人脸属性分析v4
描述
调用者提供图片文件或者图片 URL,进行人脸检测和人脸属性分析。
版本
4.0
图片要求
图片格式:JPG(JPEG),PNG 图片像素尺寸:最小4848像素,最大40964096像素 图片文件大小:2MB 最小人脸像素尺寸:系统能够检测到的人脸框为一个正方形,正方形边长的最小值为图像短边长度的48分之一,最小值不低于48像素。 例如图片为 40963200 像素,则最小人脸像素尺寸为 6666 像素。 人脸数限制:最多10个人脸
调用 URL
正式环境:https://openapi.meitu.com
任务提交接口:https://openapi.meitu.com/api/v1/sdk/sync/push
任务名称(task):/v1/Face_Analysis_v4/487157
任务类型(task_type):formula调用方法
POST
Content-Type: application/json
权限
请求参数
| 是否必选 | 参数名 | 类型 | 参数说明 |
|---|---|---|---|
| 必选 | params | string | 算法参数(JSON 字符串) |
| 必选 | init_images | object[] | 多媒体文件列表 |
| 必选 | task | string | 固定 /v1/Face_Analysis_v4/487157 |
| 必选 | task_type | string | 固定 formula |
| 可选 | sync_timeout | int | 默认 30,同步超时时间 |
init_images 多媒体文件参数,结构说明如下
| 是否必选 | 参数名 | 类型 | 参数说明 |
|---|---|---|---|
| 必选 | url | string | 图片 URL 或 base64 |
| 必选 | profile | object | 属性信息描述 |
profile 参数说明
| 是否必选 | 参数名 | 类型 | 参数说明 |
|---|---|---|---|
| 必选 | media_profiles | object | 媒体属性信息 |
| 必选 | version | string | 固定 v1 |
media_profiles 中参数说明
| 是否必选 | 参数名 | 类型 | 参数说明 |
|---|---|---|---|
| 必选 | media_data_type | string | url 表示 URL;jpg 等类型表示 base64 |
params 推理参数说明
params 为 JSON 字符串,解析后的结构如下:
{
"rsp_media_type": "url",
"parameter": {
"return_attributes": "src_poseestimation,emotion,poseestimation",
"return_landmark": 1
}
}| 是否必选 | 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 可选 | rsp_media_type | string | 默认 url;jpg 表示 base64 |
| 必选 | parameter | object | 算法核心参数对象 |
parameter 参数说明
| 是否必选 | 参数名 | 类型 | 参数说明 |
|---|---|---|---|
| 否 | return_attributes | String | 是否检测并返回人脸属性。将需要检测的属性以 英文逗号分隔 的字符串形式传入;属性顺序无要求,属性之间不要包含空格。该字段不存在或为空表示不检测属性 |
| 否 | return_landmark | Int | 是否检测并返回人脸关键点类型,默认值为 0 |
return_attributes 参数说明
支持的属性类型如下(可多选,使用英文逗号分隔):
| 属性名 | 说明 |
|---|---|
| gender | 性别 |
| age | 年龄 |
| race | 人种 |
| beauty | 颜值 |
| glasses | 眼镜 |
| mustache | 胡子 |
| emotion | 情绪 |
| eyelid | 眼袋 |
| facepoints | 118 点人脸关键点 |
| facepoints171 | 171 点人脸关键点 |
内部扩展属性(仅特定场景使用)
| 属性名 | 说明 |
|---|---|
| facevisibility | 人脸可见度 |
| race_score | 多人种概率 |
| face_light | 人脸测光值 |
| poseestimation | 人脸角度信息 |
| src_poseestimation | 原始人脸角度信息 |
return_landmark 参数说明
| 取值 | 含义 |
|---|---|
| 0 | 不返回人脸关键点(默认值) |
| 1 | 返回 106 点关键点(百分比坐标) |
| 2 | 返回 106 点关键点(实际像素坐标) |
| 3 | 返回 118 点关键点(百分比坐标) |
| 4 | 返回 118 点关键点(实际像素坐标) |
| 5 | 返回 171 点关键点(百分比坐标) |
| 6 | 返回 171 点关键点(实际像素坐标) |
输入值示例
{
"task": "/v1/Face_Analysis_v4/487157",
"task_type": "formula",
"init_images": [
{
"url": "https://obs.mtlab.meitu.com/public/EtRGxLI8ulQ43pGhuZfym9aYUD2PUbMP/MTcyMTM2NTIwMA==/d8434efb-97c1-4b7f-7124-a04e1e80b3f0.jpeg",
"profile": {
"media_profiles": {
"media_data_type": "url"
},
"version": "v1"
}
}
],
"params": "{\"rsp_media_type\":\"url\",\"parameter\":{\"return_attributes\":\"src_poseestimation,emotion,poseestimation\",\"return_landmark\":1}}",
