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curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/7415/similar+image+matching+api/11825/get+similarity?url1=https://5.imimg.com/data5/SELLER/Default/2021/2/ZZ/BN/ME/123104813/football-1000x1000.jpg&url2=https://img.freepik.com/premium-photo/ball-corner-line-soccer-field_647082-167.jpg?w=740' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Coincidencia de Imágenes Similares API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
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Requerido
Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.
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Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
(Ahorra 2 meses pagando anualmente 🎉)
Acerca de la API:
El punto final del Calculador de Similitud POST devuelve un puntaje de similitud entre dos imágenes, mientras que el punto final GET Obtener Similitud proporciona un estado de éxito, un booleano que indica si las imágenes son las mismas, un puntaje de confianza y las URL de las imágenes comparadas.
Los campos clave incluyen "similaridad" en la respuesta POST, y "éxito," "es_mismo," "puntuación_de_confianza," "url1" y "url2" en la respuesta GET, que proporcionan información sobre los resultados de la comparación.
El endpoint POST requiere dos parámetros: "type" (establecido en "URL") y "content" (la URL de la imagen a comparar). El endpoint GET requiere dos URL de imágenes como parámetros para la comparación.
La respuesta POST es un objeto JSON simple con una clave "similaridad". La respuesta GET es un objeto JSON anidado que contiene una clave "salida", que alberga el estado de éxito y los detalles de comparación.
Los casos de uso comunes incluyen el reconocimiento de imágenes, la detección de imágenes duplicadas, la integración de puntuaciones de similitud en aplicaciones y la mejora de sistemas de búsqueda y recomendación de imágenes.
Los usuarios pueden aprovechar el puntaje de similitud para evaluar cuán estrechamente coinciden las imágenes, utilizar el puntaje de confianza para medir la fiabilidad e implementar alertas o recomendaciones basadas en los resultados de la comparación.
La API emplea algoritmos de aprendizaje automático para analizar imágenes, asegurando que los puntajes de similitud se basen en un análisis de contenido visual robusto, aunque no se detallan controles de calidad específicos.
Los usuarios pueden esperar puntuaciones de similitud que varían desde 0.0 (sin similitud) hasta 1.0 (imágenes idénticas) y puntuaciones de confianza típicamente entre 0.0 y 1.0, indicando la confiabilidad de la evaluación de similitud.