Esta API de IA em Dermatologia permite que você avalie a condição da pele a partir de imagens faciais com alta precisão Quando você faz o upload de uma foto o sistema aplica algoritmos de visão computacional e inteligência artificial para identificar imperfeições rugas manchas acne poros dilatados níveis de hidratação e outras métricas relevantes para o cuidado da pele
A API gera resultados estruturados em um formato claro e facilmente integrável incluindo mapas de calor índices de severidade e porcentagens de áreas afetadas do rosto Isso permite uma compreensão detalhada da condição da pele e acompanhamentos periódicos para avaliar o progresso ou a eficácia dos tratamentos
Oferece análise objetiva automatizada elimina a variabilidade subjetiva e fornece dados quantificáveis sobre a saúde da pele
Além disso a API inclui opções de segmentação facial para identificar regiões específicas (testa bochechas nariz queixo) oferecendo um diagnóstico localizado Também suporta a personalização de parâmetros para se adaptar a diferentes tipos de pele e ambientes de iluminação
Em resumo esta API transforma uma simples fotografia em uma análise dermatológica detalhada ajudando a fornecer recomendações informadas melhorar o relacionamento com os usuários e gerar valor agregado por meio de dados precisos sobre a pele
Obtenha uma análise completa da pele que você indicar
Análise da Pele - Recursos do endpoint
| Objeto | Descrição |
|---|---|
Corpo da requisição |
[Obrigatório] Json |
{"log_id":"1776444169,7f33f409-61d2-4af7-a38b-a5a81a30a1f7","request_id":"1776444169,0f55ec05-37f1-43c6-a510-ef24dd51df0c","timestamp":"2026-04-17T16:42:49.350404","analysis_type":"comprehensive","focus_areas":["acne","wrinkles","pores"],"image_url":"https://a.files.bbci.co.uk/worldservice/live/assets/images/2016/04/21/160421151857_acne_624x351_thinkstock_nocredit.jpg","image_info":{"original_size":{"width":512,"height":288},"processed_size":{"width":512,"height":288},"bbox_format":"x1,y1,x2,y2","coordinate_system":"pixels"},"quality":{"blur_score":0.824,"exposure_score":0.16,"contrast_score":0.294,"overall_quality":"poor","quality_score":0.333,"warnings":["High blur detected - texture-dependent analysis may be unreliable","Consider retaking photo with better focus","Underexposed image - may affect lesion detection"],"scales":{"blur_score":"0=sharp, 1=blurry","exposure_score":"0=dark, 1=overexposed","contrast_score":"0=low, 1=high","quality_score":"0=poor, 1=excellent"}},"face_regions":{"left_cheek":[115,86,201,173],"right_cheek":[288,86,375,173],"chin":[180,173,310,260],"forehead":[180,0,310,86]},"lesions":{"count":0,"severity":"none","severity_percentage":0.0,"confidence":0.95,"detection_status":"not_present"},"pores":{"left_cheek":{"count":1,"density":1.34,"density_units":"pores/10k_pixels","severity":"low","confidence":0.600133654103181,"filtering_applied":"morphological + circularity"},"right_cheek":{"count":7,"density":9.25,"density_units":"pores/10k_pixels","severity":"low","confidence":0.6009248249438499,"filtering_applied":"morphological + circularity"},"chin":{"count":2,"density":1.77,"density_units":"pores/10k_pixels","severity":"low","confidence":0.6001768346595933,"filtering_applied":"morphological + circularity"},"forehead":{"count":1,"density":0.89,"density_units":"pores/10k_pixels","severity":"low","confidence":0.6000894454382826,"filtering_applied":"morphological + circularity"}},"wrinkles":{"left_cheek":{"wrinkle_score":0.546,"severity":"moderate","confidence":0.8638320685224598},"right_cheek":{"wrinkle_score":0.37,"severity":"moderate","confidence":0.8111346385265074},"chin":{"wrinkle_score":0.444,"severity":"moderate","confidence":0.8332612127886169},"forehead":{"wrinkle_score":0.585,"severity":"moderate","confidence":0.8756066997274834}},"pigmentation":{"left_cheek":{"spot_count":1,"density":1.34,"density_units":"spots/10k_pixels","severity":"none","confidence":0.600133654103181,"filtering_applied":"morphological + circularity","detection_type":"defined_spots_only"},"right_cheek":{"spot_count":1,"density":1.32,"density_units":"spots/10k_pixels","severity":"none","confidence":0.6001321178491213,"filtering_applied":"morphological + circularity","detection_type":"defined_spots_only"},"chin":{"spot_count":0,"density":0.0,"density_units":"spots/10k_pixels","severity":"none","confidence":0.6,"filtering_applied":"morphological + circularity","detection_type":"defined_spots_only"},"forehead":{"spot_count":1,"density":0.89,"density_units":"spots/10k_pixels","severity":"none","confidence":0.6000894454382826,"filtering_applied":"morphological + circularity","detection_type":"defined_spots_only"}},"skin_type":{"label":"mixed","confidence":0.8,"texture_score":17442.5879},"severity":{"overall":"mild","confidence":0.703,"component_scores":{"inflammatory_acne":0,"pores":0.2,"wrinkles":0.7,"pigmentation":0.0},"total_weighted_score":0.9,"weighting_system":"mature_skin_optimized","explanation":"Wrinkles and pigmentation weighted higher for mature skin analysis","criteria":{"inflammatory_acne":">5 lesions or >2% area","pores":">300 pores/10k_pixels in any region","wrinkles":">0.6 wrinkle_score in any region","pigmentation":">500 spots/10k_pixels in any region","thresholds":{"mild":"0-2 lesions, <100 pores/10k_pixels, <0.3 wrinkle_score","moderate":"3-5 lesions, 100-300 pores/10k_pixels, 0.3-0.6 wrinkle_score","severe":">5 lesions, >300 pores/10k_pixels, >0.6 wrinkle_score"}}}}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/9343/dermatology+ai+api/16880/skin+analysis' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"analysis_type": "comprehensive",
"image_url": "https://a.files.bbci.co.uk/worldservice/live/assets/images/2016/04/21/160421151857_acne_624x351_thinkstock_nocredit.jpg",
"focus_areas": ["acne", "wrinkles", "pores"]
}'
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
|
[Obrigatório] Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito. |
Sem compromisso de longo prazo. Faça upgrade, downgrade ou cancele a qualquer momento. O teste gratuito inclui até 50 requisições.
O endpoint de Análise de Pele retorna uma avaliação abrangente das condições da pele, incluindo métricas como imperfeições, rugas, manchas, acne, poros dilatados e níveis de hidratação. Ele também fornece saídas visuais como mapas de calor e índices de gravidade
Campos-chave nos dados de resposta incluem "imperfeições" "rugas" "manchas" "nível de hidratação" e "percentagens de área afetada" Cada campo quantifica condições específicas da pele ajudando em análises detalhadas
Os dados de resposta estão estruturados em um formato JSON, com seções para avaliação geral da pele, análise localizada por região facial e saídas visuais como mapas de calor. Essa organização facilita a integração fácil em aplicativos
Os usuários podem personalizar suas solicitações especificando parâmetros como tipo de pele, condições de iluminação e a região facial a ser analisada (por exemplo, testa, bochechas) Isso permite avaliações personalizadas com base nas necessidades individuais
A precisão dos dados é mantida através de algoritmos avançados de visão computacional e IA que são continuamente treinados em conjuntos de dados diversos Atualizações regulares e verificações de qualidade garantem a confiabilidade dos resultados da análise
Casos de uso típicos incluem avaliações dermatológicas recomendações personalizadas de cuidados com a pele acompanhamento do progresso do tratamento e aumento do engajamento do usuário em aplicativos de cuidados com a pele Os dados apoiam a tomada de decisão informada na saúde da pele
Os usuários podem aproveitar os dados retornados para identificar problemas específicos de pele monitorar mudanças ao longo do tempo e personalizar rotinas de cuidados com a pele O formato estruturado permite fácil integração em aplicativos de saúde ou plataformas para feedback do usuário
Padrões de dados padrão incluem níveis de gravidade variados para diferentes condições de pele com porcentagens claras indicando áreas afetadas Os usuários podem esperar métricas consistentes entre tipos de pele e condições similares ajudando na análise comparativa
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