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视频接入分析服务 VIAS-图片标签检索:响应

响应响应样例（标签检索的响应） { "retrieve_msg”:”积水,公路:0.92; 汽车:0.89; 摆摊：0.8; 河流:0.3”, "timestamp":1675302840 } 成功JSON格式说明字段类型说明 timestamp Uint64 触发告警时间点的时间戳。 retrieve_msg String 标签检索的相似度排序结果，输出每个标签对应的匹配得分，并从高到底排序响应样例（响应失败） { "error_code":"ERROR.003", "error_msg":"Invalid input parameters, value type of image_base64 must be string." } 状态码状态码说明 200 处理成功 500 服务器遇到了一个未曾预料的状况，导致无法完成对请求的处理。错误码响应样例2（失败）的错误码及错误信息如下：错误码错误信息说明 ERROR.001 parameter 'image_base64' must be provided. image_base64是必填项目，必须输入 ERROR.002 Decoding of the request parameter 'image_base64' fails. 请求参数image_base64的元素解码base64失败 ERROR.003 Invalid input parameters, value type of 'image_base64' must be string. 请求体Request Body的内容存在错误, image_base64必须是string类型 ERROR.004 Input json is wrong, please check 请求体Request Body的内容存在错误, 请校验是否为json格式 ERROR.005 Invalid input parameters, value type of 'distortion_thresh' must be float. 请求体Request Body的内容存在错误, distortion_thresh必须是float类型 ERROR.006 Request parameter 'distortion_thresh' out of range. 请求体 Request Body 的内容存在错误, 'distortion_thresh'填写错误 ERROR.007 Invalid input parameters, value type of 'pre_image_base64' must be string. 请求体Request Body的内容存在错误, pre_image_base64必须是string类型 ERROR.008 Parameter 'url' must be provided image_base64是必填项目，必须输入 ERROR.009 Exist invalid format url address in parameter 'url' 'url'中的内容存在错误，存在非法地址 ERROR.010 Size of 'url' list out of range, should not larger than 10 'url'的大小超过限制 ERROR.011 Size of 'url' list is not equal to 'count' ‘url’的大小与‘count'值不相等 ERROR.012 parameter 'labels' must be provided. labels是必填项目，必须输入 ERROR.013 parameter 'labels' format is not correct. labels的值格式不正确，必须是string类型，且不为空

视频接入分析服务 VIAS 图片标签检索
视频接入分析服务 VIAS-图片标签检索:请求

请求请求样例-标签检索 POST http://ip:port/v1/c-image-tag-retrieve/tag-retrieve Request Header: Content-Type: application/json Request Body: { "image_base64":"/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD***", " labels":"积水,公路;河流;汽车;摆摊", } 参数说明参数是否必选类型说明 image_base64 是 string 单个图像base64编码，要求：整个请求体大小限制4M，建议使用JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图 labels 是 string 用户输入关键词标签（至少需要有一个），每个类别可以包含多个标签，算法最后输出图片对每个类别的组合标签的相似度排序。不同类别的标签用分号(;)隔开，同一类别里的不同标签用逗号(,)隔开，如“积水,公路;河流;汽车;摆摊”

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