# -*- 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 Location(AbstractModel): """检测到的主体在图片中的矩形框位置（四个顶点坐标） """ def __init__(self): r""" :param XMin: 位置矩形框的左上角横坐标 :type XMin: int :param YMin: 位置矩形框的左上角纵坐标 :type YMin: int :param XMax: 位置矩形框的右下角横坐标 :type XMax: int :param YMax: 位置矩形框的右下角纵坐标 :type YMax: int """ self.XMin = None self.YMin = None self.XMax = None self.YMax = None def _deserialize(self, params): self.XMin = params.get("XMin") self.YMin = params.get("YMin") self.XMax = params.get("XMax") self.YMax = params.get("YMax") 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 ProductInfo(AbstractModel): """图像识别出的商品的详细信息。 当图像中检测到多个物品时，会对显著性最高的物品进行识别。 """ def __init__(self): r""" :param FindSKU: 1表示找到同款商品，以下字段为同款商品信息； 0表示未找到同款商品， 具体商品信息为空（参考价格、名称、品牌等），仅提供商品类目。 是否找到同款的判断依据为Score分值，分值越大则同款的可能性越大。 :type FindSKU: int :param Location: 本商品在图片中的坐标，表示为矩形框的四个顶点坐标。 :type Location: :class:`tencentcloud.iir.v20200417.models.Location` :param Name: 商品名称 :type Name: str :param Brand: 商品品牌 :type Brand: str :param Price: 参考价格，综合多个信息源，仅供参考。 :type Price: str :param ProductCategory: 识别结果的商品类目。 包含：鞋、图书音像、箱包、美妆个护、服饰、家电数码、玩具乐器、食品饮料、珠宝、家居家装、药品、酒水、绿植园艺、其他商品、非商品等。 当类别为“非商品”时，除Location、Score和本字段之外的商品信息为空。 :type ProductCategory: str :param Score: 输入图片中的主体物品和输出结果的相似度。分值越大，输出结果与输入图片是同款的可能性越高。 :type Score: float :param Image: 搜索到的商品配图URL :type Image: str """ self.FindSKU = None self.Location = None self.Name = None self.Brand = None self.Price = None self.ProductCategory = None self.Score = None self.Image = None def _deserialize(self, params): self.FindSKU = params.get("FindSKU") if params.get("Location") is not None: self.Location = Location() self.Location._deserialize(params.get("Location")) self.Name = params.get("Name") self.Brand = params.get("Brand") self.Price = params.get("Price") self.ProductCategory = params.get("ProductCategory") self.Score = params.get("Score") self.Image = params.get("Image") 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 RecognizeProductRequest(AbstractModel): """RecognizeProduct请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param ImageUrl: 图片限制：内测版仅支持jpg、jpeg，图片大小不超过1M，分辨率在25万到100万之间。 建议先对图片进行压缩，以便提升处理速度。 :type ImageUrl: str :param ImageBase64: 图片经过base64编码的内容。最大不超过1M，分辨率在25万到100万之间。 与ImageUrl同时存在时优先使用ImageUrl字段。 **注意：图片需要base64编码，并且要去掉编码头部。** :type ImageBase64: str """ self.ImageUrl = None self.ImageBase64 = None def _deserialize(self, params): self.ImageUrl = params.get("ImageUrl") self.ImageBase64 = params.get("ImageBase64") 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 RecognizeProductResponse(AbstractModel): """RecognizeProduct返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param RegionDetected: 检测到的图片中的商品位置和品类预测。 当图片中存在多个商品时，输出多组坐标，按照__显著性__排序（综合考虑面积、是否在中心、检测算法置信度）。 最多可以输出__3组__检测结果。 :type RegionDetected: list of RegionDetected :param ProductInfo: 图像识别出的商品的详细信息。 当图像中检测到多个物品时，会对显著性最高的进行识别。 :type ProductInfo: :class:`tencentcloud.iir.v20200417.models.ProductInfo` :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.RegionDetected = None self.ProductInfo = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): if params.get("RegionDetected") is not None: self.RegionDetected = [] for item in params.get("RegionDetected"): obj = RegionDetected() obj._deserialize(item) self.RegionDetected.append(obj) if params.get("ProductInfo") is not None: self.ProductInfo = ProductInfo() self.ProductInfo._deserialize(params.get("ProductInfo")) self.RequestId = params.get("RequestId") class RegionDetected(AbstractModel): """检测到的图片中的商品位置和品类预测。 当图片中存在多个商品时，输出多组坐标，按照__显著性__排序（综合考虑面积、是否在中心、检测算法置信度）。 最多可以输出__3组__检测结果。 """ def __init__(self): r""" :param Category: 商品的品类预测结果。 包含：鞋、图书音像、箱包、美妆个护、服饰、家电数码、玩具乐器、食品饮料、珠宝、家居家装、药品、酒水、绿植园艺、其他商品、非商品等。 :type Category: str :param CategoryScore: 商品品类预测的置信度 :type CategoryScore: float :param Location: 检测到的主体在图片中的坐标，表示为矩形框的四个顶点坐标 :type Location: :class:`tencentcloud.iir.v20200417.models.Location` """ self.Category = None self.CategoryScore = None self.Location = None def _deserialize(self, params): self.Category = params.get("Category") self.CategoryScore = params.get("CategoryScore") if params.get("Location") is not None: self.Location = Location() self.Location._deserialize(params.get("Location")) 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))