当enableContours和enableLandmarks在颤动上为真时，FirebaseVisionAPI (MLkit)会失败

当enableContours和enableLandmarks在颤动上为真时，FirebaseVisionAPI (MLkit)可能会失败。FirebaseVisionAPI是一个提供机器学习功能的云端API，用于图像和视频分析。它可以用于人脸检测、人脸识别、图像标记等任务。

在这种情况下，enableContours和enableLandmarks是用于启用人脸轮廓和人脸特征点检测的参数。当这两个参数设置为真时，FirebaseVisionAPI会尝试检测人脸的轮廓和特征点。然而，由于颤动的存在，可能会导致图像模糊或者变形，从而使得人脸轮廓和特征点的检测失败。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 提高图像质量：使用更高分辨率的图像或者使用图像稳定技术来减少颤动，从而提高人脸轮廓和特征点的检测准确性。
2. 调整参数：尝试调整enableContours和enableLandmarks的值，或者尝试禁用其中一个参数，看是否能够提高检测的成功率。
3. 使用其他API：如果FirebaseVisionAPI在这种情况下无法满足需求，可以尝试使用其他云计算平台或者本地的机器学习库，如OpenCV、TensorFlow等，来进行人脸轮廓和特征点的检测。

腾讯云提供了一系列与人脸识别相关的产品，如人脸核身、人脸比对、人脸融合等。您可以参考腾讯云人脸识别产品的介绍和文档，了解更多相关信息：

• 产品名称：人脸核身
  • 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/faceid
  • 应用场景：用于身份验证、用户注册等场景
  • 优势：高精度、安全可靠、支持多种活体检测方式
  • 相关文档链接：https://cloud.tencent.com/document/product/1007
• 产品名称：人脸比对
  • 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/facecompare
  • 应用场景：用于人脸相似度比对、人脸搜索等场景
  • 优势：高效准确、支持大规模人脸库、可自定义阈值
  • 相关文档链接：https://cloud.tencent.com/document/product/867

请注意，以上提供的是腾讯云的相关产品和文档链接，仅供参考。在实际应用中，您可以根据具体需求选择适合的云计算产品和服务。