image-understanding

name	image-understanding
description	对图片内容进行多维度理解与问答，识别人物、物体、场景、文字等，适用于图片打标签、内容分析、物体识别场景。
license	MIT

能力概述

图像内容理解插件基于百度 AI 图像理解能力，支持输入图片（Base64 或 URL）和提问信息，对图片进行多维度识别与理解，包括人、物、行为、场景、文字等，并返回自然语言描述。

接口概览（注意：两个接口的 API ID 不同，不可混用）：

接口	API ID	路径	说明
提交请求	api-DYJwo27V85oa	.../image-understanding/request	提交图片和问题，返回 task_id
查询结果	api-zYkZz8qoKDdL	.../image-understanding/get-result	用 task_id 轮询，获取识别描述

工作流（异步轮询）：

1. 调用"提交请求"接口，传入图片（Base64 或 URL）和问题，获得 task_id
2. 用 task_id 调用"查询结果"接口，检查 ret_code：
   • 0：处理成功，取 description 字段
   • 1：处理中，等待后重试
3. 轮询直到成功或超时

参数限制：

• question：不超过 100 个字符，超出返回 input text length invalid (282501)
• 图片格式：JPG/JPEG/PNG/BMP/WEBP，大小不超过 10M，最短边 ≥ 64px，最长边 ≤ 8192px，超过 4096px 自动压缩

认证模式： platform_managed — 密钥由平台注入，读取自 INTEGRATIONS_API_KEY 环境变量。

• Auth Header 为 X-Gateway-Authorization: Bearer ${INTEGRATIONS_API_KEY}（注意不是标准的 Authorization）。

异步轮询模式参考代码：

async function imageUnderstandingAndWait(
  question: string,
  imageBase64?: string,
  imageUrl?: string
): Promise<string> {
  const { taskId } = await submitImageUnderstanding(question, imageBase64, imageUrl);

  const POLL_INTERVAL_MS = 3000;
  const TIMEOUT_MS = 3 * 60 * 1000; // 3 分钟
  const deadline = Date.now() + TIMEOUT_MS;

  while (Date.now() < deadline) {
    await new Promise(r => setTimeout(r, POLL_INTERVAL_MS));
    const result = await getImageUnderstandingResult(taskId);
    if (result.retCode === 0) return result.description;
    if (result.retCode !== 1) throw new Error();
    
  }
    ();
}

生成期用法（Agent 直接调用）

共两个接口，详见：

• references/image-understanding-request-api.md — 提交图像理解请求
• references/image-understanding-result-api.md — 查询图像理解结果

生成后用法（应用内通过 Edge Function 调用）

必须为两个接口分别部署 Edge Function，轮询循环放在前端：

Edge Function	功能	API ID
image-understanding-request	提交图片和问题，返回 task_id	api-DYJwo27V85oa
image-understanding-result	用 task_id 查询识别结果	api-zYkZz8qoKDdL

前端先调用 image-understanding-request 获取 task_id，再轮询 image-understanding-result 直至 ret_code === 0。

禁止将提交和轮询合并到同一个 Edge Function — Supabase Edge Function 有执行时间上限（60-150 秒），而图像理解任务可能需要更长时间。轮询循环放在前端，每次查询都是独立的短请求，不受 Edge Function 超时限制。

Edge Function 调用方式相同（supabase.functions.invoke），但图片获取方式因平台而异：

平台	图片来源	传参方式
Web	File 对象 / <input>	FileReader.readAsDataURL() 转 base64 → 传 image 字段
MiniProgram	wxfile:// 临时路径	Taro.getFileSystemManager().readFile({encoding:'base64'}) 回调式读取 → 传 image 字段
App	expo-image-picker 选取图片	ImagePicker.launchImageLibraryAsync({ base64: true }) 获取 base64 → 传 image 字段

小程序不能将 wxfile:// 临时路径作为 url 字段传给 API — 临时路径仅存在于设备本地，外部 API 无法访问，会返回 image fetch failed (282115)。必须先读取为 base64 再通过 image 字段传递。

App 同理，不能将本地图片 URI（file://...）传给 url 字段 — 使用 expo-image-picker 时指定 base64: true 直接获取纯 Base64，通过 image 字段传递。

详见：

• references/image-understanding-request-api.md
• references/image-understanding-result-api.md