पहनावे की सामग्री कैप्चर एपीआई को एक छवि के भीतर प्रमुख वस्त्र या श्रेणी की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। विस्तृत परिधान विश्लेषण की ओर निर्देशित अधिक जटिल समाधानों के विपरीत, यह एपीआई एक ही प्रश्न का सटीक और सीधा उत्तर देती है: छवि में किस प्रकार का वस्त्र दृश्य रूप से प्रमुख है?
एपीआई कई पूर्वनिर्धारित श्रेणियों का समर्थन करता है, जिनमें टॉप, टी-शर्ट, स्वेटशर्ट, बाहरी वस्त्र, बनियान, शॉर्ट्स, पैंट, स्कर्ट, ड्रेस, टोपी, चश्मा, घड़ी, बेल्ट, फुटवियर, बैग और स्कार्फ शामिल हैं।
इसमें दो एंडपॉइंट्स हैं जो लचीली छवि प्रसंस्करण की अनुमति देते हैं, या तो यूआरएल के माध्यम से या संगत इनपुट के माध्यम से, विभिन्न एकीकरण वर्कफ़्लो के अनुसार अनुकूलन करते हैं। इसका हल्का डिज़ाइन और विशिष्ट ध्यान इसे उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाते हैं जिन्हें कई वस्त्रों या गुणों के गहन विश्लेषण की आवश्यकता के बिना तेज निर्णय लेने की आवश्यकता होती है।
संक्षेप में, यह एक व्यावहारिक, तेज़ और केंद्रित समाधान है जो आपको छवि में वस्त्र की मुख्य श्रेणी का पता लगाने की अनुमति देता है, कार्यप्रवाहों को अनुकूलित करता है और फैशन और दृश्य सामग्री से संबंधित अनुप्रयोगों में दक्षता में सुधार करता है
एक छवि में प्रमुख कपड़ों की श्रेणी की पहचान करता है, तेज़ टैगिंग और फ़िल्टरिंग के लिए प्राथमिक कपड़े के प्रकार के साथ एक आत्मविश्वास स्तर लौटाता है
श्रेणी वर्गीकृत करें - एंडपॉइंट फीचर्स
| ऑब्जेक्ट | विवरण |
|---|---|
रिक्वेस्ट बॉडी |
[आवश्यक] Json |
{"category":"sweatshirt","confidence":"high"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12305/apparel+content+capture+api/23118/classify+category' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{"image_url": "https://images.pexels.com/photos/6311392/pexels-photo-6311392.jpeg"}'
श्रेणी और सामान को वर्गीकृत करें - एंडपॉइंट फीचर्स
| ऑब्जेक्ट | विवरण |
|---|---|
रिक्वेस्ट बॉडी |
[आवश्यक] Json |
{"main_category":"glasses","clothing_items":[{"category":"top","confidence":"high"}],"accessories":[{"category":"glasses","confidence":"high"}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12305/apparel+content+capture+api/23119/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"}'
| 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।
"वर्गीकरण श्रेणी" एंडपॉइंट एक विश्वास स्तर के साथ प्रमुख कपड़ों की श्रेणी लौटाता है जबकि "वर्गीकरण श्रेणी और सहायक उपकरण" एंडपॉइंट मुख्य कपड़ों की श्रेणी के साथ-साथ पहचाने गए कपड़ों और सहायक उपकरण की विस्तृत सूची प्रदान करता है
मुख्य क्षेत्रों में "श्रेणी" और "विश्वास" "श्रेणी वर्गीकृत करें" एंडपॉइंट के लिए और "मुख्य श्रेणी," "कपड़ों के आइटम," और "सहायक उपकरण" "श्रेणी और सहायक उपकरण वर्गीकृत करें" एंडपॉइंट के लिए शामिल हैं
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में संरचित है पहले अंत बिंदु के लिए इसमें एकल श्रेणी और आत्मविश्वास स्तर शामिल है दूसरे अंत बिंदु में एक मुख्य श्रेणी और वस्त्र वस्तुओं का एक श्रृंखला लौटाया जाता है प्रत्येक में इसकी श्रेणी और आत्मविश्वास स्तर होता है
पहला एंडपॉइंट एक प्रमुख परिधान श्रेणी प्रदान करता है जबकि दूसरा मुख्य परिधान और किसी भी detected एक्सेसरीज़ का व्यापक विभाजन प्रदान करता है जिससे टैगिंग और फ़िल्टरिंग क्षमताएं बढ़ती हैं
दोनों अंतिम बिंदु छवि इनपुट को या तो URL के माध्यम से या बाइनरी डेटा के रूप में स्वीकार करते हैं उपयोगकर्ता विभिन्न परिधानों का विश्लेषण करने के लिए अलग-अलग छवियाँ प्रदान करके अनुरोधों को व्यक्तिगत बना सकते हैं
उपयोगकर्ता "श्रेणी" और "विश्वास" क्षेत्रों का उपयोग फैशन एप्लिकेशनों में त्वरित टैगिंग और फ़िल्टरिंग के लिए कर सकते हैं जबकि दूसरे एंडपॉइंट से विस्तृत विभाजन व्यापक पोशाक विश्लेषण में मदद करता है
एपीआई उन्नत छवि पहचान एल्गोरिदम का उपयोग करता है ताकि परिधान श्रेणियों की पहचान में उच्च सटीकता सुनिश्चित की जा सके जो उपयोगकर्ता फीडबैक और डेटा मान्यता प्रक्रियाओं के माध्यम से निरंतर सुधार करता है
विशिष्ट उपयोग मामलों में उत्पादों को टैग करने के लिए फैशन रिटेल ऐप्लिकेशन शामिल हैं ई-कॉमर्स प्लेटफार्मों को सुधारना और ब्लॉगर्स को प्रमुख कपड़ों के प्रकारों के आधार पर परिधान विचारों को अनुशंसित करने में सहायता करना शामिल है
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
3,823ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
520ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
50ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
8,808ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
2,507ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
5,838ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
866ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
9,220ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
6,209ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
22ms