Sobre a API:
Esta API detectará se a pessoa na imagem fornecida está usando máscara ou não.
Esta API receberá uma URL de imagem e fornecerá a análise.
Detectará se o usuário está usando máscara ou não.
Você precisa se concentrar em dois parâmetros.
Máscara e sem_máscara.
Neste caso, o usuário está usando máscara, uma vez que o resultado está mais próximo de 1 e abaixo de 1.
Se o resultado estiver acima de 1, significa que é falso.
Segurança no local de trabalho: Esta API é ideal para aquelas empresas que exigem que seus trabalhadores usem máscaras. Você pode desenvolver um ponto de controle na entrada para detectar se seus funcionários estão entrando no prédio com suas máscaras.
Controle de transporte público: Sabemos que a pandemia não acabou. Esta API ajudará a detectar se algum passageiro não está usando máscara e prevenir a propagação da doença.
Além das limitações de chamadas à API por mês, não há outras limitações.
Realiza a análise de imagem real e responde com os resultados
A imagem deve ser uma imagem JPEG ou PNG regular (com ou sem transparência). Normalmente, tais imagens têm extensões: .jpg, .jpeg, .png.
image/jpegimage/pngO tamanho do arquivo de imagem deve ser inferior a 16Mb.
Como ler os parâmetros:
Máscara e sem_máscara.
Neste caso, o usuário está usando uma máscara, pois o resultado está mais próximo de 1 e abaixo de 1.
Se o resultado estiver acima de 1, significa que é falso.
Analisar Imagem - Recursos do endpoint
| Objeto | Descrição |
|---|---|
url |
[Obrigatório] URL of the image you want to check. |
detection |
Opcional Detection is enabled by default. |
{"results":[{"status":{"code":"ok","message":"Success"},"name":"https://assets2.cbsnewsstatic.com/hub/i/2021/12/16/f6d7364b-bb08-42eb-980b-5ea43238aa87/face-mask-brands.jpg","md5":"a60a146de34a292abce35fcb831a36f2","width":1280,"height":720,"entities":[{"kind":"objects","name":"med-mask-detector","objects":[{"box":[0.17611823081970215,0.0,0.7357337474822998,0.9957617865668402],"entities":[{"kind":"classes","name":"people-detector","classes":{"person":0.7737056612968445}},{"kind":"classes","name":"med-mask","classes":{"mask":0.9999998807907104,"nomask":1.5353623439295916e-07}}]}]}]}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/368/masks+detection+api/294/analyze+image?url=https://assets2.cbsnewsstatic.com/hub/i/2021/12/16/f6d7364b-bb08-42eb-980b-5ea43238aa87/face-mask-brands.jpg&detection=true' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
|
[Obrigatório] Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito. |
Sem compromisso de longo prazo. Faça upgrade, downgrade ou cancele a qualquer momento. O teste gratuito inclui até 50 requisições.
A API de Detecção de Máscaras retorna uma resposta JSON contendo a análise da imagem fornecida Ela inclui um código de status uma mensagem e detalhes sobre se a pessoa detectada está usando uma máscara ou não juntamente com as pontuações de confiança para cada classificação
Os campos principais na resposta incluem `status` (com `code` e `message`), `name` (URL da imagem), `md5` (hash da imagem), `width`, `height`, e `entities` (que contém resultados de detecção incluindo status da máscara)
Os dados de resposta estão estruturados em um formato hierárquico Começa com um array `results` contendo objetos que detalham a análise incluindo `status` metadados da imagem e entidades de detecção que desagregam ainda mais os resultados da detecção de máscara
A API de Detecção de Máscaras aceita um único parâmetro: a URL da imagem Os usuários devem garantir que a imagem esteja no formato JPEG ou PNG e com tamanho inferior a 16MB para uma análise bem-sucedida
Os usuários podem utilizar os dados retornados verificando as pontuações de confiança `mask` e `nomask` Uma pontuação mais próxima de 1 para `mask` indica que a pessoa está usando uma máscara enquanto uma pontuação acima de 1 para `nomask` indica que ela não está
Os casos de uso típicos incluem verificações de segurança no local de trabalho para garantir que os funcionários usem máscaras monitoramento do transporte público para conformidade e aprimoramento das medidas de segurança em áreas lotadas durante crises de saúde
A precisão dos dados é mantida por meio de algoritmos avançados de aprendizado de máquina treinados em conjuntos de dados diversos Atualizações e melhorias contínuas no modelo ajudam a garantir resultados confiáveis de detecção de máscara
Os usuários podem esperar padrões consistentes na resposta, como uma clara distinção entre as pontuações de confiança com máscara e sem máscara. Normalmente, a pontuação `mask` será significativamente mais alta quando uma máscara for detectada, enquanto a pontuação `nomask` será mínima
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
856ms
Nível de serviço:
100%
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0ms
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87ms
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614ms
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1.206ms
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342ms
Nível de serviço:
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445ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
574ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
140ms
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