Здесь наша цель — определить возраст объекта на фотографии с помощью Deep Learning. Наш первый шаг — добавить ссылку на нужную библиотеку:

"dependencies": {
    "cloudmersive-image-api-client": "^1.1.4"
  }

Теперь все, что нам нужно сделать, это вызвать метод faceDetectAge:

var CloudmersiveImageApiClient = require('cloudmersive-image-api-client');
var defaultClient = CloudmersiveImageApiClient.ApiClient.instance;
// Configure API key authorization: Apikey
var Apikey = defaultClient.authentications['Apikey'];
Apikey.apiKey = 'YOUR API KEY';
var apiInstance = new CloudmersiveImageApiClient.FaceApi();
var imageFile = Buffer.from(fs.readFileSync("C:\\temp\\inputfile").buffer); // File | Image file to perform the operation on.  Common file formats such as PNG, JPEG are supported.
var callback = function(error, data, response) {
  if (error) {
    console.error(error);
  } else {
    console.log('API called successfully. Returned data: ' + data);
  }
};
apiInstance.faceDetectAge(imageFile, callback);

Вот пример вывода для этого изображения:

{
  "Successful": true,
  "PeopleWithAge": [
    {
      "FaceLocation": {
        "LeftX": 855,
        "TopY": 348,
        "RightX": 2277,
        "BottomY": 2099
      },
      "AgeClassificationConfidence": 0.9988910555839539,
      "AgeClass": "25-32"
    }
  ],
  "PeopleIdentified": 1
}

Здесь мы видим, что возрастной класс составляет 25–32 года, что указывает на то, что возраст субъекта находится в этом диапазоне. AgeClassificationConfidence составляет 0,998 — высокий балл в диапазоне от 0,0 до 1,0 (самая высокая достоверность).

Вот еще один пример:

{
  "Successful": true,
  "PeopleWithAge": [
    {
      "FaceLocation": {
        "LeftX": 858,
        "TopY": 96,
        "RightX": 1543,
        "BottomY": 1015
      },
      "AgeClassificationConfidence": 0.7693660855293274,
      "AgeClass": "25-32"
    }
  ],
  "PeopleIdentified": 1
}

Вот и все! Это было просто.