इस एपीआई के साथ आप किसी भी चेहरे को धुंधला कर सकेंगे जो एक तस्वीर के भीतर पहचाना जाता है। यह छवियों में चेहरों को पहचान छिपाने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक कंप्यूटर विजन विधि है। जब एआई इस तकनीक को पूरा करता है, तो चेहरा धुंधला हो जाएगा और व्यक्ति की पहचान पहचानने योग्य नहीं रहेगी। यह छवियों में किसी व्यक्ति की पहचान की रक्षा के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
यह एपीआई एक छवि यूआरएल को एक पैरामीटर के रूप में प्राप्त करेगा और संशोधित छवि का एक नया यूआरएल प्रदान करेगा।
इस एपीआई के सबसे सामान्य उपयोग केस सार्वजनिक क्षेत्रों में ली गई तस्वीरों से गोपनीयता और पहचान सुरक्षा हैं।
पत्रकारिता उद्देश्यों के लिए आदर्श, जब एक तस्वीर प्रकाशित करने की आवश्यकता होती है लेकिन गवाह की पहचान की रक्षा करना आवश्यक होता है।
और, यह ऑनलाइन बच्चों की रक्षा के लिए भी उपयोग किया जाता है, उनकी तस्वीरों में चेहरों को धुंधला करके उन्हें अपलोड करने से पहले।
प्रति माह एपीआई कॉल की सीमाओं के अलावा, योजनाओं के बीच कोई सीमाएँ नहीं हैं।
{"result": "https://assets.apilayer.com/face_pixelizer/tmp/584fe938-2483-11f1-8628-42004e494300.jpg"}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/46/facial+covering+api/121/blur+by+url?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/48/Outdoors-man-portrait_%28cropped%29.jpg/250px-Outdoors-man-portrait_%28cropped%29.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।
अधिकतम संभव छवि आयाम 2048x1152 पिक्सेल हैं
ब्लर द्वारा यूआरएल एंडपॉइंट एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें एकल कुंजी "result" होती है जो धुंधले चेहरों के साथ प्रोसेस की गई छवि का यूआरएल रखती है
प्रतिक्रिया डेटा में प्रमुख क्षेत्र "result" है जो नए चित्र का यूआरएल प्रदान करता है जहाँ चेहरे धुंधले हैं
प्रतिक्रिया डेटा JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित है इसमें एकल फ़ील्ड "result" है जो सीधे संशोधित छवि से जुड़ता है
ब्लर द्वारा यूआरएल एंडपॉइंट के लिए प्राथमिक मानक "छवि यूआरएल" है जो संसाधित की जाने वाली छवि की स्थिति को निर्दिष्ट करता है
उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को अलग-अलग इमेज यूआरएल प्रदान करके अनुकूलित कर सकते हैं जिससे विभिन्न छवियों को आवश्यकतानुसार धुंधला किया जा सके
विशिष्ट उपयोग के मामलों में पत्रकारिता में पहचान की सुरक्षा करना सार्वजनिक तस्वीरों में चेहरों को गुमनाम करना और ऑनलाइन चित्रों में बच्चों की पहचान की रक्षा करना शामिल है
डेटा की सटीकता उन्नत कंप्यूटर दृष्टि एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखी जाती है जो विश्वसनीयता के साथ चेहरों का पता लगाते हैं और उन्हें धुंधला करते हैं यह प्रभावी अज्ञातीकरण सुनिश्चित करता है
यदि प्रतिक्रिया में एक खाली "परिणाम" है तो इसका अर्थ हो सकता है कि प्रदान की गई छवि में कोई चेहरा नहीं मिला उपयोगकर्ताओं को छवि यूआरएल की जांच करनी चाहिए और पुनः प्रयास करना चाहिए
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