tencentcloud-sdk-nodejs
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TypeScript
/**
* 检测到的图片中的商品位置和品类预测。
当图片中存在多个商品时，输出多组坐标，按照__显著性__排序（综合考虑面积、是否在中心、检测算法置信度）。
最多可以输出__3组__检测结果。
*/
export interface RegionDetected {
/**
* 商品的品类预测结果。
包含：鞋、图书音像、箱包、美妆个护、服饰、家电数码、玩具乐器、食品饮料、珠宝、家居家装、药品、酒水、绿植园艺、其他商品、非商品等。
*/
Category: string;
/**
* 商品品类预测的置信度
*/
CategoryScore: number;
/**
* 检测到的主体在图片中的坐标，表示为矩形框的四个顶点坐标
*/
Location: Location;
}
/**
* 图像识别出的商品的详细信息。
当图像中检测到多个物品时，会对显著性最高的物品进行识别。
*/
export interface ProductInfo {
/**
* 1表示找到同款商品，以下字段为同款商品信息；
0表示未找到同款商品， 具体商品信息为空（参考价格、名称、品牌等），仅提供商品类目。
是否找到同款的判断依据为Score分值，分值越大则同款的可能性越大。
*/
FindSKU: number;
/**
* 本商品在图片中的坐标，表示为矩形框的四个顶点坐标。
*/
Location: Location;
/**
* 商品名称
*/
Name: string;
/**
* 商品品牌
*/
Brand: string;
/**
* 参考价格，综合多个信息源，仅供参考。
*/
Price: string;
/**
* 识别结果的商品类目。
包含：鞋、图书音像、箱包、美妆个护、服饰、家电数码、玩具乐器、食品饮料、珠宝、家居家装、药品、酒水、绿植园艺、其他商品、非商品等。
当类别为“非商品”时，除Location、Score和本字段之外的商品信息为空。
*/
ProductCategory: string;
/**
* 输入图片中的主体物品和输出结果的相似度。分值越大，输出结果与输入图片是同款的可能性越高。
*/
Score: number;
/**
* 搜索到的商品配图URL
*/
Image: string;
}
/**
* RecognizeProduct返回参数结构体
*/
export interface RecognizeProductResponse {
/**
* 检测到的图片中的商品位置和品类预测。
当图片中存在多个商品时，输出多组坐标，按照__显著性__排序（综合考虑面积、是否在中心、检测算法置信度）。
最多可以输出__3组__检测结果。
*/
RegionDetected?: Array<RegionDetected>;
/**
* 图像识别出的商品的详细信息。
当图像中检测到多个物品时，会对显著性最高的进行识别。
*/
ProductInfo?: ProductInfo;
/**
* 唯一请求 ID，每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
*/
RequestId?: string;
}
/**
* 检测到的主体在图片中的矩形框位置（四个顶点坐标）
*/
export interface Location {
/**
* 位置矩形框的左上角横坐标
*/
XMin: number;
/**
* 位置矩形框的左上角纵坐标
*/
YMin: number;
/**
* 位置矩形框的右下角横坐标
*/
XMax: number;
/**
* 位置矩形框的右下角纵坐标
*/
YMax: number;
}
/**
* RecognizeProduct请求参数结构体
*/
export interface RecognizeProductRequest {
/**
* 图片限制：内测版仅支持jpg、jpeg，图片大小不超过1M，分辨率在25万到100万之间。
建议先对图片进行压缩，以便提升处理速度。
*/
ImageUrl?: string;
/**
* 图片经过base64编码的内容。最大不超过1M，分辨率在25万到100万之间。
与ImageUrl同时存在时优先使用ImageUrl字段。
**注意：图片需要base64编码，并且要去掉编码头部。**
*/
ImageBase64?: string;
}