# -*- 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 Device(AbstractModel): """Device结果 """ def __init__(self): r""" :param Ip: 发表消息设备IP :type Ip: str :param Mac: Mac地址 :type Mac: str :param TokenId: 设备指纹Token :type TokenId: str :param DeviceId: 设备指纹ID :type DeviceId: str :param IMEI: 设备序列号 :type IMEI: str :param IDFA: IOS设备，Identifier For Advertising（广告标识符） :type IDFA: str :param IDFV: IOS设备，IDFV - Identifier For Vendor（应用开发商标识符） :type IDFV: str :param IpType: IP地址类型 0 代表ipv4 1 代表ipv6 :type IpType: int """ self.Ip = None self.Mac = None self.TokenId = None self.DeviceId = None self.IMEI = None self.IDFA = None self.IDFV = None self.IpType = None def _deserialize(self, params): self.Ip = params.get("Ip") self.Mac = params.get("Mac") self.TokenId = params.get("TokenId") self.DeviceId = params.get("DeviceId") self.IMEI = params.get("IMEI") self.IDFA = params.get("IDFA") self.IDFV = params.get("IDFV") self.IpType = params.get("IpType") 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 ImageModerationRequest(AbstractModel): """ImageModeration请求参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param BizType: 该字段用于标识业务场景。您可以在内容安全控制台创建对应的ID，配置不同的内容审核策略，通过接口调用，默认不填为0，后端使用默认策略。 -- 该字段暂未开放。 :type BizType: str :param DataId: 数据ID，可以由英文字母、数字、下划线、-、@#组成，不超过64个字符 :type DataId: str :param FileContent: 数据Base64编码，图片检测接口为图片文件内容，大小不能超过5M :type FileContent: str :param FileUrl: 图片资源访问链接，__与FileContent参数必须二选一输入__ 。由于网络安全策略，送审带重定向的链接，可能引起下载失败，请尽量避免，比如Http返回302状态码的链接，可能导致接口返回ResourceUnavailable.ImageDownloadError :type FileUrl: str :param Interval: 截帧频率，GIF图/长图检测专用，默认值为0，表示只会检测GIF图/长图的第一帧 :type Interval: int :param MaxFrames: GIF图/长图检测专用，代表均匀最大截帧数量，默认值为1（即只取GIF第一张，或长图不做切分处理（可能会造成处理超时））。 :type MaxFrames: int :param User: 账号相关信息字段，填入后可识别违规风险账号。 :type User: :class:`tencentcloud.ims.v20200713.models.User` :param Device: 设备相关信息字段，填入后可识别违规风险设备。 :type Device: :class:`tencentcloud.ims.v20200713.models.Device` """ self.BizType = None self.DataId = None self.FileContent = None self.FileUrl = None self.Interval = None self.MaxFrames = None self.User = None self.Device = None def _deserialize(self, params): self.BizType = params.get("BizType") self.DataId = params.get("DataId") self.FileContent = params.get("FileContent") self.FileUrl = params.get("FileUrl") self.Interval = params.get("Interval") self.MaxFrames = params.get("MaxFrames") if params.get("User") is not None: self.User = User() self.User._deserialize(params.get("User")) if params.get("Device") is not None: self.Device = Device() self.Device._deserialize(params.get("Device")) 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 ImageModerationResponse(AbstractModel): """ImageModeration返回参数结构体 """ def __init__(self): r""" :param HitFlag: 数据是否属于恶意类型。 0：正常，1：可疑； :type HitFlag: int :param Suggestion: 建议您拿到判断结果后的执行操作。 建议值，Block：建议屏蔽，Review：建议复审，Pass：建议通过 :type Suggestion: str :param Label: 恶意标签，Normal：正常，Porn：色情，Abuse：谩骂，Ad：广告，Custom：自定义图片。 以及令人反感、不安全或不适宜的内容类型。 :type Label: str :param SubLabel: 子标签名称，如色情--性行为；当未命中子标签时，返回空字符串； :type SubLabel: str :param Score: 机器判断当前分类的置信度，取值范围：0.00~100.00。分数越高，表示越有可能属于当前分类。 （如：色情 99.99，则该样本属于色情的置信度非常高。） :type Score: int :param LabelResults: 智能模型的识别结果，包括涉黄、广告等令人反感、不安全或不适宜的内容类型识别结果。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type LabelResults: list of LabelResult :param ObjectResults: 物体检测模型的审核结果，包括实体、广告台标/二维码等物体坐标信息与内容审核信息。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type ObjectResults: list of ObjectResult :param OcrResults: OCR识别后的文本识别结果，包括文本所处图片的OCR坐标信息以及图片文本的识别结果。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type OcrResults: list of OcrResult :param LibResults: 基于图片风险库识别的结果。 风险库包括不安全黑库与正常白库的结果。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type LibResults: list of LibResult :param DataId: 请求参数中的DataId。 :type DataId: str :param BizType: 您在入参时所填入的Biztype参数。 -- 该字段暂未开放。 :type BizType: str :param Extra: 扩展字段，用于特定信息返回，不同客户/Biztype下返回信息不同。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type Extra: 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.HitFlag = None self.Suggestion = None self.Label = None self.SubLabel = None self.Score = None self.LabelResults = None self.ObjectResults = None self.OcrResults = None self.LibResults = None self.DataId = None self.BizType = None self.Extra = None self.RequestId = None def _deserialize(self, params): self.HitFlag = params.get("HitFlag") self.Suggestion = params.get("Suggestion") self.Label = params.get("Label") self.SubLabel = params.get("SubLabel") self.Score = params.get("Score") if params.get("LabelResults") is not None: self.LabelResults = [] for item in params.get("LabelResults"): obj = LabelResult() obj._deserialize(item) self.LabelResults.append(obj) if params.get("ObjectResults") is not None: self.ObjectResults = [] for item in params.get("ObjectResults"): obj = ObjectResult() obj._deserialize(item) self.ObjectResults.append(obj) if params.get("OcrResults") is not None: self.OcrResults = [] for item in params.get("OcrResults"): obj = OcrResult() obj._deserialize(item) self.OcrResults.append(obj) if params.get("LibResults") is not None: self.LibResults = [] for item in params.get("LibResults"): obj = LibResult() obj._deserialize(item) self.LibResults.append(obj) self.DataId = params.get("DataId") self.BizType = params.get("BizType") self.Extra = params.get("Extra") self.RequestId = params.get("RequestId") class LabelDetailItem(AbstractModel): """分类模型命中子标签结果 """ def __init__(self): r""" :param Id: 序号 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type Id: int :param Name: 子标签名称 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type Name: str :param Score: 子标签分数 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type Score: int """ self.Id = None self.Name = None self.Score = None def _deserialize(self, params): self.Id = params.get("Id") self.Name = params.get("Name") 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 LabelResult(AbstractModel): """分类模型命中结果 """ def __init__(self): r""" :param Scene: 场景识别结果 :type Scene: str :param Suggestion: 建议您拿到判断结果后的执行操作。 建议值，Block：建议屏蔽，Review：建议复审，Pass：建议通过 :type Suggestion: str :param Label: 恶意标签，Normal：正常，Porn：色情，Abuse：谩骂，Ad：广告，Custom：自定义图片。 以及令人反感、不安全或不适宜的内容类型。 :type Label: str :param SubLabel: 子标签检测结果 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type SubLabel: str :param Score: 该标签模型命中的分值 :type Score: int :param Details: 分类模型命中子标签结果 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type Details: list of LabelDetailItem """ self.Scene = None self.Suggestion = None self.Label = None self.SubLabel = None self.Score = None self.Details = None def _deserialize(self, params): self.Scene = params.get("Scene") self.Suggestion = params.get("Suggestion") self.Label = params.get("Label") self.SubLabel = params.get("SubLabel") self.Score = params.get("Score") if params.get("Details") is not None: self.Details = [] for item in params.get("Details"): obj = LabelDetailItem() obj._deserialize(item) self.Details.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 LibDetail(AbstractModel): """自定义库/黑白库明细 """ def __init__(self): r""" :param Id: 序号 :type Id: int :param LibId: 仅当Label为Custom自定义关键词时有效，表示自定义库id :type LibId: str :param LibName: 仅当Label为Custom自定义关键词时有效，表示自定义库名称 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type LibName: str :param ImageId: 图片ID :type ImageId: str :param Label: 恶意标签，Normal：正常，Porn：色情，Abuse：谩骂，Ad：广告，Custom：自定义词库。 以及其他令人反感、不安全或不适宜的内容类型。 :type Label: str :param Tag: 自定义标签 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type Tag: str :param Score: 命中的模型分值 :type Score: int """ self.Id = None self.LibId = None self.LibName = None self.ImageId = None self.Label = None self.Tag = None self.Score = None def _deserialize(self, params): self.Id = params.get("Id") self.LibId = params.get("LibId") self.LibName = params.get("LibName") self.ImageId = params.get("ImageId") self.Label = params.get("Label") self.Tag = params.get("Tag") 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 LibResult(AbstractModel): """黑白库结果明细 """ def __init__(self): r""" :param Scene: 场景识别结果 :type Scene: str :param Suggestion: 建议您拿到判断结果后的执行操作。 建议值，Block：建议屏蔽，Review：建议复审，Pass：建议通过 :type Suggestion: str :param Label: 恶意标签，Normal：正常，Porn：色情，Abuse：谩骂，Ad：广告，Custom：自定义词库。 以及令人反感、不安全或不适宜的内容类型。 :type Label: str :param SubLabel: 子标签检测结果 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type SubLabel: str :param Score: 该标签模型命中的分值 :type Score: int :param Details: 黑白库结果明细 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type Details: list of LibDetail """ self.Scene = None self.Suggestion = None self.Label = None self.SubLabel = None self.Score = None self.Details = None def _deserialize(self, params): self.Scene = params.get("Scene") self.Suggestion = params.get("Suggestion") self.Label = params.get("Label") self.SubLabel = params.get("SubLabel") self.Score = params.get("Score") if params.get("Details") is not None: self.Details = [] for item in params.get("Details"): obj = LibDetail() obj._deserialize(item) self.Details.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 Location(AbstractModel): """坐标 """ def __init__(self): r""" :param X: 左上角横坐标 :type X: float :param Y: 左上角纵坐标 :type Y: float :param Width: 宽度 :type Width: float :param Height: 高度 :type Height: float :param Rotate: 检测框的旋转角度 :type Rotate: float """ self.X = None self.Y = None self.Width = None self.Height = None self.Rotate = 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.Rotate = params.get("Rotate") 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 ObjectDetail(AbstractModel): """实体检测结果明细，当检测场景为实体、广告台标、二维码时表示模型检测目标框的标签名称、标签值、标签分数以及检测框的位置信息。 """ def __init__(self): r""" :param Id: 序号 :type Id: int :param Name: 标签名称 :type Name: str :param Value: 标签值， 当标签为二维码时，表示URL地址，如Name为QrCode时，Value为"http//abc.com/aaa" :type Value: str :param Score: 分数 :type Score: int :param Location: 检测框坐标 :type Location: :class:`tencentcloud.ims.v20200713.models.Location` :param SubLabel: 二级标签名称 :type SubLabel: str """ self.Id = None self.Name = None self.Value = None self.Score = None self.Location = None self.SubLabel = None def _deserialize(self, params): self.Id = params.get("Id") self.Name = params.get("Name") self.Value = params.get("Value") self.Score = params.get("Score") if params.get("Location") is not None: self.Location = Location() self.Location._deserialize(params.get("Location")) self.SubLabel = params.get("SubLabel") 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 ObjectResult(AbstractModel): """实体检测结果详情：实体、广告台标、二维码 """ def __init__(self): r""" :param Scene: 场景识别结果 :type Scene: str :param Suggestion: 建议您拿到判断结果后的执行操作。 建议值，Block：建议屏蔽，Review：建议复审，Pass：建议通过 :type Suggestion: str :param Label: 恶意标签，Normal：正常，Porn：色情，Abuse：谩骂，Ad：广告，Custom：自定义图片。 以及令人反感、不安全或不适宜的内容类型。 :type Label: str :param SubLabel: 子标签检测结果 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type SubLabel: str :param Score: 该标签模型命中的分值 :type Score: int :param Names: 实体名称 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type Names: list of str :param Details: 实体检测结果明细 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。 :type Details: list of ObjectDetail """ self.Scene = None self.Suggestion = None self.Label = None self.SubLabel = None self.Score = None self.Names = None self.Details = None def _deserialize(self, params): self.Scene = params.get("Scene") self.Suggestion = params.get("Suggestion") self.Label = params.get("Label") self.SubLabel = params.get("SubLabel") self.Score = params.get("Score") self.Names = params.get("Names") if params.get("Details") is not None: self.Details = [] for item in params.get("Details"): obj = ObjectDetail() obj._deserialize(item) self.Details.