[{"x": 153, "y": 164, "width": 109, "height": 109}]
curl --location 'https://zylalabs.com/api/8488/smart+face+box+detector+api/14868/face+detection' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--form 'image=@"FILE_PATH"'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए स्मार्ट फेस बॉक्स डिटेक्टर API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
अग्रणी कंपनियों का भरोसा
यह एपीआई आपको उच्च सटीकता के साथ छवियों में मानव चेहरों का स्वचालित रूप से पता लगाने की अनुमति देती है जब यह एक छवि के रूप में इनपुट प्राप्त करता है तो सिस्टम इसकी सामग्री का विश्लेषण उन्नत कंप्यूटर दृष्टि मॉडल का उपयोग करके करता है और प्रत्येक पहचाने गए चेहरे की स्थिति और आकार के साथ एक एरे लौटाता है
प्रत्येक चेहरा एक JSON ऑब्जेक्ट द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाता है जिसमें चार गुण होते हैं: x और y, जो छवि में चेहरे की स्थिति को दर्शाते हैं (ऊपरी-बाएँ समन्वय), और चौड़ाई और ऊँचाई, जो पता लगाए गए क्षेत्र के आयामों का प्रतिनिधित्व करते हैं इस प्रकार प्रत्येक चेहरे के चारों ओर एक आयत खींचना आसान हो जाता है
आउटपुट प्रारूप छवि संपादन, सुरक्षा, संवर्धित वास्तविकता, फोटोग्राफी, भावना विश्लेषण, या केवल दृश्य पहचान अनुप्रयोगों के साथ एकीकरण को सक्षम करता है उदाहरण के लिए, इसका उपयोग चेहरों को धुंधलाने, उन को काटने, फ़िल्टर लगाने, यह गिनने के लिए किया जा सकता है कि फोटो में कितने लोग हैं, या चेहरे की पहचान प्रणालियों को प्रदान करने के लिए (बाद के चरणों में)
एपीआई एक जेसन ऑब्जेक्ट्स का एरे लौटाता है जो प्रत्येक इनपुट छवि में एक.detected चेहरे का प्रतिनिधित्व करता है प्रत्येक ऑब्जेक्ट में चेहरे के समन्वय और आयाम होते हैं जो विभिन्न अनुप्रयोगों में आसान एकीकरण की अनुमति देते हैं
प्रत्येक JSON ऑब्जेक्ट में प्रतिक्रिया में चार कुंजी फ़ील्ड शामिल होते हैं: `x` (ऊपर-बाएँ x-निर्देशांक), `y` (ऊपर-बाएँ y-निर्देशांक), `width` (चेहरे की चौड़ाई), और `height` (चेहरे की ऊंचाई) इन फ़ील्ड्स में पता लगाए गए चेहरों को स्थान निर्धारित करने और आकार देने के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करते हैं
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON ऐरे के रूप में संरचित है ऐरे में प्रत्येक तत्व एक पहचानित चेहरे के लिए है जिसमें `x` `y` `चौड़ाई` और `ऊंचाई` गुण होते हैं जिससे परिणामों को संसाधित और दृश्य रूप से प्रस्तुत करना सरल हो जाता है
मुख्य पैरामीटर फेस डिटेक्शन एंडपॉइंट के लिए इमेज फाइल है जो विश्लेषण के लिए अपलोड की जानी चाहिए सुनिश्चित करें कि इमेज एक समर्थित प्रारूप में हो जैसे JPEG PNG अधिकतम परिणामों के लिए
सामान्य उपयोग के मामले में छवि संपादन (चेहरों को धुंधला करना या काटना) सुरक्षा अनुप्रयोग (निगरानी) संवर्धित वास्तविकता (चेहरे के फ़िल्टर) और भावना विश्लेषण शामिल हैं एपीआई विभिन्न विश्लेषणों के लिए फोटो में लोगों की गिनती में भी मदद कर सकता है
यह एपीआई उच्च सटीकता सुनिश्चित करने के लिए विविध डेटा सेट पर प्रशिक्षित उन्नत कंप्यूटर विजन मॉडलों का उपयोग करता है चेहरे की पहचान में मॉडल में निरंतर अपडेट और सुधार डेटा गुणवत्ता और विश्वसनीयता बनाए रखने में मदद करते हैं
उपयोगकर्ता लौटाए गए समन्वय और आयामों का उपयोग पहचान किए गए चेहरों के चारों ओर चारकोण बनाने के लिए कर सकते हैं फ़िल्टर लागू कर सकते हैं या चेहरे की पहचान प्रणाली के साथ एकीकृत कर सकते हैं संरचित प्रारूप विभिन्न प्रोग्रामिंग वातावरणों में आसान हेरफेर की अनुमति देता है
यदि एपीआई एक खाली एरे लौटाता है तो इसका मतलब है कि चित्र में कोई चेहरे नहीं पाए गए थे उपयोगकर्ताओं को अपने एप्लिकेशन में ऐसे मामलों को संभालने के लिए जांचों को लागू करना चाहिए संभवतः उपयोगकर्ताओं को सूचित करके या एक अलग चित्र के लिए प्रेरित करके