"sync_timeout": 30
}返回值说明
注意,生成的结果,会定期清理,请及时下载保存| 字段 | 类型 | 参数说明 |
|---|---|---|
| request_id | String | 请求 ID |
| trace_id | String | 链路追踪 ID |
| code | Number | HTTP 层状态码,0 表示成功 |
| error_code | Number | 业务错误码,0 表示成功,详见 API 错误码 |
| message | String | 返回信息,成功时为 success |
| tips | any | 补充提示,可为 null |
| data | Object | 返回的业务数据 |
data 字段说明
| 字段 | 类型 | 参数说明 |
|---|---|---|
| status | Number | -1 未找到任务;0 创建成功;1 执行中;2 失败;9 超时,使用查询接口查询;10 成功 |
| result | Object | 任务处理结果 |
| progress | Number | 任务进度,取值范围 0~1 |
| predict_elapsed | Number | 预测处理耗时,单位:毫秒 |
| create_time | Number | 任务创建时间戳,单位:毫秒 |
| task_id | String | 任务 ID |
| custom_task_id | String | 自定义任务 ID |
| trace_id | String | 跟踪 ID |
| client_info | String | 客户端信息 |
| init_images | Array | 初始输入媒体信息 |
result 字段说明
| 字段 | 类型 | 参数说明 |
|---|---|---|
| id | String | 任务唯一标识 |
| urls | Array | 输出媒体 URL 列表 |
| images | Array | 输出媒体列表(与 urls 含义一致) |
| parameters | Object | 参数回显 |
| data | Object | 算法返回的详细数据 |
| mtlab_res | Object | 底层算法返回结果 |
| media_info_list | Array | 媒体信息列表 |
result.parameters 字段说明
| 字段 | 类型 | 参数说明 |
|---|---|---|
| landmark_type | Int | 人脸关键点类型 |
| version | String | 算法版本号 |
result.data 字段说明
| 字段 | 类型 | 参数说明 |
|---|---|---|
| ErrorCode | Number | 算法错误码,0 表示成功 |
| ErrorMsg | String | 算法错误信息 |
| error_code | Number | 错误码(兼容字段) |
| error_msg | String | 错误信息(兼容字段) |
| media_info_list | Array | 媒体信息列表 |
| msg_id | String | 消息 ID |
| parameter | Object | 参数回显 |
media_info_list 字段说明
| 字段 | 类型 | 参数说明 |
|---|---|---|
| media_data | String | 媒体数据地址 |
| media_extra | Object | 媒体扩展信息 |
| media_profiles | Object | 媒体属性信息 |
media_extra 字段说明
| 字段 | 类型 | 参数说明 |
|---|---|---|
| faces | Array | 检测到的人脸信息列表 |
faces 字段说明
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| face_rectangle | Object | 人脸矩形框的位置,包括以下属性,所有数字都是百分比: left 用图片宽的百分比,表示人脸框左上角横坐标;top 用图片高的百分比,表示人脸框左上角纵坐标;width 用图片宽的百分比,表示人脸框宽度;height 用图片高的百分比,表示人脸框高度。 |
| face_attributes | Object | 人脸属性特征,具体包含的信息见下表。 |
| face_landmark | List | 人脸关键点坐标数组,数值为图片长宽的百分比形式,关于关键点坐标的详细说明与图示请参考文档:《人脸关键点 Landmark 说明》 |
face_attributes 中包含的元素说明
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| gender | Object | "gender": {"value": 1,"confidence": 0.999} 性别分析结果,value的值为1代表男性,0代表女性 |
| age | Object | "age": {"value": 21,"confidence": 1} 年龄分析结果,value的值为一个非负整数,标识估计的年龄 |
| race | Object | "race":{"value": 0,"confidence":0.89} 人种分析结果,value的值为0代表白人,1代表亚洲人,2代表黑人,3代表印度北方人,4代表印度南方人,5代表东南亚人 |
| beauty_score | Object | "beauty_score":{"value": 90,"confidence":0.89} 颜值分析,数值0-100 |
| emotion | Object | "emotion":{"value": 0,"confidence":0.89} 情绪分析结果,value的值为 0代表伤心,1代表平静,2代表微笑,3代表大笑,4代表惊讶,5代表恐惧,6代表愤怒,7代表厌恶 |
