एपीआई के बारे में:
400,000 से अधिक वाइन लेबल के साथ प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करते हुए, यह एपीआई दिए गए चित्र पर वाइन लेबल की भविष्यवाणी करेगा
विश्लेषण के लिए चित्र का यूआरएल पास करें, और सभी संभावित वाइन लेबल की एक सूची एक विश्वास स्कोर के साथ प्राप्त करें
यह एपीआई उन वाइन के विक्रेताओं के लिए उपयोगी हो सकता है जिन्हें अपने चित्रों का लेबल या ब्रांड द्वारा क्रमबद्ध करना है
यह उन लोगों के लिए एक अच्छा एपीआई है जो गतिशील सामग्री बनाना चाहते हैं, यह एपीआई चित्र को ब्रांड या लेबल द्वारा क्रमबद्ध करेगा और आप इसका उपयोग करने के लिए तैयार होंगे
प्रति माह एपीआई कॉल की सीमाओं के अलावा, कोई अन्य सीमाएँ नहीं हैं
{"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"'
| 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।
API एक JSON प्रतिक्रिया लौटाता है जिसमें पूर्वानुमानित वाइन लेबलों की सूची होती है साथ में उनके आत्मविश्वास स्कोर के साथ प्रत्येक परिणाम में छवि URL आयाम और पहचाने गए वर्गों का विवरण होता है उनके संबंधित आत्मविश्वास स्तरों के साथ
प्रतिक्रिया में प्रमुख क्षेत्र शामिल हैं "स्थिति" (सफलता का संकेत), "नाम" (छवि यूआरएल), "md5" (छवि हैश), " चौड़ाई" और "ऊँचाई" (छवि माप), और "संस्थाएँ" (जो भविष्यवाणी किए गए लेबल और उनके विश्वास स्कोर को शामिल करती हैं)
प्रतिक्रिया डेटा को एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित किया गया है इसमें एक "परिणाम" ऐरे है जहां प्रत्येक प्रविष्टि में छवि के बारे में मेटाडेटा और एक "Entitites" ऐरे है जो पहचाने गए वाइन लेबल और उनके विश्वास स्कोर का विवरण देता है
अंत बिंदु एक छवि यूआरएल को आवश्यक पैरामीटर के रूप में स्वीकार करता है और jpg jpeg या png प्रारूपों में वैकल्पिक छवि अपलोड की अनुमति देता है उपयोगकर्ता अनुरोधों को कस्टमाइज़ कर सकते हैं या तो यूआरएल या अपलोड की गई छवि प्रदान करके
एपीआई 400,000 से अधिक शराब लेबल पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है ताकि उच्च सटीकता सुनिश्चित हो सके निरंतर अपडेट और मॉडल का पुनः प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता बनाए रखने और पहचान क्षमताओं में सुधार करने में मदद करते हैं
सामान्य उपयोग के मामलों में वाइन रिटेलरों द्वारा लेबल के अनुसार चित्रों को छांटना शामिल है डेवलपर्स द्वारा वाइन ब्रांड्स के आधार पर गतिशील सामग्री बनाना और ऐसी एप्लिकेशंस जिन्हें इन्वेंटरी प्रबंधन या उपभोक्ता जानकारी के लिए वाइन पहचान की आवश्यकता होती है
उपयोगकर्ता विश्वास स्कोर का विश्लेषण कर सकते हैं ताकि सबसे संभावित शराब लेबलों का निर्धारण किया जा सके उदाहरण के लिए एक लेबल जिसका स्कोर 0.6 से अधिक है उसे विश्वसनीय माना जा सकता है जबकि निम्न स्कोर को अतिरिक्त सत्यापन या अतिरिक्त संदर्भ की आवश्यकता हो सकती है
यदि परिणाम आंशिक या खाली हैं तो उपयोगकर्ताओं को छवि की गुणवत्ता और स्पष्टता की जांच करनी चाहिए कम रिज़ॉल्यूशन या अस्पष्ट छवियाँ पहचान में बाधा डाल सकती हैं उपयोगकर्ता विभिन्न छवियों को भी आज़मा सकते हैं या सुनिश्चित कर सकते हैं कि अपलोड के लिए सही प्रारूप का उपयोग किया गया है
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,415ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,462ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,836ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
649ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
213ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,226ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
444ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
643ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,003ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
2,006ms