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Agent Skill · 效率

tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks(腾讯云 faceid 分析 enselandmarks)

tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks 用于辅助部署、云资源、容器和基础设施运维,适合在 OpenClaw 中需要检查配置、整理部署步骤或排查环境问题时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 9,346。

总安装 6,120周安装 255GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,040核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks(腾讯云 faceid 分析 enselandmarks)
来源仓库:https://github.com/xiaoqiangjava/tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks
安装命令:
openclaw skills install tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

腾讯云稠密人脸关键点(AnalyzeDenseLandmarks)接口调用技能。当用户需要对人脸图片进行稠密关键点定位时,应使用此技能。可返回人脸框坐标,以及人脸各部位(眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子、瞳孔、中轴线、下巴、眼袋、额头)的稠密轮廓关键点坐标。支持图片Base64和图片URL两种输入方式。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,120 次,近一周安装 255 次,下载 2,040 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks

腾讯云 faceid 分析 enselandmarks · 本页

6,120—需要联网MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
tencentcloud-faceid-analyzedenselandmarks
description
腾讯云稠密人脸关键点(AnalyzeDenseLandmarks)接口调用技能。当用户需要对人脸图片进行稠密关键点定位时,应使用此技能。可返回人脸框坐标,以及人脸各部位(眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子、瞳孔、中轴线、下巴、眼袋、额头)的稠密轮廓关键点坐标。支持图片Base64和图片URL两种输入方式。

腾讯云稠密人脸关键点 (AnalyzeDenseLandmarks)

用途

调用腾讯云人脸识别(IAI)稠密人脸关键点接口,对请求图片进行五官定位,计算构成人脸轮廓的关键点,包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴、脸型轮廓、中轴线等。

核心能力:

  • 稠密关键点定位:返回人脸各部位的高密度轮廓点坐标
  • 多部位覆盖:眼睛、眉毛、嘴巴(内/外)、鼻子、瞳孔、中轴线、下巴、眼袋、额头
  • 多人脸支持:最多返回 5 张人脸的关键点信息
  • 多输入方式:支持图片 Base64 和图片 URL 两种输入方式,传入本地文件时可自动转为 Base64

官方文档:https://cloud.tencent.com/document/product/867/47397

使用时机

当用户提出以下需求时触发此技能:

  • 需要对人脸图片进行稠密关键点定位
  • 需要获取人脸各部位(眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等)的轮廓坐标
  • 需要进行人脸轮廓分析或人脸对齐
  • 涉及人脸关键点提取、人脸形状分析的任何场景

环境要求

  • Python 3.6+
  • 依赖:tencentcloud-sdk-python(通过 pip install tencentcloud-sdk-python 安装)
  • 环境变量:

- TENCENTCLOUD_SECRET_ID:腾讯云API密钥ID - TENCENTCLOUD_SECRET_KEY:腾讯云API密钥Key

使用方式

运行 scripts/main.py 脚本完成稠密人脸关键点检测。

请求参数

参数类型必填说明
--imagestr否本地图片文件路径(自动转 Base64)或 Base64 字符串,与 --url 二选一
--urlstr否图片 URL,与 --image 二选一(都提供时优先使用 URL)
--modeint否检测模式:0(检测所有人脸) / 1(仅检测面积最大的人脸),默认 0
--need-rotate-detectionint否是否开启图片旋转识别:0(不开启) / 1(开启),默认 0
--regionstr否腾讯云地域,默认 ap-guangzhou

图片输入规格

  • 格式:支持 PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF
  • 大小:Base64 编码后不超过 5MB
  • 分辨率:jpg 格式长边不超过 4000px,其他格式长边不超过 2000px,短边不小于 64px
  • 算法版本:仅支持 3.0

输出格式

检测成功后返回 JSON 格式结果:

{
  "ImageWidth": 480,
  "ImageHeight": 640,
  "FaceModelVersion": "3.0",
  "FaceCount": 1,
  "DenseFaceShapeSet": [
    {
      "FaceRect": {"X": 100, "Y": 80, "Width": 200, "Height": 250},
      "LeftEye": [{"X": 150, "Y": 180}, ...],
      "RightEye": [...],
      "LeftEyeBrow": [...],
      "RightEyeBrow": [...],
      "MouthOutside": [...],
      "MouthInside": [...],
      "Nose": [...],
      "LeftPupil": [...],
      "RightPupil": [...],
      "CentralAxis": [...],
      "Chin": [...],
      "LeftEyeBags": [...],
      "RightEyeBags": [...],
      "Forehead": [...]
    }
  ],
  "RequestId": "xxx"
}

各部位关键点说明

部位字段说明
LeftEye / RightEye左/右眼睛轮廓点
LeftEyeBrow / RightEyeBrow左/右眉毛轮廓点
MouthOutside外嘴巴轮廓点(从左侧开始逆时针)
MouthInside内嘴巴轮廓点(从左侧开始逆时针)
Nose鼻子轮廓点
LeftPupil / RightPupil左/右瞳孔轮廓点
CentralAxis中轴线轮廓点
Chin下巴轮廓点
LeftEyeBags / RightEyeBags左/右眼袋轮廓点
Forehead额头轮廓点

调用示例

# 传入本地图片文件(自动转 Base64)
python scripts/main.py --image ./face.jpg

# 传入图片 URL
python scripts/main.py --url "https://example.com/face.jpg"

# 只检测面积最大的人脸
python scripts/main.py --image ./face.jpg --mode 1

# 开启旋转识别
python scripts/main.py --image ./face.jpg --need-rotate-detection 1

平台分布

OpenClaw

94.9%
按下载量换算1,936

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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