API Extractor de Datos de Ropa diseñada para identificar la prenda o categoría dominante dentro de una imagen. A diferencia de soluciones más complejas orientadas a un análisis exhaustivo de outfits, esta API proporciona una respuesta precisa y directa a una sola pregunta: ¿Qué tipo de prenda visualmente domina la imagen?
La API admite una amplia variedad de categorías predefinidas, incluyendo parte superior, camiseta, sudadera, abrigo, chaleco, pantalones cortos, pantalones, falda, vestido, sombrero, gafas, reloj, cinturón, calzado, bolsa y bufanda.
Cuenta con dos puntos finales que permiten un procesamiento de imágenes flexible, ya sea a través de URL o entradas compatibles, adaptándose a diferentes flujos de trabajo de integración. Su diseño ligero y enfoque específico la hacen ideal para aplicaciones que requieren decisiones rápidas sin necesidad de un análisis en profundidad de múltiples prendas o atributos.
En resumen, es una solución práctica, rápida y enfocada que permite detectar la categoría principal de una prenda en una imagen, optimizando flujos de trabajo y mejorando la eficiencia en aplicaciones relacionadas con la moda y el contenido visual.
Identifica la categoría de ropa dominante en una imagen, devolviendo el tipo de prenda principal con un nivel de confianza para una etiquetado y filtrado rápidos
Clasificar Categoría - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
Cuerpo de la Solicitud |
[Requerido] Json |
{"category":"sweatshirt","confidence":"high"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12306/clothing+data+extractor+api/23120/classify+category' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{"image_url": "https://images.pexels.com/photos/6311392/pexels-photo-6311392.jpeg"}'
Clasificar categoría y accesorios - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
Cuerpo de la Solicitud |
[Requerido] Json |
{"main_category":"glasses","clothing_items":[{"category":"top","confidence":"high"}],"accessories":[{"category":"glasses","confidence":"high"}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12306/clothing+data+extractor+api/23121/classify+category+and+accesories' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{"image_url": "https://media.glamour.mx/photos/6190986aa6e030d6480ff3c7/master/w_1600%2Cc_limit/185450.jpg"}'
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
|
[Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito. |
Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
El punto final "Clasificar Categoría" devuelve la categoría de ropa dominante y su nivel de confianza El punto final "Clasificar Categoría y Accesorios" proporciona la categoría de ropa principal una lista detallada de las prendas detectadas sus categorías y niveles de confianza junto con cualquier accesorio identificado
Los campos clave incluyen "categoría" y "confianza" en el primer endpoint mientras que el segundo endpoint incluye "categoría_principal" "artículos_de_ropa" (con "categoría" y "confianza" individual para cada artículo) y "accesorios"
Los datos de respuesta están estructurados en formato JSON El primer punto final devuelve un objeto simple con categoría y confianza El segundo punto final devuelve un objeto más complejo con una categoría principal y un array de artículos de ropa cada uno conteniendo su categoría y nivel de confianza
El primer punto final proporciona el tipo de prenda principal y el nivel de confianza El segundo punto final ofrece un desglose completo que incluye la categoría principal múltiples prendas de vestir con sus respectivas categorías y niveles de confianza y cualquier accesorio detectado
Ambos puntos finales aceptan entradas de imagen ya sea a través de URL o como datos binarios Los usuarios pueden personalizar las solicitudes proporcionando diferentes imágenes para analizar lo que permite una integración flexible en varios flujos de trabajo
Los usuarios pueden aprovechar los datos devueltos para etiquetar y filtrar en la gestión de inventarios o aplicaciones de comercio electrónico Por ejemplo los niveles de confianza pueden ayudar a priorizar elementos para su exhibición o marketing en función de su prominencia en las imágenes
Los casos de uso típicos incluyen la automatización del etiquetado de inventarios, la mejora de las listas de productos en comercio electrónico y la mejora de las funcionalidades de búsqueda visual en aplicaciones relacionadas con la moda, lo que permite la identificación rápida de los artículos de ropa dominantes
La precisión de los datos se mantiene a través de algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes que se centran en identificar la prenda más visualmente dominante Actualizaciones y mejoras continuas al modelo aseguran altos niveles de confianza en los resultados proporcionados
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
0ms
Nivel de Servicio:
100%
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100%
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1.293ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.007ms
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718ms
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Nivel de Servicio:
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100%
Tiempo de Respuesta:
341ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
793ms
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Tiempo de Respuesta:
727ms
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248ms
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100%
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255ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
709ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
69ms
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100%
Tiempo de Respuesta:
389ms
Nivel de Servicio:
100%
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Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
522ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
307ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.267ms