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 80d2b762ecb86593f9668526920f46c 您的appkey,可在买家中心控制台中获取
timestamp long 1541491668060 请求的时间戳,精确到毫秒,timestamp有效期5分钟
sign string 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 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 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']
Copyright © JD AI Platform all right reserved,powered by GitbookFile Modify: 2020-11-26 03:27:29

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