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# photo_faces()

> Télécharger les boîtes englobantes des visages reliant les photos aux personnes

```python theme={null}
client.photo_faces() -> pd.DataFrame
```

Télécharge les boîtes englobantes de visages qui font le lien entre les visages détectés sur les photos et les personnes identifiées.

## Renvoie

`pd.DataFrame` contenant les données de détection de visages.

## Exemple

```python theme={null}
from jmail import JmailClient

client = JmailClient()
faces = client.photo_faces()
people = client.people()

# Jointure pour récupérer les noms des personnes
import pandas as pd
merged = faces.merge(people[["id", "name"]], left_on="person_id", right_on="id", suffixes=("", "_person"))
print(merged.groupby("name").size().sort_values(ascending=False).head(20))
```

## Colonnes

| Colonne | Type | Description |
| - | - | - |
| `id` | int | Identifiant unique de détection de visage |
| `photo_id` | int | Clé étrangère vers la table `photos` |
| `person_id` | int | Clé étrangère vers la table `people` |
| `bbox_left` | float | Bord gauche de la boîte englobante (normalisée entre 0 et 1) |
| `bbox_top` | float | Bord supérieur de la boîte englobante (normalisée entre 0 et 1) |
| `bbox_width` | float | Largeur de la boîte englobante (normalisée entre 0 et 1) |
| `bbox_height` | float | Hauteur de la boîte englobante (normalisée entre 0 et 1) |
| `confidence` | float | Score de confiance de la détection |

## URL directes

```
https://data.jmail.world/v1/photo_faces.parquet
https://data.jmail.world/v1/photo_faces.ndjson.gz
```


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