# -*- coding: utf8 -*- # Copyright (c) 2017-2021 THL A29 Limited, a Tencent company. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. import warnings from tencentcloud.common.abstract_model import AbstractModel class Age(AbstractModel): """人体年龄信息。 AttributesType 不含 Age 或检测超过 5 个人体时，此参数仍返回，但不具备参考意义。 """ def __init__(self): r""" :param Type: 人体年龄信息，返回值为以下集合中的一个{小孩,青年,中年,老年}。 :type Type: str :param Probability: Type识别概率值，[0.0,1.0],代表判断正确的概率。如0.8则代表有Type值有80%概率正确。 :type Probability: float """ self.Type = None self.Probability = None def _deserialize(self, params): self.Type = params.get("Type") self.Probability = params.get("Probability") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class AttributesOptions(AbstractModel): """返回人体属性选项，此值不填则为不需要返回，可以选择的值为以下六个。 Age、Bag、Gender、Orientation、UpperBodyCloth、LowerBodyCloth，详细的解释请看对象描述 需注意本接口最多返回面积最大的 5 个人体属性信息，超过 5 个人体（第 6 个及以后的人体）的人体属性不具备参考意义。 """ def __init__(self): r""" :param Age: 返回年龄信息 :type Age: bool :param Bag: 返回随身挎包信息 :type Bag: bool :param Gender: 返回性别信息 :type Gender: bool :param Orientation: 返回朝向信息 :type Orientation: bool :param UpperBodyCloth: 返回上装信息 :type UpperBodyCloth: bool :param LowerBodyCloth: 返回下装信息 :type LowerBodyCloth: bool """ self.Age = None self.Bag = None self.Gender = None self.Orientation = None self.UpperBodyCloth = None self.LowerBodyCloth = None def _deserialize(self, params): self.Age = params.get("Age") self.Bag = params.get("Bag") self.Gender = params.get("Gender") self.Orientation = params.get("Orientation") self.UpperBodyCloth = params.get("UpperBodyCloth") self.LowerBodyCloth = params.get("LowerBodyCloth") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class Bag(AbstractModel): """人体是否挎包。 AttributesType 不含 Bag 或检测超过 5 个人体时，此参数仍返回，但不具备参考意义。 """ def __init__(self): r""" :param Type: 挎包信息，返回值为以下集合中的一个{双肩包, 斜挎包, 手拎包, 无包}。 :type Type: str :param Probability: Type识别概率值，[0.0,1.0],代表判断正确的概率。如0.8则代表有Type值有80%概率正确。 :type Probability: float """ self.Type = None self.Probability = None def _deserialize(self, params): self.Type = params.get("Type") self.Probability = params.get("Probability") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class BodyAttributeInfo(AbstractModel): """图中检测出的人体属性信息。 """ def __init__(self): r""" :param Age: 人体年龄信息。 AttributesType 不含 Age 或检测超过 5 个人体时，此参数仍返回，但不具备参考意义。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type Age: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.Age` :param Bag: 人体是否挎包。 AttributesType 不含 Bag 或检测超过 5 个人体时，此参数仍返回，但不具备参考意义。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type Bag: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.Bag` :param Gender: 人体性别信息。 AttributesType 不含 Gender 或检测超过 5 个人体时，此参数仍返回，但不具备参考意义。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type Gender: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.Gender` :param Orientation: 人体朝向信息。 AttributesType 不含 UpperBodyCloth 或检测超过 5 个人体时，此参数仍返回，但不具备参考意义。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type Orientation: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.Orientation` :param UpperBodyCloth: 人体上衣属性信息。 AttributesType 不含 Orientation 或检测超过 5 个人体时，此参数仍返回，但不具备参考意义。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type UpperBodyCloth: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.UpperBodyCloth` :param LowerBodyCloth: 人体下衣属性信息。 AttributesType 不含 LowerBodyCloth 或检测超过 5 个人体时，此参数仍返回，但不具备参考意义。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type LowerBodyCloth: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.LowerBodyCloth` """ self.Age = None self.Bag = None self.Gender = None self.Orientation = None self.UpperBodyCloth = None self.LowerBodyCloth = None def _deserialize(self, params): if params.get("Age") is not None: self.Age = Age() self.Age._deserialize(params.get("Age")) if params.get("Bag") is not None: self.Bag = Bag() self.Bag._deserialize(params.get("Bag")) if params.get("Gender") is not None: self.Gender = Gender() self.Gender._deserialize(params.get("Gender")) if params.get("Orientation") is not None: self.Orientation = Orientation() self.Orientation._deserialize(params.get("Orientation")) if params.get("UpperBodyCloth") is not None: self.UpperBodyCloth = UpperBodyCloth() self.UpperBodyCloth._deserialize(params.get("UpperBodyCloth")) if params.get("LowerBodyCloth") is not None: self.LowerBodyCloth = LowerBodyCloth() self.LowerBodyCloth._deserialize(params.get("LowerBodyCloth")) memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class BodyDetectResult(AbstractModel): """图中检测出来的人体框。 """ def __init__(self): r""" :param Confidence: 检测出的人体置信度。 误识率百分之十对应的阈值是0.14；误识率百分之五对应的阈值是0.32；误识率百分之二对应的阈值是0.62；误识率百分之一对应的阈值是0.81。 通常情况建议使用阈值0.32，可适用大多数情况。 :type Confidence: float :param BodyRect: 图中检测出来的人体框 :type BodyRect: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.BodyRect` :param BodyAttributeInfo: 图中检测出的人体属性信息。 :type BodyAttributeInfo: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.BodyAttributeInfo` """ self.Confidence = None self.BodyRect = None self.BodyAttributeInfo = None def _deserialize(self, params): self.Confidence = params.get("Confidence") if params.get("BodyRect") is not None: self.BodyRect = BodyRect() self.BodyRect._deserialize(params.get("BodyRect")) if params.get("BodyAttributeInfo") is not None: self.BodyAttributeInfo = BodyAttributeInfo() self.BodyAttributeInfo._deserialize(params.get("BodyAttributeInfo")) memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class BodyJointsResult(AbstractModel): """人体框和人体关键点信息。 """ def __init__(self): r""" :param BoundBox: 图中检测出来的人体框。 :type BoundBox: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.BoundRect` :param BodyJoints: 14个人体关键点的坐标，人体关键点详见KeyPointInfo。 :type BodyJoints: list of KeyPointInfo :param Confidence: 检测出的人体置信度，0-1之间，数值越高越准确。 :type Confidence: float """ self.BoundBox = None self.BodyJoints = None self.Confidence = None def _deserialize(self, params): if params.get("BoundBox") is not None: self.BoundBox = BoundRect() self.BoundBox._deserialize(params.get("BoundBox")) if params.get("BodyJoints") is not None: self.BodyJoints = [] for item in params.get("BodyJoints"): obj = KeyPointInfo() obj._deserialize(item) self.BodyJoints.append(obj) self.Confidence = params.get("Confidence") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class BodyRect(AbstractModel): """人体框 """ def __init__(self): r""" :param X: 人体框左上角横坐标。 :type X: int :param Y: 人体框左上角纵坐标。 :type Y: int :param Width: 人体宽度。 :type Width: int :param Height: 人体高度。 :type Height: int """ self.X = None self.Y = None self.Width = None self.Height = None def _deserialize(self, params): self.X = params.get("X") self.Y = params.get("Y") self.Width = params.get("Width") self.Height = params.get("Height") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class BoundRect(AbstractModel): """人体框 """ def __init__(self): r""" :param X: 人体框左上角横坐标。 :type X: int :param Y: 人体框左上角纵坐标。 :type Y: int :param Width: 人体宽度。 :type Width: int :param Height: 人体高度。 :type Height: int """ self.X = None self.Y = None self.Width = None self.Height = None def _deserialize(self, params): self.X = params.get("X") self.Y = params.get("Y") self.Width = params.get("Width") self.Height = params.get("Height") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class Candidate(AbstractModel): """识别出的最相似候选人。 """ def __init__(self): r""" :param PersonId: 人员ID。 :type PersonId: str :param TraceId: 人体动作轨迹ID。 :type TraceId: str :param Score: 候选者的匹配得分。 十万人体库下，误识率百分之五对应的分数为70分；误识率百分之二对应的分数为80分；误识率百分之一对应的分数为90分。 二十万人体库下，误识率百分之五对应的分数为80分；误识率百分之二对应的分数为90分；误识率百分之一对应的分数为95分。 通常情况建议使用分数80分（保召回）。若希望获得较高精度，建议使用分数90分（保准确）。 :type Score: float """ self.PersonId = None self.TraceId = None self.Score = None def _deserialize(self, params): self.PersonId = params.get("PersonId") self.TraceId = params.get("TraceId") self.Score = params.get("Score") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class CreateGroupRequest(AbstractModel): """CreateGroup请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param GroupName: 人体库名称，[1,60]个字符，可修改，不可重复。 :type GroupName: str :param GroupId: 人体库 ID，不可修改，不可重复。支持英文、数字、-%@#&_，长度限制64B。 :type GroupId: str :param Tag: 人体库信息备注，[0，40]个字符。 :type Tag: str :param BodyModelVersion: 人体识别所用的算法模型版本。 目前入参仅支持 “1.0”1个输入。 默认为"1.0"。 不同算法模型版本对应的人体识别算法不同，新版本的整体效果会优于旧版本，后续我们将推出更新版本。 :type BodyModelVersion: str """ self.GroupName = None self.GroupId = None self.Tag = None self.BodyModelVersion = None def _deserialize(self, params): self.GroupName = params.get("GroupName") self.GroupId = params.get("GroupId") self.Tag = params.get("Tag") self.BodyModelVersion = params.get("BodyModelVersion") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class CreateGroupResponse(AbstractModel): """CreateGroup返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.RequestId = params.get("RequestId") class CreatePersonRequest(AbstractModel): """CreatePerson请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param GroupId: 待加入的人员库ID。 :type GroupId: str :param PersonName: 人员名称。[1，60]个字符，可修改，可重复。 :type PersonName: str :param PersonId: 人员ID，单个腾讯云账号下不可修改，不可重复。 支持英文、数字、-%@#&_，，长度限制64B。 :type PersonId: str :param Trace: 人体动作轨迹信息。 :type Trace: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.Trace` """ self.GroupId = None self.PersonName = None self.PersonId = None self.Trace = None def _deserialize(self, params): self.GroupId = params.get("GroupId") self.PersonName = params.get("PersonName") self.PersonId = params.get("PersonId") if params.get("Trace") is not None: self.Trace = Trace() self.Trace._deserialize(params.get("Trace")) memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class CreatePersonResponse(AbstractModel): """CreatePerson返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param TraceId: 人员动作轨迹唯一标识。 :type TraceId: str :param BodyModelVersion: 人体识别所用的算法模型版本。 :type BodyModelVersion: str :param InputRetCode: 输入的人体动作轨迹图片中的合法性校验结果。 只有为0时结果才有意义。 -1001: 输入图片不合法。-1002: 输入图片不能构成动作轨迹。 :type InputRetCode: int :param InputRetCodeDetails: 输入的人体动作轨迹图片中的合法性校验结果详情。 -1101:图片无效，-1102:url不合法。-1103:图片过大。-1104:图片下载失败。-1105:图片解码失败。-1109:图片分辨率过高。-2023:动作轨迹中有非同人图片。-2024: 动作轨迹提取失败。-2025: 人体检测失败。 RetCode 的顺序和入参中Images 或 Urls 的顺序一致。 :type InputRetCodeDetails: list of int :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.TraceId = None self.BodyModelVersion = None self.InputRetCode = None self.InputRetCodeDetails = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.TraceId = params.get("TraceId") self.BodyModelVersion = params.get("BodyModelVersion") self.InputRetCode = params.get("InputRetCode") self.InputRetCodeDetails = params.get("InputRetCodeDetails") self.RequestId = params.get("RequestId") class CreateSegmentationTaskRequest(AbstractModel): """CreateSegmentationTask请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param VideoUrl: 需要分割的视频URL，可外网访问。 :type VideoUrl: str :param BackgroundImageUrl: 背景图片URL。 可以将视频背景替换为输入的图片。 如果不输入背景图片，则输出人像区域mask。 :type BackgroundImageUrl: str :param Config: 预留字段，后期用于展示更多识别信息。 :type Config: str """ self.VideoUrl = None self.BackgroundImageUrl = None self.Config = None def _deserialize(self, params): self.VideoUrl = params.get("VideoUrl") self.BackgroundImageUrl = params.get("BackgroundImageUrl") self.Config = params.get("Config") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class CreateSegmentationTaskResponse(AbstractModel): """CreateSegmentationTask返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param TaskID: 任务标识ID,可以用与追溯任务状态，查看任务结果 :type TaskID: str :param EstimatedProcessingTime: 预估处理时间，单位为秒 :type EstimatedProcessingTime: float :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.TaskID = None self.EstimatedProcessingTime = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.TaskID = params.get("TaskID") self.EstimatedProcessingTime = params.get("EstimatedProcessingTime") self.RequestId = params.get("RequestId") class CreateTraceRequest(AbstractModel): """CreateTrace请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param PersonId: 人员ID。 :type PersonId: str :param Trace: 人体动作轨迹信息。 :type Trace: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.Trace` """ self.PersonId = None self.Trace = None def _deserialize(self, params): self.PersonId = params.get("PersonId") if params.get("Trace") is not None: self.Trace = Trace() self.Trace._deserialize(params.get("Trace")) memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class CreateTraceResponse(AbstractModel): """CreateTrace返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param TraceId: 人员动作轨迹唯一标识。 :type TraceId: str :param BodyModelVersion: 人体识别所用的算法模型版本。 :type BodyModelVersion: str :param InputRetCode: 输入的人体动作轨迹图片中的合法性校验结果。 只有为0时结果才有意义。 -1001: 输入图片不合法。-1002: 输入图片不能构成轨迹。 :type InputRetCode: int :param InputRetCodeDetails: 输入的人体动作轨迹图片中的合法性校验结果详情。 -1101:图片无效，-1102:url不合法。-1103:图片过大。-1104:图片下载失败。-1105:图片解码失败。-1109:图片分辨率过高。-2023:动作轨迹中有非同人图片。-2024: 动作轨迹提取失败。-2025: 人体检测失败。 :type InputRetCodeDetails: list of int :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.TraceId = None self.BodyModelVersion = None self.InputRetCode = None self.InputRetCodeDetails = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.TraceId = params.get("TraceId") self.BodyModelVersion = params.get("BodyModelVersion") self.InputRetCode = params.get("InputRetCode") self.InputRetCodeDetails = params.get("InputRetCodeDetails") self.RequestId = params.get("RequestId") class DeleteGroupRequest(AbstractModel): """DeleteGroup请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param GroupId: 人体库ID。 :type GroupId: str """ self.GroupId = None def _deserialize(self, params): self.GroupId = params.get("GroupId") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class DeleteGroupResponse(AbstractModel): """DeleteGroup返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.RequestId = params.get("RequestId") class DeletePersonRequest(AbstractModel): """DeletePerson请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param PersonId: 人员ID。 :type PersonId: str """ self.PersonId = None def _deserialize(self, params): self.PersonId = params.get("PersonId") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class DeletePersonResponse(AbstractModel): """DeletePerson返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.RequestId = params.get("RequestId") class DescribeSegmentationTaskRequest(AbstractModel): """DescribeSegmentationTask请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param TaskID: 在提交分割任务成功时返回的任务标识ID。 :type TaskID: str """ self.TaskID = None def _deserialize(self, params): self.TaskID = params.get("TaskID") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class DescribeSegmentationTaskResponse(AbstractModel): """DescribeSegmentationTask返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param TaskStatus: 当前任务状态： QUEUING 排队中 PROCESSING 处理中 FINISHED 处理完成 :type TaskStatus: str :param ResultVideoUrl: 分割后视频URL, 存储于腾讯云COS 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type ResultVideoUrl: str :param ResultVideoMD5: 分割后视频MD5，用于校验 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type ResultVideoMD5: str :param VideoBasicInformation: 视频基本信息 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type VideoBasicInformation: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.VideoBasicInformation` :param ErrorMsg: 分割任务错误信息 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type ErrorMsg: str :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.TaskStatus = None self.ResultVideoUrl = None self.ResultVideoMD5 = None self.VideoBasicInformation = None self.ErrorMsg = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.TaskStatus = params.get("TaskStatus") self.ResultVideoUrl = params.get("ResultVideoUrl") self.ResultVideoMD5 = params.get("ResultVideoMD5") if params.get("VideoBasicInformation") is not None: self.VideoBasicInformation = VideoBasicInformation() self.VideoBasicInformation._deserialize(params.get("VideoBasicInformation")) self.ErrorMsg = params.get("ErrorMsg") self.RequestId = params.get("RequestId") class DetectBodyJointsRequest(AbstractModel): """DetectBodyJoints请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param Image: 图片 base64 数据，base64 编码后大小不可超过5M。 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。 :type Image: str :param Url: 图片的 Url 。对应图片 base64 编码后大小不可超过5M。 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。 :type Url: str :param LocalBodySwitch: 人体局部关键点识别，开启后对人体局部图（例如部分身体部位）进行关键点识别，输出人体关键点坐标，默认不开启 注意：若开启人体局部图片关键点识别，则BoundBox、Confidence返回为空。 :type LocalBodySwitch: bool """ self.Image = None self.Url = None self.LocalBodySwitch = None def _deserialize(self, params): self.Image = params.get("Image") self.Url = params.get("Url") self.LocalBodySwitch = params.get("LocalBodySwitch") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class DetectBodyJointsResponse(AbstractModel): """DetectBodyJoints返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param BodyJointsResults: 图中检测出的人体框和人体关键点， 包含14个人体关键点的坐标，建议根据人体框置信度筛选出合格的人体； :type BodyJointsResults: list of BodyJointsResult :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.BodyJointsResults = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): if params.get("BodyJointsResults") is not None: self.BodyJointsResults = [] for item in params.get("BodyJointsResults"): obj = BodyJointsResult() obj._deserialize(item) self.BodyJointsResults.append(obj) self.RequestId = params.get("RequestId") class DetectBodyRequest(AbstractModel): """DetectBody请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param Image: 人体图片 Base64 数据。 图片 base64 编码后大小不可超过5M。 图片分辨率不得超过 1920 * 1080 。 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。 :type Image: str :param MaxBodyNum: 最多检测的人体数目，默认值为1（仅检测图片中面积最大的那个人体）； 最大值10 ，检测图片中面积最大的10个人体。 :type MaxBodyNum: int :param Url: 人体图片 Url 。 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。 图片 base64 编码后大小不可超过5M。 图片分辨率不得超过 1920 * 1080 。 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。 :type Url: str :param AttributesOptions: 是否返回年龄、性别、朝向等属性。 可选项有 Age、Bag、Gender、UpperBodyCloth、LowerBodyCloth、Orientation。 如果此参数为空则为不需要返回。 需要将属性组成一个用逗号分隔的字符串，属性之间的顺序没有要求。 关于各属性的详细描述，参见下文出参。 最多返回面积最大的 5 个人体属性信息，超过 5 个人体（第 6 个及以后的人体）的 BodyAttributesInfo 不具备参考意义。 :type AttributesOptions: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.AttributesOptions` """ self.Image = None self.MaxBodyNum = None self.Url = None self.AttributesOptions = None def _deserialize(self, params): self.Image = params.get("Image") self.MaxBodyNum = params.get("MaxBodyNum") self.Url = params.get("Url") if params.get("AttributesOptions") is not None: self.AttributesOptions = AttributesOptions() self.AttributesOptions._deserialize(params.get("AttributesOptions")) memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class DetectBodyResponse(AbstractModel): """DetectBody返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param BodyDetectResults: 图中检测出来的人体框。 :type BodyDetectResults: list of BodyDetectResult :param BodyModelVersion: 人体识别所用的算法模型版本。 :type BodyModelVersion: str :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.BodyDetectResults = None self.BodyModelVersion = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): if params.get("BodyDetectResults") is not None: self.BodyDetectResults = [] for item in params.get("BodyDetectResults"): obj = BodyDetectResult() obj._deserialize(item) self.BodyDetectResults.append(obj) self.BodyModelVersion = params.get("BodyModelVersion") self.RequestId = params.get("RequestId") class Gender(AbstractModel): """人体性别信息。 AttributesType 不含 Gender 或检测超过 5 个人体时，此参数仍返回，但不具备参考意义。 """ def __init__(self): r""" :param Type: 性别信息，返回值为以下集合中的一个 {男性, 女性} :type Type: str :param Probability: Type识别概率值，[0.0,1.0],代表判断正确的概率。如0.8则代表有Type值有80%概率正确。 :type Probability: float """ self.Type = None self.Probability = None def _deserialize(self, params): self.Type = params.get("Type") self.Probability = params.get("Probability") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class GetGroupListRequest(AbstractModel): """GetGroupList请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param Offset: 起始序号，默认值为0。 :type Offset: int :param Limit: 返回数量，默认值为10，最大值为1000。 :type Limit: int """ self.Offset = None self.Limit = None def _deserialize(self, params): self.Offset = params.get("Offset") self.Limit = params.get("Limit") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class GetGroupListResponse(AbstractModel): """GetGroupList返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param GroupInfos: 返回的人体库信息。 :type GroupInfos: list of GroupInfo :param GroupNum: 人体库总数量。 :type GroupNum: int :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.GroupInfos = None self.GroupNum = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): if params.get("GroupInfos") is not None: self.GroupInfos = [] for item in params.get("GroupInfos"): obj = GroupInfo() obj._deserialize(item) self.GroupInfos.append(obj) self.GroupNum = params.get("GroupNum") self.RequestId = params.get("RequestId") class GetPersonListRequest(AbstractModel): """GetPersonList请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param GroupId: 人体库ID。 :type GroupId: str :param Offset: 起始序号，默认值为0。 :type Offset: int :param Limit: 返回数量，默认值为10，最大值为1000。 :type Limit: int """ self.GroupId = None self.Offset = None self.Limit = None def _deserialize(self, params): self.GroupId = params.get("GroupId") self.Offset = params.get("Offset") self.Limit = params.get("Limit") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class GetPersonListResponse(AbstractModel): """GetPersonList返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param PersonInfos: 返回的人员信息。 :type PersonInfos: list of PersonInfo :param PersonNum: 该人体库的人员数量。 :type PersonNum: int :param BodyModelVersion: 人体识别所用的算法模型版本。 :type BodyModelVersion: str :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.PersonInfos = None self.PersonNum = None self.BodyModelVersion = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): if params.get("PersonInfos") is not None: self.PersonInfos = [] for item in params.get("PersonInfos"): obj = PersonInfo() obj._deserialize(item) self.PersonInfos.append(obj) self.PersonNum = params.get("PersonNum") self.BodyModelVersion = params.get("BodyModelVersion") self.RequestId = params.get("RequestId") class GetSummaryInfoRequest(AbstractModel): """GetSummaryInfo请求参数结构体 """ class GetSummaryInfoResponse(AbstractModel): """GetSummaryInfo返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param GroupCount: 人体库总数量。 :type GroupCount: int :param PersonCount: 人员总数量 :type PersonCount: int :param TraceCount: 人员轨迹总数量 :type TraceCount: int :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.GroupCount = None self.PersonCount = None self.TraceCount = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.GroupCount = params.get("GroupCount") self.PersonCount = params.get("PersonCount") self.TraceCount = params.get("TraceCount") self.RequestId = params.get("RequestId") class GroupInfo(AbstractModel): """返回的人员库信息。 """ def __init__(self): r""" :param GroupName: 人体库名称。 :type GroupName: str :param GroupId: 人体库ID。 :type GroupId: str :param Tag: 人体库信息备注。 :type Tag: str :param BodyModelVersion: 人体识别所用的算法模型版本。 :type BodyModelVersion: str :param CreationTimestamp: Group的创建时间和日期 CreationTimestamp。CreationTimestamp 的值是自 Unix 纪元时间到Group创建时间的毫秒数。 Unix 纪元时间是 1970 年 1 月 1 日星期四，协调世界时 (UTC) 。 :type CreationTimestamp: int """ self.GroupName = None self.GroupId = None self.Tag = None self.BodyModelVersion = None self.CreationTimestamp = None def _deserialize(self, params): self.GroupName = params.get("GroupName") self.GroupId = params.get("GroupId") self.Tag = params.get("Tag") self.BodyModelVersion = params.get("BodyModelVersion") self.CreationTimestamp = params.get("CreationTimestamp") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class ImageRect(AbstractModel): """图像坐标信息。 """ def __init__(self): r""" :param X: 左上角横坐标。 :type X: int :param Y: 左上角纵坐标。 :type Y: int :param Width: 人体宽度。 :type Width: int :param Height: 人体高度。 :type Height: int :param Label: 分割选项名称。 :type Label: str """ self.X = None self.Y = None self.Width = None self.Height = None self.Label = None def _deserialize(self, params): self.X = params.get("X") self.Y = params.get("Y") self.Width = params.get("Width") self.Height = params.get("Height") self.Label = params.get("Label") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class KeyPointInfo(AbstractModel): """人体关键点信息 """ def __init__(self): r""" :param KeyPointType: 代表不同位置的人体关键点信息，返回值为以下集合中的一个 [头部,颈部,右肩,右肘,右腕,左肩,左肘,左腕,右髋,右膝,右踝,左髋,左膝,左踝] :type KeyPointType: str :param X: 人体关键点横坐标 :type X: float :param Y: 人体关键点纵坐标 :type Y: float :param BodyScore: 关键点坐标置信度，分数取值在0-1之间，阈值建议为0.25，小于0.25认为在图中无人体关键点。 :type BodyScore: float """ self.KeyPointType = None self.X = None self.Y = None self.BodyScore = None def _deserialize(self, params): self.KeyPointType = params.get("KeyPointType") self.X = params.get("X") self.Y = params.get("Y") self.BodyScore = params.get("BodyScore") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class LowerBodyCloth(AbstractModel): """下衣属性信息 """ def __init__(self): r""" :param Color: 下衣颜色信息。 :type Color: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.LowerBodyClothColor` :param Length: 下衣长度信息 。 :type Length: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.LowerBodyClothLength` :param Type: 下衣类型信息。 :type Type: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.LowerBodyClothType` """ self.Color = None self.Length = None self.Type = None def _deserialize(self, params): if params.get("Color") is not None: self.Color = LowerBodyClothColor() self.Color._deserialize(params.get("Color")) if params.get("Length") is not None: self.Length = LowerBodyClothLength() self.Length._deserialize(params.get("Length")) if params.get("Type") is not None: self.Type = LowerBodyClothType() self.Type._deserialize(params.get("Type")) memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class LowerBodyClothColor(AbstractModel): """下衣颜色信息 """ def __init__(self): r""" :param Type: 下衣颜色信息，返回值为以下集合中的一个{ 黑色系, 灰白色系, 彩色} 。 :type Type: str :param Probability: Type识别概率值，[0.0,1.0],代表判断正确的概率。如0.8则代表有Type值有80%概率正确。 :type Probability: float """ self.Type = None self.Probability = None def _deserialize(self, params): self.Type = params.get("Type") self.Probability = params.get("Probability") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class LowerBodyClothLength(AbstractModel): """下衣长度信息 """ def __init__(self): r""" :param Type: 下衣长度信息，返回值为以下集合中的一个，{长, 短} 。 :type Type: str :param Probability: Type识别概率值，[0.0,1.0],代表判断正确的概率。如0.8则代表有Type值有80%概率正确。 :type Probability: float """ self.Type = None self.Probability = None def _deserialize(self, params): self.Type = params.get("Type") self.Probability = params.get("Probability") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class LowerBodyClothType(AbstractModel): """下衣类型信息 """ def __init__(self): r""" :param Type: 下衣类型，返回值为以下集合中的一个 {裤子,裙子} 。 :type Type: str :param Probability: Type识别概率值，[0.0,1.0],代表判断正确的概率。如0.8则代表有Type值有80%概率正确。 :type Probability: float """ self.Type = None self.Probability = None def _deserialize(self, params): self.Type = params.get("Type") self.Probability = params.get("Probability") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class ModifyGroupRequest(AbstractModel): """ModifyGroup请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param GroupId: 人体库ID。 :type GroupId: str :param GroupName: 人体库名称。 :type GroupName: str :param Tag: 人体库信息备注。 :type Tag: str """ self.GroupId = None self.GroupName = None self.Tag = None def _deserialize(self, params): self.GroupId = params.get("GroupId") self.GroupName = params.get("GroupName") self.Tag = params.get("Tag") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class ModifyGroupResponse(AbstractModel): """ModifyGroup返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.RequestId = params.get("RequestId") class ModifyPersonInfoRequest(AbstractModel): """ModifyPersonInfo请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param PersonId: 人员ID。 :type PersonId: str :param PersonName: 人员名称。 :type PersonName: str """ self.PersonId = None self.PersonName = None def _deserialize(self, params): self.PersonId = params.get("PersonId") self.PersonName = params.get("PersonName") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class ModifyPersonInfoResponse(AbstractModel): """ModifyPersonInfo返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.RequestId = params.get("RequestId") class Orientation(AbstractModel): """人体朝向信息。 AttributesType 不含 Orientation 或检测超过 5 个人体时，此参数仍返回，但不具备参考意义。 """ def __init__(self): r""" :param Type: 人体朝向信息，返回值为以下集合中的一个 {正向, 背向, 左, 右}。 :type Type: str :param Probability: Type识别概率值，[0.0,1.0],代表判断正确的概率。如0.8则代表有Type值有80%概率正确。 :type Probability: float """ self.Type = None self.Probability = None def _deserialize(self, params): self.Type = params.get("Type") self.Probability = params.get("Probability") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class PersonInfo(AbstractModel): """人员信息。 """ def __init__(self): r""" :param PersonName: 人员名称。 :type PersonName: str :param PersonId: 人员ID。 :type PersonId: str :param TraceInfos: 包含的人体动作轨迹图片信息列表。 :type TraceInfos: list of TraceInfo """ self.PersonName = None self.PersonId = None self.TraceInfos = None def _deserialize(self, params): self.PersonName = params.get("PersonName") self.PersonId = params.get("PersonId") if params.get("TraceInfos") is not None: self.TraceInfos = [] for item in params.get("TraceInfos"): obj = TraceInfo() obj._deserialize(item) self.TraceInfos.append(obj) memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class SearchTraceRequest(AbstractModel): """SearchTrace请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param GroupId: 希望搜索的人体库ID。 :type GroupId: str :param Trace: 人体动作轨迹信息。 :type Trace: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.Trace` :param MaxPersonNum: 单张被识别的人体动作轨迹返回的最相似人员数量。 默认值为5，最大值为100。 例，设MaxPersonNum为8，则返回Top8相似的人员信息。 值越大，需要处理的时间越长。建议不要超过10。 :type MaxPersonNum: int :param TraceMatchThreshold: 出参Score中，只有超过TraceMatchThreshold值的结果才会返回。 默认为0。范围[0, 100.0]。 :type TraceMatchThreshold: float """ self.GroupId = None self.Trace = None self.MaxPersonNum = None self.TraceMatchThreshold = None def _deserialize(self, params): self.GroupId = params.get("GroupId") if params.get("Trace") is not None: self.Trace = Trace() self.Trace._deserialize(params.get("Trace")) self.MaxPersonNum = params.get("MaxPersonNum") self.TraceMatchThreshold = params.get("TraceMatchThreshold") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class SearchTraceResponse(AbstractModel): """SearchTrace返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param Candidates: 识别出的最相似候选人。 :type Candidates: list of Candidate :param InputRetCode: 输入的人体动作轨迹图片中的合法性校验结果。 只有为0时结果才有意义。 -1001: 输入图片不合法。-1002: 输入图片不能构成动作轨迹。 :type InputRetCode: int :param InputRetCodeDetails: 输入的人体动作轨迹图片中的合法性校验结果详情。 -1101:图片无效，-1102:url不合法。-1103:图片过大。-1104:图片下载失败。-1105:图片解码失败。-1109:图片分辨率过高。-2023:动作轨迹中有非同人图片。-2024: 动作轨迹提取失败。-2025: 人体检测失败。 :type InputRetCodeDetails: list of int :param BodyModelVersion: 人体识别所用的算法模型版本。 :type BodyModelVersion: str :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.Candidates = None self.InputRetCode = None self.InputRetCodeDetails = None self.BodyModelVersion = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): if params.get("Candidates") is not None: self.Candidates = [] for item in params.get("Candidates"): obj = Candidate() obj._deserialize(item) self.Candidates.append(obj) self.InputRetCode = params.get("InputRetCode") self.InputRetCodeDetails = params.get("InputRetCodeDetails") self.BodyModelVersion = params.get("BodyModelVersion") self.RequestId = params.get("RequestId") class SegmentCustomizedPortraitPicRequest(AbstractModel): """SegmentCustomizedPortraitPic请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param SegmentationOptions: 此参数为分割选项，请根据需要选择自己所想从图片中分割的部分。注意所有选项均为非必选，如未选择则值默认为false, 但是必须要保证多于一个选项的描述为true。 :type SegmentationOptions: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.SegmentationOptions` :param Image: 图片 base64 数据，base64 编码后大小不可超过5M。 图片分辨率须小于2000*2000。 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。 :type Image: str :param Url: 图片的 Url 。 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。 图片分辨率须小于2000*2000 ，图片 base64 编码后大小不可超过5M。 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。 :type Url: str """ self.SegmentationOptions = None self.Image = None self.Url = None def _deserialize(self, params): if params.get("SegmentationOptions") is not None: self.SegmentationOptions = SegmentationOptions() self.SegmentationOptions._deserialize(params.get("SegmentationOptions")) self.Image = params.get("Image") self.Url = params.get("Url") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class SegmentCustomizedPortraitPicResponse(AbstractModel): """SegmentCustomizedPortraitPic返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param PortraitImage: 根据指定标签分割输出的透明背景人像图片的 base64 数据。 :type PortraitImage: str :param MaskImage: 指定标签处理后的Mask。一个通过 Base64 编码的文件，解码后文件由 Float 型浮点数组成。这些浮点数代表原图从左上角开始的每一行的每一个像素点，每一个浮点数的值是原图相应像素点位于人体轮廓内的置信度（0-1）转化的灰度值（0-255） :type MaskImage: str :param ImageRects: 坐标信息。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type ImageRects: list of ImageRect :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.PortraitImage = None self.MaskImage = None self.ImageRects = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.PortraitImage = params.get("PortraitImage") self.MaskImage = params.get("MaskImage") if params.get("ImageRects") is not None: self.ImageRects = [] for item in params.get("ImageRects"): obj = ImageRect() obj._deserialize(item) self.ImageRects.append(obj) self.RequestId = params.get("RequestId") class SegmentPortraitPicRequest(AbstractModel): """SegmentPortraitPic请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param Image: 图片 base64 数据，base64 编码后大小不可超过5M。 图片分辨率须小于2000*2000。 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。 :type Image: str :param Url: 图片的 Url 。 Url、Image必须提供一个，如果都提供，只使用 Url。 图片分辨率须小于2000*2000 ，图片 base64 编码后大小不可超过5M。 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。 :type Url: str :param RspImgType: 返回图像方式（base64 或 Url ) ，二选一。url有效期为30分钟。 :type RspImgType: str :param Scene: 适用场景类型。 取值：GEN/GS。GEN为通用场景模式；GS为绿幕场景模式，针对绿幕场景下的人像分割效果更好。 两种模式选择一种传入，默认为GEN。 :type Scene: str """ self.Image = None self.Url = None self.RspImgType = None self.Scene = None def _deserialize(self, params): self.Image = params.get("Image") self.Url = params.get("Url") self.RspImgType = params.get("RspImgType") self.Scene = params.get("Scene") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class SegmentPortraitPicResponse(AbstractModel): """SegmentPortraitPic返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param ResultImage: 处理后的图片 base64 数据，透明背景图。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type ResultImage: str :param ResultMask: 一个通过 base64 编码的文件，解码后文件由 Float 型浮点数组成。这些浮点数代表原图从左上角开始的每一行的每一个像素点，每一个浮点数的值是原图相应像素点位于人体轮廓内的置信度（0-1）转化的灰度值（0-255）。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type ResultMask: str :param HasForeground: 图片是否存在前景。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type HasForeground: bool :param ResultImageUrl: 支持将处理过的图片 base64 数据，透明背景图以Url的形式返回值，Url有效期为30分钟。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type ResultImageUrl: str :param ResultMaskUrl: 一个通过 base64 编码的文件，解码后文件由 Float 型浮点数组成。支持以Url形式的返回值；Url有效期为30分钟。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type ResultMaskUrl: str :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.ResultImage = None self.ResultMask = None self.HasForeground = None self.ResultImageUrl = None self.ResultMaskUrl = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.ResultImage = params.get("ResultImage") self.ResultMask = params.get("ResultMask") self.HasForeground = params.get("HasForeground") self.ResultImageUrl = params.get("ResultImageUrl") self.ResultMaskUrl = params.get("ResultMaskUrl") self.RequestId = params.get("RequestId") class SegmentationOptions(AbstractModel): """此参数为分割选项，请根据需要选择自己所想从图片中分割的部分。注意所有选项均为非必选，如未选择则值默认为false, 但是必须要保证多于一个选项的描述为true。 """ def __init__(self): r""" :param Background: 分割选项-背景 :type Background: bool :param Hair: 分割选项-头发 :type Hair: bool :param LeftEyebrow: 分割选项-左眉 :type LeftEyebrow: bool :param RightEyebrow: 分割选项-右眉 :type RightEyebrow: bool :param LeftEye: 分割选项-左眼 :type LeftEye: bool :param RightEye: 分割选项-右眼 :type RightEye: bool :param Nose: 分割选项-鼻子 :type Nose: bool :param UpperLip: 分割选项-上唇 :type UpperLip: bool :param LowerLip: 分割选项-下唇 :type LowerLip: bool :param Tooth: 分割选项-牙齿 :type Tooth: bool :param Mouth: 分割选项-口腔（不包含牙齿） :type Mouth: bool :param LeftEar: 分割选项-左耳 :type LeftEar: bool :param RightEar: 分割选项-右耳 :type RightEar: bool :param Face: 分割选项-面部(不包含眼、耳、口、鼻等五官及头发。) :type Face: bool :param Head: 复合分割选项-头部(包含所有的头部元素，相关装饰除外) :type Head: bool :param Body: 分割选项-身体（包含脖子） :type Body: bool :param Hat: 分割选项-帽子 :type Hat: bool :param Headdress: 分割选项-头饰 :type Headdress: bool :param Earrings: 分割选项-耳环 :type Earrings: bool :param Necklace: 分割选项-项链 :type Necklace: bool :param Belongings: 分割选项-随身物品（ 例如伞、包、手机等。 ） :type Belongings: bool """ self.Background = None self.Hair = None self.LeftEyebrow = None self.RightEyebrow = None self.LeftEye = None self.RightEye = None self.Nose = None self.UpperLip = None self.LowerLip = None self.Tooth = None self.Mouth = None self.LeftEar = None self.RightEar = None self.Face = None self.Head = None self.Body = None self.Hat = None self.Headdress = None self.Earrings = None self.Necklace = None self.Belongings = None def _deserialize(self, params): self.Background = params.get("Background") self.Hair = params.get("Hair") self.LeftEyebrow = params.get("LeftEyebrow") self.RightEyebrow = params.get("RightEyebrow") self.LeftEye = params.get("LeftEye") self.RightEye = params.get("RightEye") self.Nose = params.get("Nose") self.UpperLip = params.get("UpperLip") self.LowerLip = params.get("LowerLip") self.Tooth = params.get("Tooth") self.Mouth = params.get("Mouth") self.LeftEar = params.get("LeftEar") self.RightEar = params.get("RightEar") self.Face = params.get("Face") self.Head = params.get("Head") self.Body = params.get("Body") self.Hat = params.get("Hat") self.Headdress = params.get("Headdress") self.Earrings = params.get("Earrings") self.Necklace = params.get("Necklace") self.Belongings = params.get("Belongings") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class TerminateSegmentationTaskRequest(AbstractModel): """TerminateSegmentationTask请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param TaskID: 在提交分割任务成功时返回的任务标识ID。 :type TaskID: str """ self.TaskID = None def _deserialize(self, params): self.TaskID = params.get("TaskID") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class TerminateSegmentationTaskResponse(AbstractModel): """TerminateSegmentationTask返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param RequestId: 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 :type RequestId: str """ self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.RequestId = params.get("RequestId") class Trace(AbstractModel): """人体动作轨迹信息 """ def __init__(self): r""" :param Images: 人体动作轨迹图片 Base64 数组。 数组长度最小为1最大为5。 单个图片 base64 编码后大小不可超过2M。 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。 :type Images: list of str :param Urls: 人体动作轨迹图片 Url 数组。 数组长度最小为1最大为5。 单个图片 base64 编码后大小不可超过2M。 Urls、Images必须提供一个，如果都提供，只使用 Urls。 图片存储于腾讯云的Url可保障更高下载速度和稳定性，建议图片存储于腾讯云。 非腾讯云存储的Url速度和稳定性可能受一定影响。 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。 :type Urls: list of str :param BodyRects: 若输入的Images 和 Urls 是已经裁剪后的人体小图，则可以忽略本参数。 若否，或图片中包含多个人体，则需要通过本参数来指定图片中的人体框。 顺序对应 Images 或 Urls 中的顺序。 当不输入本参数时，我们将认为输入图片已是经过裁剪后的人体小图，不会进行人体检测而直接进行特征提取处理。 :type BodyRects: list of BodyRect """ self.Images = None self.Urls = None self.BodyRects = None def _deserialize(self, params): self.Images = params.get("Images") self.Urls = params.get("Urls") if params.get("BodyRects") is not None: self.BodyRects = [] for item in params.get("BodyRects"): obj = BodyRect() obj._deserialize(item) self.BodyRects.append(obj) memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class TraceInfo(AbstractModel): """人体动作轨迹信息。 """ def __init__(self): r""" :param TraceId: 人体动作轨迹ID。 :type TraceId: str :param BodyIds: 包含的人体动作轨迹图片Id列表。 :type BodyIds: list of str """ self.TraceId = None self.BodyIds = None def _deserialize(self, params): self.TraceId = params.get("TraceId") self.BodyIds = params.get("BodyIds") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class UpperBodyCloth(AbstractModel): """上衣属性信息 """ def __init__(self): r""" :param Texture: 上衣纹理信息。 :type Texture: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.UpperBodyClothTexture` :param Color: 上衣颜色信息。 :type Color: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.UpperBodyClothColor` :param Sleeve: 上衣衣袖信息。 :type Sleeve: :class:`tencentcloud.bda.v20200324.models.UpperBodyClothSleeve` """ self.Texture = None self.Color = None self.Sleeve = None def _deserialize(self, params): if params.get("Texture") is not None: self.Texture = UpperBodyClothTexture() self.Texture._deserialize(params.get("Texture")) if params.get("Color") is not None: self.Color = UpperBodyClothColor() self.Color._deserialize(params.get("Color")) if params.get("Sleeve") is not None: self.Sleeve = UpperBodyClothSleeve() self.Sleeve._deserialize(params.get("Sleeve")) memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class UpperBodyClothColor(AbstractModel): """上衣颜色信息。 """ def __init__(self): r""" :param Type: 上衣颜色信息，返回值为以下集合中的一个 {红色系, 黄色系, 绿色系, 蓝色系, 黑色系, 灰白色系。 :type Type: str :param Probability: Type识别概率值，[0.0,1.0],代表判断正确的概率。如0.8则代表有Type值有80%概率正确。 :type Probability: float """ self.Type = None self.Probability = None def _deserialize(self, params): self.Type = params.get("Type") self.Probability = params.get("Probability") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class UpperBodyClothSleeve(AbstractModel): """上衣衣袖信息。 """ def __init__(self): r""" :param Type: 上衣衣袖信息, 返回值为以下集合中的一个 {长袖, 短袖}。 :type Type: str :param Probability: Type识别概率值，[0.0,1.0],代表判断正确的概率。如0.8则代表有Type值有80%概率正确。 :type Probability: float """ self.Type = None self.Probability = None def _deserialize(self, params): self.Type = params.get("Type") self.Probability = params.get("Probability") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class UpperBodyClothTexture(AbstractModel): """上衣纹理信息。 """ def __init__(self): r""" :param Type: 上衣纹理信息，返回值为以下集合中的一个, {纯色, 格子, 大色块}。 :type Type: str :param Probability: Type识别概率值，[0.0,1.0], 代表判断正确的概率。如0.8则代表有Type值有80%概率正确。 :type Probability: float """ self.Type = None self.Probability = None def _deserialize(self, params): self.Type = params.get("Type") self.Probability = params.get("Probability") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set)) class VideoBasicInformation(AbstractModel): """视频基础信息 """ def __init__(self): r""" :param FrameWidth: 视频宽度 :type FrameWidth: int :param FrameHeight: 视频高度 :type FrameHeight: int :param FramesPerSecond: 视频帧速率(FPS) :type FramesPerSecond: int :param Duration: 视频时长 :type Duration: float :param TotalFrames: 视频帧数 :type TotalFrames: int """ self.FrameWidth = None self.FrameHeight = None self.FramesPerSecond = None self.Duration = None self.TotalFrames = None def _deserialize(self, params): self.FrameWidth = params.get("FrameWidth") self.FrameHeight = params.get("FrameHeight") self.FramesPerSecond = params.get("FramesPerSecond") self.Duration = params.get("Duration") self.TotalFrames = params.get("TotalFrames") memeber_set = set(params.keys()) for name, value in vars(self).items(): if name in memeber_set: memeber_set.remove(name) if len(memeber_set) > 0: warnings.warn("%s fileds are useless." % ",".join(memeber_set))