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# photo_faces()

> Scarica i riquadri di delimitazione dei volti che collegano le foto alle persone

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

Scarica i riquadri di delimitazione che collegano i volti rilevati nelle foto alle persone identificate.

## Restituisce

`pd.DataFrame` con i dati di rilevamento dei volti.

## Esempio

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

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

# Unisci per ottenere i nomi delle persone
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))
```

## Colonne

| Column | Type | Description |
| - | - | - |
| `id` | int | ID univoco del rilevamento del volto |
| `photo_id` | int | FK alla tabella photos |
| `person_id` | int | FK alla tabella people |
| `bbox_left` | float | Margine sinistro del bounding box (normalizzato tra 0 e 1) |
| `bbox_top` | float | Margine superiore del bounding box (normalizzato tra 0 e 1) |
| `bbox_width` | float | Larghezza del bounding box (normalizzata tra 0 e 1) |
| `bbox_height` | float | Altezza del bounding box (normalizzata tra 0 e 1) |
| `confidence` | float | Punteggio di confidenza del rilevamento |

## URL diretti

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


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