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腾讯云人脸关键点

技能标识:tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks

腾讯云稠密人脸关键点(AnalyzeDenseLandmarks)接口调用技能。当用户需要对人脸图片进行稠密关键点定位时,应使用此技能。可返回人脸框坐标,以及人脸各部位(眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子、瞳孔、中轴线、下巴、眼袋、额头)的稠密轮廓关键点坐标。支持图片Base64和图片URL两种输入方式。

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
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概述
安装方式
版本历史

腾讯云人脸关键点

腾讯云稠密人脸关键点 (AnalyzeDenseLandmarks)

用途

调用腾讯云人脸识别(IAI)稠密人脸关键点接口,对请求图片进行五官定位,计算构成人脸轮廓的关键点,包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴、脸型轮廓、中轴线等。

核心能力:

  • - 稠密关键点定位:返回人脸各部位的高密度轮廓点坐标
  • 多部位覆盖:眼睛、眉毛、嘴巴(内/外)、鼻子、瞳孔、中轴线、下巴、眼袋、额头
  • 多人脸支持:最多返回 5 张人脸的关键点信息
  • 多输入方式:支持图片 Base64 和图片 URL 两种输入方式,传入本地文件时可自动转为 Base64

官方文档:https://cloud.tencent.com/document/product/867/47397

使用时机

当用户提出以下需求时触发此技能:

  • - 需要对人脸图片进行稠密关键点定位
  • 需要获取人脸各部位(眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等)的轮廓坐标
  • 需要进行人脸轮廓分析或人脸对齐
  • 涉及人脸关键点提取、人脸形状分析的任何场景

环境要求

  • - Python 3.6+
  • 依赖:tencentcloud-sdk-python(通过 pip install tencentcloud-sdk-python 安装)
  • 环境变量:
- TENCENTCLOUDSECRETID:腾讯云API密钥ID - TENCENTCLOUDSECRETKEY:腾讯云API密钥Key

使用方式

运行 scripts/main.py 脚本完成稠密人脸关键点检测。

请求参数

参数类型必填说明
--imagestr否本地图片文件路径(自动转 Base64)或 Base64 字符串,与 --url 二选一
--url
str | 否 | 图片 URL,与 --image 二选一(都提供时优先使用 URL)| | --mode | int | 否 | 检测模式:0(检测所有人脸) / 1(仅检测面积最大的人脸),默认 0 | | --need-rotate-detection | int | 否 | 是否开启图片旋转识别:0(不开启) / 1(开启),默认 0 | | --region | str | 否 | 腾讯云地域,默认 ap-guangzhou |

图片输入规格

  • - 格式:支持 PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF
  • 大小:Base64 编码后不超过 5MB
  • 分辨率:jpg 格式长边不超过 4000px,其他格式长边不超过 2000px,短边不小于 64px
  • 算法版本:仅支持 3.0

输出格式

检测成功后返回 JSON 格式结果:

json
{
ImageWidth: 480,
ImageHeight: 640,
FaceModelVersion: 3.0,
FaceCount: 1,
DenseFaceShapeSet: [
{
FaceRect: {X: 100, Y: 80, Width: 200, Height: 250},
LeftEye: [{X: 150, Y: 180}, ...],
RightEye: [...],
LeftEyeBrow: [...],
RightEyeBrow: [...],
MouthOutside: [...],
MouthInside: [...],
Nose: [...],
LeftPupil: [...],
RightPupil: [...],
CentralAxis: [...],
Chin: [...],
LeftEyeBags: [...],
RightEyeBags: [...],
Forehead: [...]
}
],
RequestId: xxx
}

各部位关键点说明

部位字段说明
LeftEye / RightEye左/右眼睛轮廓点
LeftEyeBrow / RightEyeBrow
左/右眉毛轮廓点 | | MouthOutside | 外嘴巴轮廓点(从左侧开始逆时针) | | MouthInside | 内嘴巴轮廓点(从左侧开始逆时针) | | Nose | 鼻子轮廓点 | | LeftPupil / RightPupil | 左/右瞳孔轮廓点 | | CentralAxis | 中轴线轮廓点 | | Chin | 下巴轮廓点 | | LeftEyeBags / RightEyeBags | 左/右眼袋轮廓点 | | Forehead | 额头轮廓点 |

调用示例

bash

传入本地图片文件(自动转 Base64)


python scripts/main.py --image ./face.jpg

传入图片 URL

python scripts/main.py --url https://example.com/face.jpg

只检测面积最大的人脸

python scripts/main.py --image ./face.jpg --mode 1

开启旋转识别

python scripts/main.py --image ./face.jpg --need-rotate-detection 1

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks-1776110404 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks-1776110404 技能

通过命令行安装

skillhub install tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks-1776110404

下载

⬇ 下载 tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks v1.0.0(免费)

文件大小: 6.58 KB | 发布时间: 2026-4-15 14:38

v1.0.0 最新 2026-4-15 14:38
Initial release of the tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks skill:

- Provides access to Tencent Cloud's dense face keypoint (AnalyzeDenseLandmarks) API.
- Returns coordinates of dense facial landmarks for features such as eyes, eyebrows, mouth, nose, pupils, midline, chin, eye bags, and forehead.
- Supports up to 5 faces per image and accepts both image URL and Base64 input.
- Includes usage instructions, parameter details, and example command-line usage.
- Requires Python 3.6+ and the tencentcloud-sdk-python package.
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