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# photo_faces()

> 写真と人物を対応付ける顔領域のバウンディングボックスをダウンロードする

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

写真で検出された顔と識別済み人物を紐付ける顔領域（バウンディングボックス）をダウンロードします。

## 戻り値

顔検出データを含む `pd.DataFrame` を返します。

## 例

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

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

# 人物名を取得するために結合する
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))
```

## カラム

| Column | Type | Description |
| - | - | - |
| `id` | int | 顔検出ごとの一意ID |
| `photo_id` | int | photos テーブルへの外部キー |
| `person_id` | int | people テーブルへの外部キー |
| `bbox_left` | float | バウンディングボックス左端（0〜1に正規化された値） |
| `bbox_top` | float | バウンディングボックス上端（0〜1に正規化された値） |
| `bbox_width` | float | バウンディングボックスの幅（0〜1に正規化された値） |
| `bbox_height` | float | バウンディングボックスの高さ（0〜1に正規化された値） |
| `confidence` | float | 検出の信頼度スコア |

## ダイレクトURL

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


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