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import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.entity.StringEntity;
import org.apache.http.impl.client.HttpClientBuilder;
import org.apache.http.util.EntityUtils;

public class FaceLandmarksApiExample {
public static void main(String[] args) {
String apiUrl = "http://www.dlbhg.com/api/scd2023122516202d70df89/v2/scd2023122516202d70df89/java-nodejs-ruby-face-landmarks";
String appCode = "YOUR_APP_CODE_HERE"; // 替換為你的應用程序代碼

try {
HttpClient httpClient = HttpClientBuilder.create().build();
HttpPost request = new HttpPost(apiUrl);
request.setHeader("Content-Type", "application/json");
request.setHeader("Authorization", "APPCODE " + appCode);

// 構建請求體
String jsonPayload = "{\"image\": \"BASE64_ENCODED_IMAGE_STRING\"}"; // 替換為你的圖片的Base64編碼字符串
StringEntity requestEntity = new StringEntity(jsonPayload);
request.setEntity(requestEntity);

HttpResponse response = httpClient.execute(request);

if (response.getStatusLine().getStatusCode() == 200) {
String responseBody = EntityUtils.toString(response.getEntity());
System.out.println(responseBody);
} else {
System.out.println("Error occurred: " + response.getStatusLine().getReasonPhrase());
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

NodeJS集成API案例

在NodeJS中，你可以使用axios庫來發送HTTP請求。以下是一個NodeJS示例代碼，展示了如何發送一個POST請求并處理服務響應：

const axios = require('axios');



async function fetchFaceLandmarks() {

    const apiUrl = "http://www.dlbhg.com/api/scd2023122516202d70df89/v2/scd2023122516202d70df89/java-nodejs-ruby-face-landmarks";

    const appCode = "YOUR_APP_CODE_HERE"; // 替換為你的應用程序代碼



    try {

        const response = await axios.post(apiUrl, {

            image: "BASE64_ENCODED_IMAGE_STRING" // 替換為你的圖片的Base64編碼字符串

        }, {

            headers: {

                'Content-Type': 'application/json',

                'Authorization': APPCODE ${appCode}
            }
        });

        console.log(response.data);
    } catch (error) {
        console.error(error.response.data);
    }
}

fetchFaceLandmarks();

Ruby集成API案例

在Ruby中，你可以使用Net::HTTP庫來發送HTTP請求。以下是一個Ruby示例代碼，展示了如何發送一個POST請求并處理服務響應：

require 'net/http'

require 'uri'

require 'json'



api_url = "http://www.dlbhg.com/api/scd2023122516202d70df89/v2/scd2023122516202d70df89/java-nodejs-ruby-face-landmarks"

app_code = "YOUR_APP_CODE_HERE" # 替換為你的應用程序代碼



uri = URI.parse(api_url)

http = Net::HTTP.new(uri.host, uri.port)

http.use_ssl = true



request = Net::HTTP::Post.new(uri.request_uri)

request['Content-Type'] = 'application/json'

request['Authorization'] = "APPCODE #{app_code}"



# 構建請求體

request.body = {

  image: "BASE64_ENCODED_IMAGE_STRING" # 替換為你的圖片的Base64編碼字符串

}.to_json



response = http.request(request)



if response.code == '200'

  puts JSON.parse(response.body)

else

  puts "Error occurred: #{response.code} #{response.message}"

end

在上述代碼中，你需要替換YOUR_APP_CODE_HERE為你的實際應用程序代碼，以及BASE64_ENCODED_IMAGE_STRING為你的圖片的Base64編碼字符串。這些代碼片段展示了如何在Java、NodeJS和Ruby中集成并調用人臉關鍵點API接口。

人臉關鍵點API是否有替換方案？

如果人臉關鍵點API不符合您的需求，或者您希望探索其他解決方案，這里有幾個可能的替換方案：

商業人臉識別服務

Amazon Rekognition: 亞馬遜提供的云服務，支持人臉檢測和分析。
Microsoft Azure Face API: 微軟提供的服務，可以識別、檢測和分析人臉特征。
Google Cloud Vision API: 谷歌提供的視覺識別服務，包括人臉檢測功能。

開源人臉識別庫

OpenCV: 一個開源的計算機視覺庫，提供了人臉檢測和識別的功能。
Dlib: 一個包含多種機器學習算法的C++庫，其中包含了人臉關鍵點檢測算法。
Face Recognition: 一個基于Python的開源庫，使用dlib的人臉識別模型。

自建解決方案

如果您有足夠的資源和專業知識，可以考慮自己訓練模型。這通常涉及到以下步驟：

數據收集: 收集包含人臉的大量圖像數據。
數據預處理: 對圖像進行標準化處理，如調整大小、裁剪、增強等。
特征提取: 使用預訓練模型或自定義算法提取人臉特征。
模型訓練: 使用機器學習或深度學習算法訓練模型。
模型評估: 評估模型的準確性和泛化能力。
部署: 將訓練好的模型部署到生產環境中。

以下是一個簡化的Python示例，展示了如何使用OpenCV進行人臉檢測：

import cv2



# 加載預訓練的人臉檢測分類器

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')



# 讀取圖像

image = cv2.imread('face.jpg')



# 將圖像轉換為灰度圖

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)



# 檢測人臉

faces = face_casc?de.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)



# 繪制人臉邊框

for (x, y, w, h) in faces:

    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)



# 顯示結果

cv2.imshow('Face Detection', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()