基本信息

请求类型: HTTP/HTTPS

接口地址: http://apicall.id-photo-verify.com/api/cut_wedding

请求方式: POST

请求数据类型:JSON

响应类型: JSON

接口状态: 启用

接口描述：

此方法是对双人照片进行换底裁剪,其中裁剪结果图为一张宽高比为3:2的图片，图片的大小会影响响应的时间

调用此接口不会增加调用次数结果返回带水印图片，无水印图片和无水印已排版图片名字(均为多种颜色) 带水印图片存储时间为 1 天，无水印图片存储时间为 7 天通过名字获取带水印图片不会增加已调用次数（通过获取图片的api获取无水印图片或无水印已排版图片会增加 2 次调用次数）同一个图片名称（包括单张和排版），如果需要再次获取，不会增加已调用次数

对应的app_key应用类型必须为结婚照制作为保证图片质量，请上传的图片尽量遵循“男右女左”的顺序、且不戴首饰考虑到算法响应速度，图片最好不超过6Mb

请求参数

参数名称	参数类型	是否可空	参数示例	参数说明
file	string	否	app/123.jpg	图片的base64格式(注意不包含base64的头部数据)，或者图片在oss的key（见第十三个接口）
app_key	string	否		已申请的app_key
process	string	是	image/resize,mxxx	缩放规则
img_size	list	是	[926,617]	制作结果宽高,宽高比例必须为3:2,若为空,则返回宽高比为3:2的未缩放图
fair_level_right	dict	是	None	右人像美颜级别,详细见下方说明
fair_level_left	dict	是	None	左人像美颜级别,详细见下方说明
need_beauty_buffer	bool	是	True	是否需要美颜中间参数,默认为False,在客户端本地美颜时,需要此参数为True,且img_size字段将失效
use_cache	bool	是	True	是否需要使用缓存,默认为True
bg_type	string	是	RGB	背景色类型，默认为暗红色图片背景，选择RGB则为(200, 37, 40)背景色

fair_level说明（以下各项默认为0）：

{
	"leyelarge": 1, # 左眼放大程度(0~5)
	"reyelarge": 1, # 右眼放大程度(0~5)
	"mouthlarge": 1, # 嘴巴缩小程度(0~5)
	"skinwhite": 1, # 皮肤美白程度(0~5)
	"skinsoft": 1, # 皮肤美肤程度(去皱纹、祛斑等)(0~5)
	"coseye": 1, # 美瞳程度(0~5)
	"facelift": 1 # 瘦脸程度(0~5)
}

响应参数

参数名称	类型	参数说明
code	int	状态码（200为正常请求，401为传入的规格id不存在）
result	object
file_name	str	无水印图片名称
file_name_wm	str	带水印图片名称
img_wm_url	str	带水印图片URL
source_file	str	原图的云端存储路径（使用此路径作为此接口请求中的file将大大提高效率）
size	list	图片尺寸（只有传递img_size才会有）
beauty_buffer	object
left	str	base64编码后的左脸的美颜中间结果
right	str	base64编码后的左脸的美颜中间结果

python请求示例

# 同步请求
import requests, json, base64

url = "http://apicall.id-photo-verify.com/api/cut_wedding"

with open("90.jpg", 'rb') as f:
	pic = f.read()

headers = {"Content-Type": "application/json"}

data = {
	"app_key": "your cut_wedding app_key",
	"file": base64.b64encode(pic).decode(),
}
data_json = json.dumps(data)

res = requests.post(url,headers=headers, data=data_json)

print(res.text)
# 异步请求
import asyncio, requests, json, io, base64
from aiohttp import ClientSession

async def cut_wedding():
	url = "http://apicall.id-photo-verify.com/api/cut_wedding"

	with open("63.jpg", 'rb') as f:
		pic = f.read()

	headers = {"Content-Type": "application/json"}

	data = {
		"app_key": "your cut_wedding app_key",
		"file": base64.b64encode(pic).decode(),
	}
	data_json = json.dumps(data)
	async with ClientSession() as session:
		async with session.post(url, headers=headers, data=data_json) as res:
			result = await res.read()
			print(json.loads(result))

if __name__ == '__main__':
	loop = asyncio.get_event_loop()
	loop.run_until_complete(cut_wedding())

响应示例

{
    'code': 200, 
    'result': {
        'beauty_buffer': {'left': '', 'right': ''}, 
        'file_name': '0141b4129bf111ea97cf00163e0aee0131125red2', 
        'file_name_wm': '0141b4129bf111ea97cf00163e0aee01red_wm', 
        'img_wm_url': 'https://leqi-imgcall.oss-cn
			-shanghai.aliyuncs.com/result_wm%2F0141b41
			29bf111ea97cf00163e0aee01red_wm.jpg?OSSAcce
			ssKeyId=LTAIQ8Lif1HHVkXd&Expires=1590213432&
			Signature=k9gEFMtfVB8ACcUK27bggQLRiGY%3D', 
        'print_file': '0141b4129bf111ea97cf00163e0aee0131125red2_print', 
        'print_wm_url': 'https://leqi-imgcall.oss-cn-shan
			ghai.aliyuncs.com/result%2F0141b4129bf111ea97cf00
			163e0aee01red_print_wm.jpg?OSSAccessKeyId=LTAIQ8Lif
			1HHVkXd&Expires=1590213432&Signature=Z%2BQOxxc9Jdd
			1qdtE5XyoEjTsQYg%3D', 
        'size': []
    }
}