robot renvoie à nouveau l’image d’entrée, mais avec les coordonnées de tous les visages détectés ajoutées à file.meta.faces dans le JSON de résultat. Si ce paramètre est défini sur true, le Robot produira tous les visages détectés sous forme d’images.

• crop_padding

  string(par défaut : "5px")

  Spécifie la marge ajoutée aux images des visages extraits si crop est défini sur true. Les valeurs peuvent être exprimées en px (pixels) ou en % (pourcentage de la largeur et de la hauteur de l’image du visage concerné).

• format

  jpg | png | preserve | tiff(par défaut : "preserve")

  Détermine le format de sortie des images des visages extraits si crop est défini sur true.

  La valeur par défaut "preserve" signifie que le format de l’image d’entrée est réutilisé.

• min_confidence

  string | number(par défaut : 70)

  Spécifie le niveau de confiance minimal qu’un visage détecté doit avoir. Seuls les visages dont le niveau de confiance est supérieur à ce seuil seront inclus dans le résultat.

• faces

  each | group | max-confidence | max-size | string | number(par défaut : "each")

  Détermine lesquels des visages détectés doivent être renvoyés. Les valeurs valides sont :

  • "each" — chaque visage est renvoyé individuellement.
  • "max-confidence" — seul le visage présentant le niveau de confiance le plus élevé est renvoyé.
  • "max-size" — seul le visage ayant la plus grande surface est renvoyé.
  • "group" — tous les visages détectés sont regroupés dans un rectangle contenant tous les visages.
  • tout entier — les visages sont triés selon leur coin supérieur gauche et l’entier détermine l’indice du visage renvoyé. Notez que les valeurs sont indexées à partir de zéro, ce qui signifie que faces: 0 renverra le premier visage. Si aucun visage ne correspond à un indice donné, aucune sortie n’est produite.

  Pour les exemples suivants, l’image d’entrée est la suivante :

  

  
  

  Après application de faces: "each" :

  

  
  

  Après application de faces: "max-confidence" :

  

  
  

  Après application de faces: "max-size" :

  

  
  

  Après application de faces: "group" :

  

  
  

  Après application de faces: 0 :

  

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