特定物体認識エンジン
概要
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REST APIエンドポイントに指定のFormデータをPOSTすると分類結果のJSONを応答します。入力画像一枚につき1回APIをリクエストする必要があります。 処理に成功するとHTTPstatus200のステータスコードと共にJSONが応答されます。
リクエスト
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・エンドポイント
POST https://irp.dcm-dc.biz/recognize?auth_key={APIKEY}
key 値 必須 説明 APIKEY 文字列 ○ 払い出したAPIキーを設定します -
・ボディ
リクエストボディは Content-Type: multipart/form-data 形式でリクエストを送信します。
multipartキー 値 必須 image 画像ファイルのバイナリ ○ -
・image
分類する画像ファイルです。対応しているフォーマットはJPEG、png、bmp、gif、tiffです。 -
・サンプル
------WebKitFormBoundaryhwZz6hhFHARN6wAB--
Content-Disposition: form-data; name="image"; filename="sample.png"
Content-Type: image/png
画像データ(binary)
------WebKitFormBoundaryhwZz6hhFHARN6wAB--
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レスポンス
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・ボディ
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JSONキー 値 必須 Version 文字列 ○ Status 文字列 ○ RecognitionID 文字列 ○ Candidates object配列
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・Version
物体認識 API のプロトコルバージョン です。 -
・Status
処理状態です。
状態は以下の通りです。 -
Status 意味 SUCCESS 成功 ILLEGAL_REQUEST リクエスト、あるいは投稿された画像に問題がある場合 INTERNAL_ERROR 認識エンジン側でエラーが発生した場合 -
・RecognitionID
認識結果に対するフィードバックを行うため、 送信した画像と、その認識結果を結びつける ID です。 -
・Candidates
分類結果のcandidates objectをスコアの高い順にソートして配列で設定します。 -
JSONキー 値 必須 Label 文字列 ○ Score 実数 ○ InlierPatchCount 実数 Coordinates 文字列 Mappings object配列 - ・Label
分類した画像の識別名です。 - ・Score
分類した画像の精度を表します。値の範囲は-2147483648~2147483647です。 - ・PatchCount
入力画像と教師画像とでマッチングしたキーポイントの個数を表します。 - ・InlierPatchCount
入力画像と教師画像とでマッチングして、なおかつ位置関係に整合性があるキーポイントの個数を表します。 - ・Cooridinates
Mapping 要素の座標系を示します。 - ・Mappings
分類した画像のタグ名です。 - ・Mappings object
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JSONキー 値 Type 文字列 X 実数 Y 実数 - ・Type
Mapping の種類が表示されます。たとえば、 point などと表示されます。 - ・X
Mapping の X 座標が表示されます。 - ・Y
Mapping の Y 座標が表示されます。 - ・サンプル
{
"Version": "4.1",
"RecognitionID": "some-recognition-id-is-shown",
"Status": "SUCCESS",
"Candidates": [
{
"Label": "8",
"Score": 57,
"PatchCount": 26,
"InlierPatchCount": 0,
"Coordinates": "QUERY_IMAGE_CORNERS_IN_TRAIN_COORDINATES",
"Mappings": [
{
"Type": "point",
"X": 0,
"Y": 0
},
{
"Type": "point",
"X": 0,
"Y": 0
},
{
"Type": "point",
"X": 0,
"Y": 0
},
{
"Type": "point",
"X": 0,
"Y": 0
}
]
}
]
}
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