| right_eyelid | Object | "right_eyelid":{"value": 0,"confidence":0.89} 右眼皮分析结果,value的值为0代表右眼单眼皮,1代表右眼双眼皮,2代表右眼内双眼皮 |
| left_eyelid | Object | "left_eyelid":{"value": 0,"confidence":0.89} 左眼皮分析结果,value的值为0代表左眼单眼皮,1代表左眼双眼皮,2代表左眼内双眼皮 |
| glasses_type | Object | "glasses_type":{"value": 0,"confidence":0.89} 眼镜类型分析结果,value的值为0代表无眼镜,1代表普通眼镜,2代表太阳眼镜 |
| glasses_thick | Object | "glasses_thick":{"value": 0,"confidence":0.89} 眼镜框粗细分析结果,value的值为0代表无眼镜,1代表细的眼镜框,2代表粗的眼镜框 |
| glasses_size | Object | "glasses_size":{"value": 0,"confidence":0.89} 眼镜框大小分析结果,value的值为0代表无眼镜,1代表大的眼镜框,2代表小的眼镜框 |
| glasses_frame | Object | "glasses_frame":{"value": 0,"confidence":0.89} 全框/半框/无框眼镜分析结果,value的值为0代表无眼镜,1代表无边框,2代表全框,3代表半框 |
| glasses_shape | Object | "glasses_shape":{"value": 0,"confidence":0.89} 框的形状分析结果,value的值为0代表无眼镜,1代表其他形状,2代表方形框,3代表圆形框 |
| mustache_type | Object | "mustache_type":{"value": 0,"confidence":0.89} 胡子类型分析结果,value的值为0代表无胡须,1代表胡渣,2代表胡须 |
| mustache_length | Object | "mustache_length":{"value": 0,"confidence":0.89} 胡子长度分析结果,value的值为0代表无胡须,1代表短胡,2代表中胡,3代表长胡 |
| mustache_shape | Object | "mustache_shape":{"value": 0 ,"confidence":0.89} 胡子形状分析结果,value的值为0代表无胡须,1代表半山羊,2代表全山羊,3代表八字胡,4代表全胡须,5代表络腮胡 |
| mustache_thick | Object | "mustache_thick":{"value": 0,"confidence":0.89} 胡子浓密分析结果,value的值为0代表无胡须,1代表稀疏,2代表浓密 |
| raceScore | Object | 仅内部使用。"raceScore": {"value": [7.757839739497285e-06, 0.9929041266441345, 2.8477548767114058e-05, 2.0735371435876004e-05, 1.716807673801668e-05, 0.007021650206297636]} 多人种概率,value的值为6个元素的数组, 从0~5分别表示为 白种人的置信度, 黄种人的置信度, 黑种人的置信度,印度北方人的置信度, 印度南方人的置信度,东南亚人的置信度 |
| faceLight | Object | 仅内部使用。"faceLight": {"value": 115} 人脸测光值,value的值为人脸的测光值 |
| roll_angle | Object | "roll_angle": {"value": 1.1601325273513794} 人脸左右转角,value的值为人脸左右转角度值 |
| yaw_angle | Object | "yaw_angle": {"value": 6.59846305847168} 人脸旋转角,value的值为人脸旋转角度值 |
| pitch_angle | Object | "pitch_angle": {"value": 13.970479011535645} 人脸俯仰角,value的值为人脸俯仰角度值 |
| translate_x | Object | "translate_x": {"value": -10.500459671020508} 人脸X轴平移量,value的值为人脸X轴平移量 |
| translate_y | Object | "translate_y": {"value": 1.797804832458496} 人脸Y轴平移量,value的值为人脸Y轴平移量 |
| translate_z | Object | "translate_z": {"value": 417.212646484375} 人脸Z轴平移量,value的值为人脸Z轴平移量 |
| src_roll_angle | Object | "src_roll_angle": {"value": 1.1601325273513794} 人脸左右转角,value的值为人脸左右转角度值 |
| src_yaw_angle | Object | "src_yaw_angle": {"value": 6.59846305847168} 人脸旋转角,value的值为人脸旋转角度值 |
| src_pitch_angle | Object | "src_pitch_angle": {"value": 13.970479011535645} 人脸俯仰角,value的值为人脸俯仰角度值 |
备注:欧拉角是以中心为点,立体坐标系以左上角为点。
face_landmark 字段说明
- 为二维数组结构:[x, y]
- 坐标为 归一化比例值(0~1)
- 点数量由 landmark_type 决定
示例:
[
[0.273677, 0.342657],
[0.274561, 0.363718]
]face_rectangle 字段说明
人脸区域框,坐标均为 归一化比例值。
| 字段 | 类型 | 参数说明 |
|---|---|---|
