{"success":false,"message":"Please provide a valid animal image URL. If you feel this is an error, please try again or contact us at [email protected]."}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/6625/animal+identifier+api/9725/classification?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4d/Cat_November_2010-1a.jpg/960px-Cat_November_2010-1a.jpg' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए पशु पहचानकर्ता API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| 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।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
अग्रणी कंपनियों का भरोसा
एनिमल क्लासिफायर एपीआई को चित्रों से पशु प्रजातियों की सटीक पहचान के लिए इंजीनियर किया गया है। यह एक तेज और विश्वसनीय समाधान प्रदान करता है जो एक साधारण फोटो अपलोड के साथ विभिन्न प्रकार के जानवरों को पहचानता है। एपीआई सामान्य पालतू जानवरों से लेकर दूरदराज के वातावरण में रहने वाले elusive वन्यजीवों तक सब कुछ संभालता है
उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा संचालित, जो व्यापक डेटासेट पर प्रशिक्षित हैं, एपीआई फर पैटर्न, त्वचा की बनावट, रंग, शरीर के आकार और प्रजातियों को निर्धारित करने के लिए अन्य अद्वितीय विशेषताओं जैसे दृश्य विवरणों का मूल्यांकन करता है
एनिमल क्लासिफायर एपीआई को एकीकृत करना सीधा है और विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं और प्लेटफार्मों पर निर्बाध काम करता है। इसका उपयोगकर्ता-अनुकूल डिज़ाइन इसे डेवलपर्स के लिए न्यूनतम प्रयास के साथ वेब या मोबाइल अनुप्रयोगों में शामिल करना आसान बनाता है
वर्गीकरण अंतिम बिंदु एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें एक सफलता स्थिति, इमेज URL और वर्गीकरण परिणामों का एक एरे शामिल होता है प्रत्येक परिणाम में एक बिल्ली प्रजाति लेबल और एक विश्वास स्कोर शामिल होता है जो वर्गीकरण की सटीकता को दर्शाता है
प्रतिक्रिया डेटा के मुख्य क्षेत्र "सफलता" (बूलियन), "छवि_यूआरएल" (स्ट्रिंग), और "आउटपुट" (ऐरे) शामिल हैं "आउटपुट" ऐरे में "लेबल" (प्रजाति नाम) और "स्कोर" (विश्वास स्तर) वाले ऑब्जेक्ट्स होते हैं
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित है यह एक सफलता संकेतक से शुरू होता है इसके बाद छवि URL है और वर्गीकरण परिणामों के एक सरणी के साथ समाप्त होता है प्रत्येक पहचान वाली प्रजातियों और इसके विश्वास स्कोर का विवरण देता है
वर्गीकरण अंतिम बिंदु पहचाने गए पक्षियों की प्रजातियों की जानकारी प्रदान करता है जिसमें उनके नाम और छवि विश्लेषण के आधार पर आत्मविश्वास स्कोर शामिल हैं यह सही वर्गीकरण के लिए दृश्य विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करता है
क्लासिफिकेशन एंडपॉइंट को एकल पैरामीटर की आवश्यकता होती है: इमेज यूआरएल। उपयोगकर्ताओं को उस पक्षी की इमेज के लिए एक मान्य यूआरएल प्रदान करना होगा जिसे वे वर्गीकृत करना चाहते हैं
उपयोगकर्ता प्रजातियों की पहचान के लिए "लेबल" को व्याख्या करके और वर्गीकरण की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए "स्कोर" का उपयोग करके प्राप्त डेटा का उपयोग कर सकते हैं उच्च स्कोर पहचान में अधिक आत्मविश्वास को दर्शाते हैं
डेटा की सटीकता को उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो बिल्लियों की दृश्य विशेषताओं का विश्लेषण करते हैं विभिन्न डेटा सेट के साथ निरंतर प्रशिक्षण मॉडल के प्रदर्शन और विश्वसनीयता को बेहतर बनाने में मदद करता है
सामान्य उपयोग के मामले में वन्यजीव शोध पक्षी देखने के अनुप्रयोग शैक्षिक उपकरण और संरक्षण प्रयास शामिल हैं उपयोगकर्ता अध्ययन के लिए या पक्षियों की विविधता के प्रति जागरूकता बढ़ाने के लिए चित्रों से प्रजातियों की पहचान कर सकते हैं