एपीआई के बारे में:
एपीआई एक इमेज यूआरएल प्राप्त करेगा और यह पहचाने गए लोगो का बॉक्स स्थान और उस लोगो के मालिक ब्रांड का नाम प्रदान करेगा।
किसी विशेष ब्रांड से संबंधित सभी तस्वीरों को क्रमबद्ध और एकत्रित करें। अपने चित्रों को सही तरीके से ब्रांड के अनुसार संग्रहीत और फ़िल्टर करें।
इस एपीआई के साथ आप उन तस्वीरों में किसी भी ब्रांड लोगो का पता लगा सकेंगे जिन्हें आप अपने उत्पादों, वेबसाइटों या अनुप्रयोगों में उपयोग करने जा रहे हैं। आप ब्रांड का पता लगा सकेंगे और पहले से ही कॉपीराइट अनुपालन के मुद्दों से बच सकेंगे।
आप ब्रांड के अनुसार चित्रों को फ़िल्टर कर सकेंगे और उपयोगकर्ताओं के लिए प्रोग्रामेटिक रूप से अभियान बना सकेंगे और सुनिश्चित कर सकेंगे कि आप केवल उन ब्रांडों का उपयोग कर रहे हैं जो उन ग्राहकों में रुचि रखते हैं।
प्रति माह एपीआई कॉल की संख्या के अलावा, कोई अन्य सीमाएँ नहीं हैं।
{"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'
| 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।
POST URL द्वारा ब्रांड प्राप्त करने वाला एंडपॉइंट लोगो की स्थिति, ब्रांड का नाम और छवि मेटाडेटा लौटाता है जबकि GET ब्रांड मान्यता एंडपॉइंट पहचाने गए लोगो, उनके विवरण, आत्मविश्वास स्कोर और सीमाबद्ध बहुभुज समन्वय प्रदान करता है
मुख्य क्षेत्र "नाम" ब्रांड के लिए "स्कोर" मान्यता विश्वास के लिए "bounding_poly" लोगो स्थिति के लिए और "स्थिति" प्रतिक्रिया डेटा में अनुरोध के परिणाम के लिए शामिल हैं
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें परिणाम "results" या "output" एर्रे के तहत नेस्टेड होते हैं जिसमें उन वस्तुओं का विवरण होता है जो पहचाने गए लोगो, उनके स्थान और संबंधित मेटाडेटा को दर्शाते हैं
प्राथमिक पैरामीटर इमेज URL है जो एक मान्य JPEG या PNG फ़ाइल की ओर इंगित करना चाहिए किसी मूलभूत कार्यक्षमता के लिए कोई अतिरिक्त पैरामीटर की आवश्यकता नहीं है
डेटा की सटीकता को विविध ब्रांड लोगो के डेटासेट पर प्रशिक्षित उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जिससे विभिन्न चित्रों में विश्वसनीय पहचान सुनिश्चित होती है
विशिष्ट उपयोग के मामलों में विपणन के लिए ब्रांड छवियों का आयोजन करना सामग्री में लोगो का पता लगाकर कॉपीराइट अनुपालन सुनिश्चित करना और पहचाने गए लोगो के आधार पर ब्रांड-विशिष्ट अभियानों को स्वचालित करना शामिल है
उपयोगकर्ता छवियों में लोगो को दृश्य रूप से उजागर करने के लिए "bounding_poly" निर्देशांकों का उपयोग कर सकते हैं "score" मानों का उपयोग उच्च आत्मविश्वास पहचान को छांटने के लिए कर सकते हैं और बेहतर संगठन के लिए ब्रांड के अनुसार छवियों को वर्गीकृत कर सकते हैं
उपयोगकर्ता स्थिर पहचान पैटर्न की उम्मीद कर सकते हैं जिसमें प्रसिद्ध ब्रांडों के लिए उच्च आत्मविश्वास स्कोर और कम सामान्य लोगो के लिए विभिन्न परिणाम होते हैं जो अक्सर सटीक स्थान पहचान के लिए बॉक्स समन्वय के साथ होते हैं
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
213ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,415ms
सर्विस लेवल:
100%
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148ms
सर्विस लेवल:
100%
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113ms
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100%
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1,326ms
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100%
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1,003ms
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100%
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144ms
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100%
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871ms
सर्विस लेवल:
100%
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883ms
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100%
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314ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
839ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
94ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
118ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
255ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
137ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
337ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
203ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
167ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
881ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
55ms