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.