| left | Float | 人脸框左上角 X 坐标 |
| top | Float | 人脸框左上角 Y 坐标 |
| width | Float | 人脸框宽度 |
| height | Float | 人脸框高度 |
landmark_type 参数说明
| 取值 | 含义 |
|---|---|
| 1 | 返回 106 点关键点(百分比坐标) |
| 2 | 返回 106 点关键点(实际像素坐标) |
| 3 | 返回 118 点关键点(百分比坐标) |
| 4 | 返回 118 点关键点(实际像素坐标) |
| 5 | 返回 171 点关键点(百分比坐标) |
| 6 | 返回 171 点关键点(实际像素坐标) |
result 错误字段说明
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| error_code | Number | 算法错误码 |
| error_msg | String | 算法错误信息 |
当前 API 特有的错误代码与信息
| ErrorCode状态代码 | 错误信息 | 说明 |
|---|---|---|
| 20001 | PROCESS_ERROR | 处理错误 |
返回值示例
请求成功返回示例
Response Status:200
content-type 为 application/json; charset=utf-8
{
"request_id": "",
"trace_id": "",
"code": 0,
"error_code": 0,
"message": "success",
"tips": null,
"data": {
"status": 10,
"result": {
"id": "t_mt1a3i5n7b3283da1d-xxxx-4078-bfb4-14a9a0d8b23c",
"parameters": {
"landmark_type": 1,
"version": "3.0.0"
},
"media_info_list": [
{
"media_data": "",
"media_extra": {
"faces": [
{
"face_attributes": {
"emotion": {
"value": 2
}
},
"face_landmark": [
[0.273677, 0.342657],
[0.274561, 0.363718]
],
"face_rectangle": {
"height": 0.334112,
"left": 0.273677,
"top": 0.269994,
"width": 0.430651
}
}
]
},
"media_profiles": null
}
]
},
"progress": 0,
"predict_elapsed": 10000,
"create_time": 1770281556447,
"task_id": "t_mt1a3i5n7b3283da1d-xxxx-4078-bfb4-14a9a0d8b23c",
"custom_task_id": "",
"trace_id": "",
"client_info": "",
"init_images": null
}
}需要查询返回示例
使用 查询接口 接口查询
Response Status:200
content-type 为 application/json; charset=utf-8
{
"request_id": "",
"trace_id": "",
"code": 0,
"error_code": 0,
"message": "success",
"tips": null,
"data": {
"status": 9,
"result": {
"id": "t_mt1a3i5n7b3283da1d-xxxx-4078-bfb4-14a9a0d8b23c"
},
"progress": 0,
"predict_elapsed": 10000,
"create_time": 1770281556447,
"task_id": "t_mt1a3i5n7b3283da1d-xxxx-4078-bfb4-14a9a0d8b23c",
"custom_task_id": "",
"trace_id": "e7ba37e7-73b3-xxxx-b989-d2c1a9d1be9b",
"client_info": "",
"init_images": null
}
}请求成功补充返回示例
Response Status:200 content-type 为 application/json; charset=utf-8
{
"request_id": "",
"trace_id": "",
"code": 0,
"error_code": 0,
"message": "success",
"tips": null,
"data": {
"status": 10,
"result": {
"id": "t_mt1a3i5n7b3283da1d-xxxx-4078-bfb4-14a9a0d8b23c",
"urls": [
""
],
"parameters": {
"landmark_type": 1,
"version": "3.0.0"
},
"data": {
"ErrorCode": 0,
"ErrorMsg": "",
"error_code": 0,
"error_msg": "",
"media_info_list": [
{
"media_data": "",
"media_extra": {
"faces": [
{
"face_attributes": {
"emotion": {
"value": 2
},
"pitch_angle": {
"value": 4.932263
},
"roll_angle": {
"value": -2.673754
},
"src_pitch_angle": {
"value": 0.156139
},
"src_roll_angle": {
"value": -0.09442
},
"src_yaw_angle": {
"value": 0.179733
},
"translate_x": {
"value": -14.378762
