В P art 2 я проанализировал одно изображение, которое хранилось на моем локальном ноутбуке. Большой! У меня была программа, работающая с одним изображением, но мне нужно было проанализировать большое количество этих изображений. Итак, поехали! В этом руководстве мы проработаем некоторое планирование, новый импорт из стандартной библиотеки Python, напишем некоторые функции Python и сохраним результаты из MCS Face API. Надеюсь, вы поиграли с api во части 2 более основательно, чем..

Часть 1 была написана, потому что я не мог найти прямой путь для получения ключей подписки, необходимых для использования службы MCS Face API. Это руководство существует, потому что я обнаружил, что бегаю по документации, форумам разработчиков и переполнению стека для своего проекта. Я оптимизировал стартовый код, чтобы выполнить мою конкретную задачу по обнаружению улыбки на изображении заемщика Kiva . Моей установкой для разработки этой части проекта был Python 3.6 с..