关于API:
此API使用机器学习算法检测和识别图像中的不同品牌。您将能够检测其位置及其所属公司。
此API将接收一个图像URL,并提供识别到的商标的框位置和拥有该商标的品牌名称。
对属于特定品牌的所有图片进行排序和收集。确保您的图像正确按品牌存储和过滤。
使用此API,您将能够检测出您将用于产品、网站或应用程序的图片中的任何品牌商标。您将能够提前检测品牌,避免版权合规问题。
您将能够按品牌过滤图像并程序化地为用户创建活动,确保您只使用对这些客户感兴趣的品牌。
除了每月的API调用次数外,没有其他限制。
传递图片网址并获取其中识别的标志
品牌识别 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
url |
[必需] Image URL publicly accesible. |
{"success":true,"output":[{"description":"Dolce & Gabbana","score":0.9993149042129517,"bounding_poly":[{"x":108,"y":532},{"x":498,"y":532},{"x":498,"y":598},{"x":108,"y":598}]}]}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/188/brand+logo+recognition+api/5023/brand+recognition?url=https://m.media-amazon.com/images/I/51aFAedDRHL._AC_UF1000,1000_QL80_.jpg' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| 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。
POST通过URL获取品牌端点返回logo的位置、品牌名称和图像元数据,而GET品牌识别端点提供识别的logo、它们的描述、置信分数和边界多边形坐标
关键字段包括“name”用于品牌,“score”用于识别信心,“bounding_poly”用于标志位置,以及“status”用于响应数据中的请求结果
响应数据采用JSON格式结构,结果嵌套在“results”或“output”数组下,包含详细说明识别到的徽标、其位置和相关元数据的对象
主要参数是图像URL,必须指向有效的JPEG或PNG文件。基本功能不需要其他参数
数据准确性通过先进的机器学习算法得到维护,这些算法在多样化的品牌标志数据集上进行训练,从而确保在各种图像中可靠地识别
典型的使用案例包括为营销组织品牌形象通过检测内容中的商标确保版权合规以及基于识别的商标自动化品牌特定活动
用户可以利用“bounding_poly”坐标在图像中形象地突出显示 logo 使用“score”值过滤高置信度识别并按品牌对图像进行分类以便于组织
用户可以期待一致的识别模式,对知名品牌的信心分数高,而对不太常见的标志则结果不同,通常还会附有边界框坐标以便于精确定位识别
服务级别:
100%
响应时间:
466ms
服务级别:
100%
响应时间:
289ms
服务级别:
100%
响应时间:
426ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,189ms
服务级别:
100%
响应时间:
413ms
服务级别:
100%
响应时间:
488ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,337ms
服务级别:
100%
响应时间:
469ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,911ms
服务级别:
100%
响应时间:
643ms