货架商品检测
1.描述
密集场景下货架商品检测接口，根据请求的图片，检测出图片中货架上商品的目标框，并返回检测结果
2.接口地址
https://aiapi.jd.com/jdai/detect_shelf_product
3.请求方式
POST
4. 请求参数
（1）query请求参数
公共请求参数
| 名称 | 类型 | 必填 | 示例值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| appkey | string | 是 | 80d2b762ecb86593f9668526920f46c | 您的appkey，可在买家中心控制台中获取 |
| timestamp | long | 是 | 1541491668060 | 请求的时间戳，精确到毫秒，timestamp有效期5分钟 |
| sign | string | 是 | 2e148773a0337a8f2200ba90d445f083 | 签名，根据规则MD5(sectetkey+timestamp)， |
（2）header请求参数
业务请求参数
| 名称 | 类型 | 必填 | 示例值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| Content-Type | string | 是 | application/x-www-form-urlencoded | 标准编码格式，imgBase64="图像Base64编码值" |
（3）body请求参数
业务请求参数
| 名称 | 类型 | 必填 | 描述 |
|---|---|---|---|
| imgBase64 | string | 是 | 图像Base64编码值，去掉图片头"data:image/png;base64,"，imgBase64="/9j/4AAQSk..."（由于过长，不给出示例） |
python
with open('test.png','rb') as f:
base64_data = base64.b64encode(f.read())
data = {
'imgBase64':base64_data
}
5.返回参数
（1）公共返回参数
| 名称 | 类型 | 示例值 | 描述 |
|---|---|---|---|
| code | string | 1000 | 参见下方错误码-系统级错误码 |
| charge | boolean | false 或 true | false：不扣费， true：扣费 |
| remainTimes | long | 1305 | 剩余调用次数；免费api：每天剩余调用次数；收费api：剩余次数；无限制时为-1 |
| remainSeconds | long | 1223456 | 剩余调用时间（s）；免费api：-1；收费api：剩余调用时间；无限制时为-1 |
| msg | string | 查询成功 | 参见下方错误码-系统级错误码 |
| result | object | {...} | 查询结果 |
（2）业务返回参数
result参数信息
| 名称 | 类型 | 示例值 | 描述 |
|---|---|---|---|
| “status” | string | '0' | 返回信息码 |
| "message" | string | 'Inference Succeed!' | 返回信息 |
| “bboxes” | list | [..,..,] | 请求处理图片的检测目标框结果列表 |
bboxes 参数说明
| 名称 | 类型 | 示例值 | 描述 |
|---|---|---|---|
| “Confidence” | float | '0.992' | 目标框的置信度 |
| "bbox" | list | [x1, y1, x2, y2] | 目标框坐标 |
| “class_name” | string | 'object' | 目标框的类别 |
bbox 参数说明
| 名称 | 类型 | 示例值 | 描述 |
|---|---|---|---|
| x1 | int | 23 | 目标框左上角x坐标 |
| y1 | int | 43 | 目标框左上角y 坐标 |
| x2 | int | 56 | 目标框右下角x坐标 |
| y2 | int | 78 | 目标框右下角y坐标 |
错误码说明：
| 错误码（status） | 错误信息（message） |
|---|---|
| ’0‘ | 'Inference Succeed!' |
| '10002' | 'base64 data is too large!' |
| '10004' | 'base64 data error!' |
| '10005' | 'input error! not supported!' |
(2) 返回示例
{
"bboxes": [
{
"Confidence": 0.9920008182525635,
"bbox": [
479,
1496,
588,
1667
],
"class_name": "object"
},
{
"Confidence": 0.9798628687858582,
"bbox": [
598,
1428,
707,
1666
],
"class_name": "object"
},
{
"Confidence": 0.9729764461517334,
"bbox": [
363,
1507,
472,
1669
],
"class_name": "object"
},
...
...
...
{
"Confidence": 0.5022118091583252,
"bbox": [
926,
1834,
993,
1908
],
"class_name": "object"
}
],
"message": "Inference Succeed!",
"status": "0"
(3) 请求示例
with open(sys.argv[1],'rb') as f:
base64_data = base64.b64encode(f.read())
request_data = {
'imgBase64':base64_data
}
results = requests.post(url = url, data = request_data)
result_dict = json.loads(results.content)
bboxes = result_dict['bboxes']