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Points clés du visage AI

Détecte 68 points faciaux et retourne leurs coordonnées

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

Points clés

Catégorie
AI Tools
Types d’entrée
file, number
Type de sortie
json
Couverture des échantillons
4
API disponible
Yes

Vue d’ensemble

Cet outil d'intelligence artificielle détecte avec précision 68 points clés sur un visage humain à partir d'une image. Il fournit les coordonnées de chaque point, essentielles pour l'analyse faciale dans des domaines comme la sécurité, le marketing ou la création numérique.

Quand l’utiliser

  • •Pour analyser les expressions faciales dans des études de marché ou des recherches en psychologie.
  • •Lors du développement d'applications de réalité augmentée nécessitant un suivi précis des traits du visage.
  • •Pour extraire des données biométriques à des fins d'authentification ou de sécurité.

Comment ça marche

  • •Téléversez une image contenant au moins un visage via le champ 'Fichier d'image'.
  • •Ajustez les paramètres optionnels : la confiance minimale pour filtrer les détections et le nombre maximum de visages.
  • •L'outil traite l'image et retourne un objet JSON listant les coordonnées des 68 points faciaux pour chaque visage détecté.

Cas d’usage

Développement de systèmes de reconnaissance faciale pour la sécurité.
Analyse des émotions dans les campagnes publicitaires pour évaluer l'engagement.
Création de modèles 3D de visages pour l'industrie du divertissement.

Exemples

1. Retouche automatique de portraits

Photographe professionnel
Contexte
Un photographe reçoit de nombreuses demandes de retouche de portraits et souhaite automatiser certaines étapes.
Problème
Identifier rapidement les positions des yeux, du nez et de la bouche pour appliquer des filtres ou des ajustements.
Comment l’utiliser
Téléversez l'image du portrait et laissez l'outil détecter les points clés sans modifier les paramètres par défaut.
Résultat
Obtention d'un JSON avec les coordonnées précises, permettant d'intégrer ces données dans un script de retouche photo.

2. Comptage de personnes dans une image de foule

Contexte
Un organisateur d'événements doit estimer le nombre de participants à partir de photos prises lors d'un concert.
Problème
Détecter tous les visages visibles dans une image dense pour compter les personnes présentes.
Comment l’utiliser
Téléversez l'image de la foule et définissez 'Nombre max de visages' sur une valeur élevée, par exemple 100.
Configuration d’exemple
maxResults: 100
Résultat
Liste des visages détectés avec leurs coordonnées, permettant un comptage approximatif basé sur le nombre de détections.

Tester avec des échantillons

image, file
Exemples Hugging Face JavaScript
Exemples JavaScript/TypeScript Hugging Face utilisant Transformers.js pour les tâches NLP, de vision par ordinateur et multimodales dans le navigateur et Node.js
title token face
image
Exemples de Déploiement Hugging Face
Exemples de déploiement de modèles Hugging Face incluant Transformers, Diffusers et applications Gradio avec Docker et déploiement cloud
title token face
image
Traitement d'Images Windows - Exemples C#
Exemples complets de traitement d'images C# pour plateforme Windows incluant la manipulation d'images, les filtres, la conversion de format et les opérations de vision par ordinateur avancées
preferred input family image
image
Exemples de Vision par Ordinateur OpenCV
Exemples OpenCV.js pour le traitement d'image, la vision par ordinateur et l'analyse vidéo en temps réel en JavaScript
preferred input family image
image

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FAQ

Quels types d'images sont acceptés ?

Les formats d'image standards tels que JPEG, PNG et GIF sont pris en charge, avec une taille maximale de 30 Mo.

Comment interpréter les coordonnées retournées ?

Les coordonnées sont fournies en pixels, relatives à l'image d'origine, pour chaque point clé du visage.

L'outil fonctionne-t-il sur des images de mauvaise qualité ?

La précision peut diminuer avec des images floues ou mal éclairées ; un niveau de confiance plus élevé peut aider.

Puis-je utiliser cet outil pour des vidéos ?

Non, cet outil est conçu pour des images statiques. Pour les vidéos, traitez chaque image séparément.

Les données sont-elles stockées ou partagées ?

Non, les images sont traitées en temps réel et ne sont pas stockées sur nos serveurs.

Documentation de l'API

Point de terminaison de la requête

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

Paramètres de la requête

Nom du paramètre Type Requis Description
imageFile file (Téléchargement requis) Oui -
minConfidence number Non -
maxResults number Non -

Les paramètres de type fichier doivent être téléchargés d'abord via POST /upload/ai-face-landmarks pour obtenir filePath, puis filePath doit être passé au champ de fichier correspondant.

Format de réponse

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

Documentation de MCP

Ajoutez cet outil à votre configuration de serveur MCP: 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-ai-face-landmarks": {
      "name": "ai-face-landmarks",
      "description": "Détecte 68 points faciaux et retourne leurs coordonnées",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=ai-face-landmarks",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Vous pouvez chaîner plusieurs outils, par ex.: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, max 20 outils.

Prend en charge les liens de fichiers URL ou la codification Base64 pour les paramètres de fichier.

Si vous rencontrez des problèmes, veuillez nous contacter à [email protected]