valib/gosdk.git

			@@ -62,6 +62,20 @@
			long nFaceID;//face tracking id
			} cFaceInfo;

			typedef struct _cThfqParam{
			int brightness_min;//0-100，太暗阈值,建议25.越小越可能把过暗的人脸当作正常人脸，此参数会影响THFQ_Result::brightness
			int brightness_max;//0-100，太亮阈值,建议75.越大越可能把的过亮人脸当作正常人脸，此参数会影响THFQ_Result::brightness
			}cThfqParam;

			typedef struct _cThfqResult{
			int brightness;//人脸亮度，只有3种可能的值:[-1->太暗，0->正常，1->太亮]，亮度结果会受亮度阈值参数brightness_min和brightness_max影响
			int occlusion;//人脸遮挡度，范围值为0-100,越大表示人脸遮挡程度越高
			int hat;//带帽子,范围为0-100，越大表示越可能有佩戴帽子，建议判别阈值为50
			int blur;//人脸模糊度,范围值为0-100,越大表示图像越模糊，建议人脸模糊度判别阈值为70
			int glasses;//带眼镜,范围为0-100，越大表示越可能有戴眼镜，建议判别阈值为70
			}cThfqResult;


			typedef struct _cObjInfo
			{
			cRECT rcObj;
			@@ -70,6 +84,8 @@
			} cObjInfo;

			typedef struct _cPlateIDCfg {
			int nFastMemorySize; // 单位 K
			int nMemorySize; // 单位 M
			int nMinPlateWidth; // 检测的最小车牌宽度，以像素为单位
			int nMaxPlateWidth; // 检测的最大车牌宽度，以像素为单位
			int nMaxImageWidth; // 最大图像宽度
			@@ -103,8 +119,7 @@
			unsigned char bOnlyLocation; // 只定位车牌开启
			}cPlateIDCfg;

			typedef struct _cPlateIDResult
			{
			typedef struct _cPlateIDResult {
			char license[16]; // 车牌字符串
			char color[8]; // 车牌颜色

			@@ -130,4 +145,87 @@
			unsigned short nCarModelConfidence; // 车型可信度
			}cPlateIDResult;

			typedef struct _cPlateIDCloudSDKCfg {
			int iImageMode; //0：为帧模式 1：为场模式
			int iRecMode; //识别模式，0：单张图片识别，1:视频检测+识别，2：视频多帧融合识别(注：1模式比2模式快，但识别率和捕获率比2低)

			int iMinPlateWidth; //识别最小车牌宽度
			int iMaxPlateWidth; //识别最大车牌宽度

			int iImageWidth; //图片宽度
			int iImageHeight; //图片高度

			int iMinHorAngle;
			int iMaxHorAngle; //水平矫正角度范围，支持最大角度为[-30°，30°]
			int iMinVerAngle;
			int iMaxVerAngle; //垂直矫正角度范围，支持最大角度为[-30°，30°]

			//此些项针对车型识别有用，其余无用
			float fExpLeftRightR; //车脸左右扩充(车牌的宽度)倍数参考值为1.6
			float fExpTopR; //车脸上部扩充(车牌的高度)倍数参考值为6.0
			float fExpBottomR; //车脸下部扩充(车牌的高度)倍数参考值为1.5
			}cPlateIDCloudSDKCfg;

			typedef struct _cPlateIDCloudSDKResult {
			char number[20]; //识别结果
			cRECT PlateRect; //车牌位置
			int x[4];
			int y[4];
			int iConfidence; //车牌置信度
			int ePlateType; //车牌类型
			int iMoveDir; //车辆运动方向 0：朝近运动，1：朝远运动，-1：未知
			int eVColor1; //车身主颜色
			int eVColor2; //车身次颜色
			int eVehicleBright; //车辆深浅色
			unsigned char *pResultBits; //视频识别模式中抓拍的图片,视频模式识别下有效，需要开辟

			int iFramNo; //视频模式下帧号
			int sTime[7]; //视频识别模式中抓拍此张图的时间

			//针对车脸识别应用此项，其余无用
			unsigned char *pVehicleFaceImage; //对应的车脸的图片,需要提前开辟内存，开辟个最大内存就可以，宽高可以都为1000
			int iVehicleFaceWidth; //车脸宽度
			int iVehicleFaceHeight; //车脸高度
			int iGrayFaceFlag; //车脸是否为灰度图

			cRECT charLocation[20]; //车牌字符的位置(基于大图)
			int charConfidence[20]; //字符识别置信度
			int iCharNum; //车牌字符数目
			}cPlateIDCloudSDKResult;

			typedef struct _cPlateInfo
			{
			int ePlateColor;
			int ePlateType;
			char platenumber[20]; //车牌号码
			int iPlateConfidence;
			int iCharNum;
			int iCharConfidence[20];
			}cPlateInfo;

			typedef struct _cVehicleITSResult {
			int iPlateFlag; //是否识别到车牌
			cPlateInfo plateInfo; //车牌信息
			cRECT plateRect; //车牌位置
			cRECT tempVehicleRect; //车辆位置

			char tempVehicleType[1024]; //车辆类型--总名称 jeep-大切诺基-2004
			char tempVehicleBrand[1024]; //车辆品牌 jeep
			char tempVehicleSub[1024]; //车辆子型号大切诺基
			char tempVehicleType1[1024]; //车辆类型轿车货车客车面包车

			float fVDConf; //车辆检测置信度

			float fConfdence; //车辆类型置信度
			int iVehicleSubModel; //车型名称索引
			int eVehicleBright; //车辆深浅色
			int eVehicleColor1; //车身主颜色
			int eVehicleColor2; //车身辅颜色

			unsigned char*pCaptureImage; //视频模式识别下抓拍的图片数据
			int iImageWidth; //视频模式下抓拍图像宽度
			int iImageHeight; //视频模式下抓拍图像高度

			}cVehicleITSResult;

			#endif