{"results":[{"label":"brown bear, bruin, Ursus arctos","score":0.9969319105148315},{"label":"American black bear, black bear, Ursus americanus, Euarctos americanus","score":0.0009580004843883216},{"label":"ice bear, polar bear, Ursus Maritimus, Thalarctos maritimus","score":0.0007249047048389912},{"label":"sloth bear, Melursus ursinus, Ursus ursinus","score":0.00015679003263358027},{"label":"giant panda, panda, panda bear, coon bear, Ailuropoda melanoleuca","score":4.990435263607651e-05}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/45/image+tagging+content+api/120/tags+for+images?url=https://www.modregohogar.com/326771-large_default/mug-porcelana-300-ml-rojo-borde-celeste.jpg' --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 Contenido de etiquetado de imágenes API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
| 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.
(Ahorra 2 meses pagando anualmente 🎉)
Esta API está destinada a ayudar a las empresas a categorizar y clasificar las imágenes que pueden tener en sus bases de datos. Esta API es un conjunto de tecnologías de comprensión y análisis de imágenes disponibles como un servicio web que te permite automatizar el proceso de analizar, organizar y buscar a través de grandes colecciones de imágenes no estructuradas.
Simplemente pasando la URL de la imagen, recibirás una lista ampliada de todos los elementos que la IA puede detectar en ella. Se te dará una lista de etiquetas con un puntaje de confianza.
Por ejemplo, si estamos consultando una imagen de una carrera de coches, la salida dará esta información:
Confianza: este es un puntaje entre 1 y 100. Cuanto más cerca de 100, mejor es el reconocimiento de la IA para el objeto en la imagen.
Etiqueta: Se te dará el nombre del objeto que la IA ha encontrado en la imagen. Por ejemplo, COCHE y CARRERA.
Así que, COCHE y CARRERA, ambos con un puntaje de confianza de 100, te darán la información de que esta imagen es de una carrera de coches. ¡Tan simple como eso!
Esta API es ideal para aquellas empresas con grandes bases de datos de imágenes donde tienen los datos no estructurados y necesitan clasificarlos por contenido. Si deseas verificar qué imágenes están relacionadas con Deportes, paisajes, personas o animales, esta API te proporcionará esa información.
Además de las limitaciones de llamadas a la API por mes, no hay limitaciones entre planes.
| Código de idioma | Idioma |
|---|---|
| ar | Árabe |
| bg | Búlgaro |
| bs | Bosnio |
| en (predeterminado) | Inglés |
| ca | Catalán |
| cs | Checo |
| cy | Galés |
| da | Dañés |
| de | Alemán |
| el | Griego |
| es | Español |
| et | Estonio |
| fa | Persa |
| fi | Finlandés |
| fr | Francés |
| he | Hebreo |
| hi | Hindi |
| hr | Croata |
| ht | Creole haitiano |
| hu | Húngaro |
| id | Indonesio |
| it | Italiano |
| ja | Japonés |
| ko | Coreano |
| lt | Lituano |
| lv | Letón |
| ms | Malayo |
| mt | Maltes |
| nl | Neerlandés |
| no | Noruego |
| pl | Polaco |
| pt | Portugués |
| ro | Rumano |
| ru | Ruso |
| sk | Eslovaco |
| sv | Sueco |
| sl | Esloveno |
| sr_cyrl | Serbio - Cirílico |
| sr_latn | Serbio - Latino |
| th | Tailandés |
| tr | Turco |
| uk | Ucraniano |
| ur | Urdu |
| vi | Vietnamita |
| zh_chs | Chino simplificado |
| zh_cht | Chino tradicional |
La API devuelve una lista de etiquetas que representan los elementos detectados en una imagen, junto con puntuaciones de confianza que indican la precisión de cada etiqueta. Por ejemplo, una imagen de una carrera de coches puede devolver etiquetas como "corredor" y "coche" con puntuaciones de confianza de 100.
Los campos clave en los datos de respuesta incluyen "etiquetas", que es un array de objetos que contienen "etiqueta" (el elemento detectado) y "confianza" (una puntuación del 1 al 100 que indica la precisión del reconocimiento).
Los datos de respuesta están estructurados como un objeto JSON que contiene un array de "resultados". Cada elemento en el array incluye una "etiqueta" para el ítem detectado y un "puntaje" que representa el nivel de confianza de esa detección.
La API proporciona información sobre varios elementos detectados en imágenes, como objetos, escenas y actividades. Puede clasificar imágenes en categorías como deportes, paisajes y animales según las etiquetas detectadas.
Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes proporcionando diferentes URLs de imagen para analizar. La API procesa cada imagen de forma independiente, devolviendo etiquetas relevantes y puntajes de confianza basados en el contenido de la imagen proporcionada.
La API utiliza tecnologías avanzadas de reconocimiento de imágenes y modelos de aprendizaje automático entrenados en conjuntos de datos diversos. La precisión de los datos se mantiene a través del entrenamiento continuo del modelo y la validación contra imágenes del mundo real.
Los casos de uso típicos incluyen la automatización de la clasificación de imágenes para grandes bases de datos, la mejora de las capacidades de búsqueda mediante la etiquetación de imágenes y la organización de contenido para bibliotecas de medios en función de los elementos detectados.
Si la API devuelve resultados parciales o vacíos, los usuarios deben verificar la URL de la imagen por su accesibilidad y asegurarse de que la imagen sea adecuada para el análisis. Implementar el manejo de errores en la aplicación puede ayudar a gestionar tales escenarios de manera efectiva.