Acerca de la API:
Utilizando modelos de aprendizaje automático entrenados con más de 400,000 etiquetas de vino, esta API predecirá la etiqueta del vino en la imagen dada.
Pasa la URL de la imagen para el análisis y recibirás una lista de todas las posibles etiquetas de vino con un puntaje de confianza.
Esta API podría ser útil para aquellos vendedores de vino que necesitan clasificar sus imágenes por etiqueta o marca.
Esta es una buena API para aquellos que desean crear contenido dinámico; esta API clasificará la imagen por marca o etiqueta y estarás listo para usarla.
Aparte de las limitaciones de llamadas a la API por mes, no hay otras limitaciones.
Para usar este punto final debes pasar la URL de una imagen en el parámetro. También tendrá un parámetro opcional donde puedes indicar la URL de la imagen.
También puedes subir opcionalmente una imagen en jpg, jpeg, png.
Obtener etiqueta de vino - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
Cuerpo de la Solicitud |
[Requerido] Archivo Binario |
{"results":[{"status":{"code":"ok","message":"Success"},"name":"https://gopostr.s3.amazonaws.com/binary_file_test_584/254NKKXJmYAwxqp7Hbyaw6MZhMGUbRrGwMNC0XCu.jpg","md5":"f23f73cce85f89287bada35baba68c98","width":1440,"height":1080,"entities":[{"kind":"classes","name":"wine-image-classes","classes":{"grati poggio galiga chianti":0.6313126087188721,"grati poggio galiga chianti_1":0.6313126087188721,"cantine pellegrino pantelleria moscato liquoroso n.v.":0.6198444366455078,"cantine pellegrino pantelleria moscato liquoroso":0.6198444366455078,"cantine pellegrino pantelleria moscato liquoroso 2015":0.6198444366455078,"fleur du rhône cornalin":0.6091293096542358,"fleur du rhône cornalin 2017":0.6091292500495911,"fleur du rhône cornalin n.v.":0.6091292500495911,"marqués del real tesoro pedro ximénez 2007":0.5943363904953003,"marqués del real tesoro pedro ximénez 1995":0.5943363904953003}}]}]}
curl --location 'https://zylalabs.com/api/825/wine+label+recognition+api/584/get+wine+label' \
--header 'Content-Type: multipart/form-data' \
--form 'image=@"FILE_PATH"'
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
|
[Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito. |
Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
La API devuelve una respuesta JSON que contiene una lista de etiquetas de vino predichas junto con sus puntuaciones de confianza. Cada resultado incluye la URL de la imagen, dimensiones y un desglose de las clases reconocidas con sus respectivos niveles de confianza.
Los campos clave en la respuesta incluyen "status" (que indica éxito), "name" (URL de la imagen), "md5" (hash de la imagen), "width" y "height" (dimensiones de la imagen), y "entities" (que contiene las etiquetas predichas y sus puntajes de confianza).
Los datos de respuesta están estructurados como un objeto JSON. Contiene un arreglo "results", donde cada entrada incluye metadatos sobre la imagen y un arreglo "entities" que detalla las etiquetas de vino reconocidas y sus puntuaciones de confianza.
El punto final acepta una URL de imagen como un parámetro requerido y permite una carga de imagen opcional en formatos jpg, jpeg o png. Los usuarios pueden personalizar las solicitudes proporcionando ya sea la URL o la imagen cargada.
La API utiliza modelos de aprendizaje automático entrenados con más de 400,000 etiquetas de vino para garantizar una alta precisión. Las actualizaciones continuas y el reentrenamiento de los modelos ayudan a mantener la calidad de los datos y mejorar las capacidades de reconocimiento.
Los casos de uso comunes incluyen minoristas de vino que clasifican imágenes por etiqueta, desarrolladores que crean contenido dinámico basado en marcas de vino y aplicaciones que requieren identificación de vino para la gestión de inventarios o información al consumidor.
Los usuarios pueden analizar las puntuaciones de confianza para determinar las etiquetas de vino más probables. Por ejemplo, una etiqueta con una puntuación superior a 0.6 puede considerarse confiable, mientras que puntuaciones más bajas pueden requerir una verificación adicional o contexto adicional.
Si los resultados son parciales o vacíos, los usuarios deben comprobar la calidad y claridad de la imagen. Las imágenes de baja resolución o poco claras pueden dificultar el reconocimiento. Los usuarios también pueden probar diferentes imágenes o asegurarse de que se use el formato correcto para las cargas.
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
9.480ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
13.622ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
558ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
534ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
767ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
634ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
800ms
Nivel de Servicio:
33%
Tiempo de Respuesta:
1.452ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
17.611ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.093ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
214ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
771ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
431ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
605ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
819ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
178ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
587ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
935ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.269ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
635ms