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AI Gesichtslandmarks

Erkennt 68 Gesichts-Landmarks und liefert Koordinaten

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Maximum file size: 30MB Supported formats: image/*

Wichtige Fakten

Kategorie
AI Tools
Eingabetypen
file, number
Ausgabetyp
json
Sample-Abdeckung
4
API verfügbar
Yes

Überblick

Das AI Gesichtslandmarks-Tool erkennt präzise 68 Gesichts-Landmarks in einem Bild und liefert deren Koordinaten als strukturierte JSON-Daten. Es eignet sich für Anwendungen, die eine detaillierte Analyse von Gesichtsmerkmalen erfordern.

Wann verwenden

  • •Wenn Sie Gesichter in Bildern automatisch analysieren und vermessen möchten.
  • •Für die Vorbereitung von Bildern in der Gesichtserkennung oder -bearbeitung.
  • •Wenn Sie Koordinaten für Augen, Nase, Mund und andere Merkmale für weitere Verarbeitung benötigen.

So funktioniert es

  • •Laden Sie eine Bilddatei hoch, die ein oder mehrere Gesichter enthält.
  • •Passen Sie optional die minimale Konfidenz und die maximale Anzahl der zu erkennenden Gesichter an.
  • •Das Tool analysiert das Bild und gibt die Koordinaten von 68 Landmarks pro Gesicht als JSON zurück.

Anwendungsfälle

Automatisches Retuschieren von Porträts in Fotobearbeitungssoftware.
Integration in Sicherheitssysteme für die Gesichtserkennung und -verifizierung.
Analyse von Gesichtsausdrücken in der Forschung oder für Emotionserkennung.

Beispiele

1. Gesichtsanalyse für Porträtfotografie

Fotograf
Hintergrund
Ein Fotograf möchte automatisch die Position von Augen und Mund in Porträts bestimmen, um den Fokus und die Belichtung anzupassen.
Problem
Manuelle Markierung ist zeitaufwendig und ungenau.
Verwendung
Laden Sie das Porträtbild hoch und setzen Sie die minimale Konfidenz auf 0.7 für präzise Ergebnisse.
Beispielkonfiguration
minConfidence: 0.7
Ergebnis
Das Tool liefert die Koordinaten von 68 Landmarks, einschließlich Augenwinkeln und Lippenkonturen, als JSON.

2. Gesichtserkennung in einer mobilen App

Hintergrund
Ein App-Entwickler implementiert eine Funktion zur Gesichtsverifizierung in einer mobilen Anwendung.
Problem
Benötigt präzise Gesichtslandmarks für den Abgleich mit gespeicherten Daten.
Verwendung
Integrieren Sie das Tool in die App, laden Sie das Benutzerbild hoch und verwenden Sie die Standardkonfiguration.
Ergebnis
Die App erhält die Landmark-Koordinaten und kann sie für den Abgleich nutzen, um die Identität zu bestätigen.

Mit Samples testen

image, file
Hugging Face JavaScript-Beispiele
Hugging Face JavaScript/TypeScript-Beispiele mit Transformers.js für NLP-, Computer-Vision- und multimodale Aufgaben in Browser und Node.js
title token face
image
Hugging Face Deployment Beispiele
Hugging Face Model Deployment Beispiele einschließlich Transformers, Diffusers und Gradio Anwendungen mit Docker und Cloud Deployment
title token face
image
Windows-Bildverarbeitung - C# Beispiele
Umfassende C# Bildverarbeitungsbeispiele für Windows-Plattform einschließlich Bildmanipulation, Filterung, Formatkonvertierung und erweiterten Computer-Vision-Operationen
preferred input family image
image
OpenCV Computer Vision Beispiele
OpenCV.js Beispiele für Bildverarbeitung, Computer Vision und Echtzeit-Videoanalyse in JavaScript
preferred input family image
image

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FAQ

Welche Bildformate werden unterstützt?

Alle gängigen Bildformate wie JPEG, PNG und GIF.

Wie genau ist die Erkennung?

Die Genauigkeit hängt von der Bildqualität und der Konfidenzschwelle ab; typischerweise sehr präzise bei klaren Gesichtern.

Kann ich mehrere Gesichter in einem Bild erkennen?

Ja, mit der Option 'Max. Anzahl Gesichter' können Sie die Anzahl begrenzen oder alle erkennen lassen.

Was bedeutet die minimale Konfidenz?

Ein Wert zwischen 0 und 1, der angibt, wie sicher das Tool bei der Erkennung sein muss; niedrigere Werte erkennen mehr, aber möglicherweise mit weniger Genauigkeit.

In welchem Format erhalte ich die Ergebnisse?

Die Koordinaten werden als JSON-Objekt mit Arrays für jedes Gesicht und dessen Landmarks zurückgegeben.

API-Dokumentation

Request-Endpunkt

POST /de/api/tools/ai-face-landmarks

Request-Parameter

Parameter-Name Typ Erforderlich Beschreibung
imageFile file (Upload erforderlich) Ja -
minConfidence number Nein -
maxResults number Nein -

Dateitypparameter müssen erst über POST /upload/ai-face-landmarks hochgeladen werden, um filePath zu erhalten, dann filePath an das entsprechende Dateifeld übergeben.

Antwortformat

{
  "key": {...},
  "metadata": {
    "key": "value"
  },
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)"
}
JSON-Daten: JSON-Daten

MCP-Dokumentation

Fügen Sie dieses Tool zu Ihrer MCP-Server-Konfiguration hinzu: 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-ai-face-landmarks": {
      "name": "ai-face-landmarks",
      "description": "Erkennt 68 Gesichts-Landmarks und liefert Koordinaten",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=ai-face-landmarks",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Sie können mehrere Tools verketten, z.B.: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, maximal 20 Tools.

Unterstützt URL-Dateilinks oder Base64-Codierung für Dateiparameter.

Wenn Sie auf Probleme stoßen, kontaktieren Sie uns bitte bei [email protected]