},
"translate_y": {
"value": -28.107843
},
"translate_z": {
"value": 450.773773
},
"yaw_angle": {
"value": 8.631838
}
},
"face_landmark": [
[
0.273677,
0.342657
],
[
0.274561,
0.363718
],
[
0.274855,
0.384612
],
[
0.27542,
0.405405
]
],
"face_rectangle": {
"height": 0.334112,
"left": 0.273677,
"top": 0.269994,
"width": 0.430651
}
}
]
},
"media_profiles": null
}
],
"msg_id": "",
"parameter": {
"landmark_type": 1,
"version": "3.0.0"
}
},
"images": [
""
],
"mtlab_res": {
"ErrorCode": 0,
"ErrorMsg": "",
"error_code": 0,
"error_msg": "",
"media_info_list": [
{
"media_data": "",
"media_extra": {
"faces": [
{
"face_attributes": {
"emotion": {
"value": 2
},
"pitch_angle": {
"value": 4.932263
},
"roll_angle": {
"value": -2.673754
},
"src_pitch_angle": {
"value": 0.156139
},
"src_roll_angle": {
"value": -0.09442
},
"src_yaw_angle": {
"value": 0.179733
},
"translate_x": {
"value": -14.378762
},
"translate_y": {
"value": -28.107843
},
"translate_z": {
"value": 450.773773
},
"yaw_angle": {
"value": 8.631838
}
},
"face_landmark": [
[
0.273677,
0.342657
],
[
0.274561,
0.363718
]
],
"face_rectangle": {
"height": 0.334112,
"left": 0.273677,
"top": 0.269994,
"width": 0.430651
}
}
]
},
"media_profiles": null
}
],
"msg_id": "",
"parameter": {
"landmark_type": 1,
"version": "3.0.0"
}
},
"media_info_list": [
{
"media_data": "",
"media_extra": {
"faces": [
{
"face_attributes": {
"emotion": {
"value": 2
},
"pitch_angle": {
"value": 4.932263
},
"roll_angle": {
"value": -2.673754
},
"src_pitch_angle": {
"value": 0.156139
},
"src_roll_angle": {
"value": -0.09442
},
"src_yaw_angle": {
"value": 0.179733
},
"translate_x": {
"value": -14.378762
},
"translate_y": {
"value": -28.107843
},
"translate_z": {
"value": 450.773773
},
"yaw_angle": {
"value": 8.631838
}
},
"face_landmark": [
[
0.273677,
0.342657
],
[
0.274561,
0.363718
],
[
0.274855,
0.384612
]
],
"face_rectangle": {
"height": 0.334112,
"left": 0.273677,
"top": 0.269994,
"width": 0.430651
}
}
]
},
"media_profiles": null
}
]
},
"progress": 0,
"predict_elapsed": 10000,
"create_time": 1770281556447,
"task_id": "t_mt1a3i5n7b3283da1d-xxxx-4078-bfb4-14a9a0d8b23c",
"custom_task_id": "",
"trace_id": "",
"client_info": "",
"init_images": null
}
}请求失败返回示例
Response Status:400 content-type 为 application/json; charset=utf-8
{
"request_id": "",
"trace_id": "",
"code": 0,
"error_code": 20001,
"message": "PROCESS_ERROR",
"tips": null,
"data": {
"status": 2,
"result": {
"error_code": 20001,
"error_msg": "PROCESS_ERROR"
},
"progress": 0,
"predict_elapsed": 0,
"create_time": 1770281556447,
"task_id": "t_mt1a3i5n7b3283da1d-xxxx-4078-bfb4-14a9a0d8b23c",
"custom_task_id": "",
"trace_id": "",
"client_info": "",
"init_images": null
}
}通用的错误代码与信息
详见 API 错误码
