कपड़ों के डेटा पुनर्प्राप्ति एपीआई को एक छवि के भीतर प्रमुख कपड़े या श्रेणी की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जटिल समाधानों के विपरीत जो umfassende आउटफिट विश्लेषण के लिए तैयार किए गए हैं यह एपीआई एक सरल सवाल का सटीक और सीधा उत्तर देता है: छवि में किस प्रकार का कपड़ा दृश्य रूप से प्रमुख है?
एपीआई कई पूर्वनिर्धारित श्रेणियों का समर्थन करता है जिसमें टॉप टी-शर्ट स्वेटशर्ट बाहरी कपड़े वेस्ट शॉर्ट्स पैंट स्कर्ट ड्रेस टोपी चश्मा घड़ी बेल्ट फुटवियर बैग और दुपट्टा शामिल हैं
इसमें दो एंडपॉइंट हैं जो लचीला छवि प्रोसेसिंग की अनुमति देते हैं चाहे वह यूआरएल के माध्यम से हो या संगत इनपुट के माध्यम से विभिन्न एकीकरण वर्कफ़्लो के अनुकूलन बनाते हैं इसका हल्का डिज़ाइन और विशिष्ट ध्यान इसे उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है जिन्हें कई कपड़ों या विशेषताओं के गहन विश्लेषण के बिना त्वरित निर्णय की आवश्यकता होती है
संक्षेप में यह एक व्यावहारिक तेज और केंद्रित समाधान है जो आपको छवि में कपड़े की मुख्य श्रेणी का पता लगाने की अनुमति देता है वर्कफ़्लो को अनुकूलित करता है और फैशन और विज़ुअल कंटेंट से संबंधित अनुप्रयोगों में दक्षता में सुधार करता है
{"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"}'
{"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"}'
| 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।
"क्लासिफाई कैटेगरी" एंडपॉइंट प्रमुख कपड़ों की श्रेणी और इसके विश्वास स्तर को लौटाता है "क्लासिफाई कैटेगरी एंड एक्सेसरीज़" एंडपॉइंट मुख्य कपड़ों की श्रेणी प्रदान करता है एक विस्तृत सूची में पहचाने गए वस्त्र उनके विश्वास स्तर और किसी भी पहचानित एक्सेसरीज़ के साथ
मुख्य क्षेत्र "श्रेणी" और "विश्वास" पहले अंत बिंदु में शामिल हैं जबकि दूसरा अंत बिंदु "मुख्य_श्रेणी" "कपड़ों के आइटम" (व्यक्तिगत "श्रेणी" और "विश्वास" के साथ) और "सहायक सामग्री" शामिल करता है
उत्तर के आंकड़े JSON प्रारूप में संरचित हैं पहला अंतिम बिंदु एक सरल वस्तु का उपयोग करता है जिसमें श्रेणी और विश्वास है दूसरा अंतिम बिंदु एक अधिक जटिल वस्तु का उपयोग करता है जिसमें एक मुख्य श्रेणी और कपड़ों के लेखों का एक संग्रह होता है प्रत्येक के पास अपनी स्वयं की श्रेणी और विश्वास स्तर होता है
दोनों एंडपॉइंट्स इमेज इनपुट को या तो URL के रूप में या बाइनरी डेटा के रूप में स्वीकार करते हैं उपयोगकर्ता विभिन्न कपड़ों के सामान का विश्लेषण करने के लिए विभिन्न इमेज स्रोत प्रदान करके अनुरोधों को अनुकूलित कर सकते हैं
विशेष रूप से उपयोग के मामले में फैशन अनुप्रयोग शामिल हैं जो ई-कॉमर्स प्लेटफार्मों और फैशन से संबंधित वेबसाइटों पर टैगिंग, फ़िल्टरिंग या उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने के लिए कपड़ों के प्रकारों की त्वरित पहचान की आवश्यकता होती है
उपयोगकर्ता अपने अनुप्रयोगों में वस्तुओं को टैग करने के लिए "श्रेणी" और "विश्वास" फ़ील्ड का लाभ उठा सकते हैं जबकि दूसरे एंडपॉइंट से विस्तृत विश्लेषण अधिक समृद्ध फ़िल्टरिंग और पोशाक विश्लेषण की अनुमति देता है जिससे उपयोगकर्ता की सहभागिता बढ़ती है
डेटा की सटीकता उन्नत छवि प्रसंस्करण एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखी जाती है जो प्रमुख कपड़ों की श्रेणियों की पहचान पर केंद्रित होते हैं जिससे परिधानों की वर्गीकरण के लिए भरोसेमंद परिणाम सुनिश्चित होते हैं
उपयोगकर्ता प्रतिक्रियाओं में निरंतर पैटर्न की अपेक्षा कर सकते हैं जैसे स्पष्ट रूप से दृश्य वस्त्रों के लिए उच्च आत्मविश्वास स्तर और यदि छवि में कोई उपकरण नहीं मिला तो संभावित खाली सहायक सूची
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
210ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
237ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
152ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
152ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
122ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
812ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
364ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
283ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
261ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
264ms