衣物数据检索API旨在识别图像中主要的服装或类别。与那些面向全面服装分析的更复杂解决方案不同,此API为一个单一问题提供准确而简单的答案:什么类型的服装在视觉上主导了图像?
该API支持多种预定义类别,包括上衣 T恤 毛衣 外套 背心 短裤 裤子 裙子 连衣裙 帽子 眼镜 手表 腰带 鞋子 包和围巾。
它具有两个端点,允许灵活的图像处理,可以通过URL或兼容的输入进行,适应不同的集成工作流程。其轻量级设计和特定的重点使其非常适合需要快速决策的应用,而无需对多种服装或属性进行深入分析。
总之,它是一个实用 快速且专注的解决方案,使您能够检测图像中服装的主要类别,优化工作流程并提高与时尚和视觉内容相关的应用效率。
识别图像中主要的服装类别,返回主要服装类型及其置信度,以便快速标记和过滤
错误 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
request_body |
[必需] |
请求体 |
[必需] Json |
{"category":"sweatshirt","confidence":"high"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12303/clothes+data+retrieval+api/23114/classify+category' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{"image_url": "https://images.pexels.com/photos/6311392/pexels-photo-6311392.jpeg"}'
分类类别和配件 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
request_body |
[必需] |
请求体 |
[必需] Json |
{"main_category":"glasses","clothing_items":[{"category":"top","confidence":"high"}],"accessories":[{"category":"glasses","confidence":"high"}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12303/clothes+data+retrieval+api/23115/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"}'
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
[必需] 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。 |
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
“分类类别”接口返回主导服装类别及其置信度。“分类类别和配件”接口提供主要服装类别、检测到的服装详细列表、它们的置信度及任何识别出的配件
关键字段包括第一个端点中的“类别”和“置信度”,而第二个端点包括“主要类别”、“服装项目”(带有单独的“类别”和“置信度”)以及“配饰”
响应的数据以JSON格式结构化 第一个端点返回一个简单的对象包含类别和信心 第二个端点返回一个更复杂的对象包含一个主类别和一个服装项目数组每个都有自己的类别和信心级别
两个端点接受图像输入,可以是 URL 或二进制数据。用户可以通过提供不同的图像来源来定制请求,以分析各种服装项目
典型的使用案例包括时尚应用程序,需要快速识别服装类型以进行标记、过滤或增强电子商务平台和时尚相关网站的用户体验
用户可以利用“类别”和“置信度”字段在他们的应用程序中标记项目,而第二个端点的详细细分允许更丰富的过滤和服装分析,从而增强用户参与感
数据的准确性通过先进的图像处理算法得以保持,这些算法专注于识别主要的服装类别,从而确保服装分类的可靠结果
用户可以期待响应中一致的模式,例如对于明显可见的服装会有高置信度水平,如果图像中未检测到配件,则可能会出现空的配件列表
服务级别:
100%
响应时间:
0ms
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793ms
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5,255ms
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1,040ms
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100%
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136ms
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112ms
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100%
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3,023ms
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998ms
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1,567ms
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1,388ms
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847ms
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351ms
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8,724ms
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665ms