当前 API 特有错误:20001 PROCESS_ERROR,表示处理错误。
SDK 调用示例
Python
import json
import requests
from sign_sdk import sign
def api_call_example():
key = "your_api_key"
secret = "your_api_secret"
url = "https://openapi.meitu.com/api/v1/sdk/sync/push"
method = "POST"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
sign.HeaderHost: "openapi.meitu.com",
}
inner_params = {
"rsp_media_type": "url",
"parameter": {
"return_attributes": "src_poseestimation,emotion,poseestimation",
"return_landmark": 1,
},
}
payload = {
"task": "/v1/Face_Analysis_v4/487157",
"task_type": "formula",
"init_images": [
{
"url": "https://obs.mtlab.meitu.com/public/EtRGxLI8ulQ43pGhuZfym9aYUD2PUbMP/MTcyMTM2NTIwMA==/d8434efb-97c1-4b7f-7124-a04e1e80b3f0.jpeg",
"profile": {
"media_profiles": {"media_data_type": "url"},
"version": "v1",
},
}
],
"params": json.dumps(inner_params, ensure_ascii=False),
"sync_timeout": 30,
}
body = json.dumps(payload, ensure_ascii=False)
signer = sign.Signer(key, secret)
signed_request = signer.sign(url, method, headers, body)
response = requests.Session().send(signed_request)
print(f"Status: {response.status_code}")
print(f"Response: {response.text}")
if __name__ == "__main__":
api_call_example()Go
package main
import (
"fmt"
"io"
"net/http"
"github.com/mtlab/api/signer"
)
func main() {
key := "your_api_key"
secret := "your_api_secret"
signObj := signer.NewSigner(key, secret)
url := "https://openapi.meitu.com/api/v1/sdk/sync/push"
method := http.MethodPost
headers := make(http.Header)
headers.Set(signer.HeaderHost, "openapi.meitu.com")
headers.Set("Content-Type", "application/json")
body := `{
"task": "/v1/Face_Analysis_v4/487157",
"task_type": "formula",
"init_images": [{
"url": "https://obs.mtlab.meitu.com/public/EtRGxLI8ulQ43pGhuZfym9aYUD2PUbMP/MTcyMTM2NTIwMA==/d8434efb-97c1-4b7f-7124-a04e1e80b3f0.jpeg",
"profile": {
"media_profiles": {"media_data_type": "url"},
"version": "v1"
}
}],
"params": "{\"rsp_media_type\":\"url\",\"parameter\":{\"return_attributes\":\"src_poseestimation,emotion,poseestimation\",\"return_landmark\":1}}",
"sync_timeout": 30
}`
req, err := signObj.Sign(url, method, headers, body)
if err != nil {
fmt.Println("Failed to sign request:", err)
return
}
resp, err := http.DefaultClient.Do(req)
if err != nil {
fmt.Println("Failed to send request:", err)
return
}
defer resp.Body.Close()
responseBody, err := io.ReadAll(resp.Body)
if err != nil {
fmt.Println("Read response failed:", err)
return
}
fmt.Println("Response:", resp.StatusCode, string(responseBody))
}PHP
<?php
require 'signer.php';
$key = 'your_api_key';
$secret = 'your_api_secret';
$signer = new Signer($key, $secret);
$url = 'https://openapi.meitu.com/api/v1/sdk/sync/push';
$method = 'POST';
$headers = ['Content-Type' => 'application/json'];