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 OcrResult(AbstractModel): """OCR结果检测详情 """ def __init__(self): r""" :param Scene: 场景识别结果 :type Scene: str :param Suggestion: 建议您拿到判断结果后的执行操作。 建议值，Block：建议屏蔽，Review：建议复审，Pass：建议通过 :type Suggestion: str :param Label: 恶意标签，Normal：正常，Porn：色情，Abuse：谩骂，Ad：广告，Custom：自定义词库。 以及令人反感、不安全或不适宜的内容类型。 :type Label: str :param SubLabel: 子标签检测结果 :type SubLabel: str :param Score: 该标签模型命中的分值 :type Score: int :param Details: ocr结果详情 :type Details: list of OcrTextDetail :param Text: ocr识别出的文本结果 :type Text: str :param HitFlag: 是否命中结果，0 未命中 1命中 :type HitFlag: int """ self.Scene = None self.Suggestion = None self.Label = None self.SubLabel = None self.Score = None self.Details = None self.Text = None self.HitFlag = None def _deserialize(self, params): self.Scene = params.get("Scene") self.Suggestion = params.get("Suggestion") self.Label = params.get("Label") self.SubLabel = params.get("SubLabel") self.Score = params.get("Score") if params.get("Details") is not None: self.Details = [] for item in params.get("Details"): obj = OcrTextDetail() obj._deserialize(item) self.Details.append(obj) self.Text = params.get("Text") self.HitFlag = params.get("HitFlag") 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 OcrTextDetail(AbstractModel): """OCR文本结果详情 """ def __init__(self): r""" :param Text: OCR文本内容 :type Text: str :param Label: 恶意标签，Normal：正常，Porn：色情，Abuse：谩骂，Ad：广告，Custom：自定义词库。 以及令人反感、不安全或不适宜的内容类型。 :type Label: str :param LibId: 仅当Label为Custom自定义关键词时有效，表示自定义库id :type LibId: str :param LibName: 仅当Label为Custom自定义关键词时有效，表示自定义库名称 :type LibName: str :param Keywords: 该标签下命中的关键词 :type Keywords: list of str :param Score: 该标签模型命中的分值 :type Score: int :param Location: OCR位置 :type Location: :class:`tencentcloud.ims.v20200713.models.Location` :param Rate: OCR文本识别置信度 :type Rate: int :param SubLabel: OCR文本命中的二级标签 :type SubLabel: str """ self.Text = None self.Label = None self.LibId = None self.LibName = None self.Keywords = None self.Score = None self.Location = None self.Rate = None self.SubLabel = None def _deserialize(self, params): self.Text = params.get("Text") self.Label = params.get("Label") self.LibId = params.get("LibId") self.LibName = params.get("LibName") self.Keywords = params.get("Keywords") self.Score = params.get("Score") if params.get("Location") is not None: self.Location = Location() self.Location._deserialize(params.get("Location")) self.Rate = params.get("Rate") self.SubLabel = params.get("SubLabel") 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 User(AbstractModel): """User结果 """ def __init__(self): r""" :param UserId: 业务用户ID 如填写，会根据账号历史恶意情况，判定消息有害结果，特别是有利于可疑恶意情况下的辅助判断。账号可以填写微信uin、QQ号、微信openid、QQopenid、字符串等。该字段和账号类别确定唯一账号。 :type UserId: str :param AccountType: 业务用户ID类型 "1-微信uin 2-QQ号 3-微信群uin 4-qq群号 5-微信openid 6-QQopenid 7-其它string" :type AccountType: str :param Nickname: 用户昵称 :type Nickname: str :param Gender: 性别 默认0 未知 1 男性 2 女性 :type Gender: int :param Age: 年龄 默认0 未知 :type Age: int :param Level: 用户等级，默认0 未知 1 低 2 中 3 高 :type Level: int :param Phone: 手机号 :type Phone: str :param Desc: 用户简介，长度不超过5000字 :type Desc: str :param HeadUrl: 用户头像图片链接 :type HeadUrl: str """ self.UserId = None self.AccountType = None self.Nickname = None self.Gender = None self.Age = None self.Level = None self.Phone = None self.Desc = None self.HeadUrl = None def _deserialize(self, params): self.UserId = params.get("UserId") self.AccountType = params.get("AccountType") self.Nickname = params.get("Nickname") self.Gender = params.get("Gender") self.Age = params.get("Age") self.Level = params.get("Level") self.Phone = params.get("Phone") self.Desc = params.get("Desc") self.HeadUrl = params.get("HeadUrl") 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))