$innerParams = json_encode([
'rsp_media_type' => 'url',
'parameter' => [
'return_attributes' => 'src_poseestimation,emotion,poseestimation',
'return_landmark' => 1,
],
]);
$body = json_encode([
'task' => '/v1/Face_Analysis_v4/487157',
'task_type' => 'formula',
'init_images' => [
[
'url' => 'https://obs.mtlab.meitu.com/public/EtRGxLI8ulQ43pGhuZfym9aYUD2PUbMP/MTcyMTM2NTIwMA==/d8434efb-97c1-4b7f-7124-a04e1e80b3f0.jpeg',
'profile' => [
'media_profiles' => ['media_data_type' => 'url'],
'version' => 'v1',
],
],
],
'params' => $innerParams,
'sync_timeout' => 30,
]);
$curl = $signer->sign($url, $method, $headers, $body);
$response = curl_exec($curl);
$status = curl_getinfo($curl, CURLINFO_HTTP_CODE);
if ($status === 0) {
echo 'Error: ' . curl_error($curl);
} else {
echo "Status: {$status}\n";
echo "Response: {$response}\n";
}
curl_close($curl);
?>Java
package com.meitu.openai.common;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Signer signer = new Signer("your_api_key", "your_api_secret");
String url = "https://openapi.meitu.com/api/v1/sdk/sync/push";
String method = "POST";
Map<String, String> headers = new HashMap<>();
headers.put("Content-Type", "application/json");
headers.put(Signer.HeaderHost, "openapi.meitu.com");
String body = "{\n" +
" \"task\": \"/v1/Face_Analysis_v4/487157\",\n" +
" \"task_type\": \"formula\",\n" +
" \"init_images\": [{\n" +
" \"url\": \"https://obs.mtlab.meitu.com/public/EtRGxLI8ulQ43pGhuZfym9aYUD2PUbMP/MTcyMTM2NTIwMA==/d8434efb-97c1-4b7f-7124-a04e1e80b3f0.jpeg\",\n" +
" \"profile\": {\n" +
" \"media_profiles\": {\"media_data_type\": \"url\"},\n" +
" \"version\": \"v1\"\n" +
" }\n" +
" }],\n" +
" \"params\": \"{\\\"rsp_media_type\\\":\\\"url\\\",\\\"parameter\\\":{\\\"return_attributes\\\":\\\"src_poseestimation,emotion,poseestimation\\\",\\\"return_landmark\\\":1}}\",\n" +
" \"sync_timeout\": 30\n" +
"}";
Map<String, String> signedHeaders = signer.sign(url, method, headers, body);
HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) new URL(url).openConnection();
connection.setRequestMethod(method);
for (Map.Entry<String, String> entry : signedHeaders.entrySet()) {
connection.setRequestProperty(entry.getKey(), entry.getValue());
}
connection.setDoOutput(true);
connection.getOutputStream().write(body.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
int status = connection.getResponseCode();
InputStream stream = status >= 400
? connection.getErrorStream()
: connection.getInputStream();
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(stream))) {
StringBuilder response = new StringBuilder();
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
response.append(line);
}
System.out.println("Response: " + status + " " + response);
}
}
}