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2.6 KiB
2.6 KiB
description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash
| description | i18n_source_hash | i18n_provenance | i18n_output_hash |
|---|---|---|---|
| Rilevamento e correzione degli occhi rossi causati dal flash della fotocamera basati sull'AI. | 647c6ff1ef7c | human | e0978efab8d1 |
Red Eye Removal
Rilevamento e correzione degli occhi rossi causati dal flash della fotocamera basati sull'AI.
API Endpoint
POST /api/v1/tools/image/red-eye-removal
Elaborazione: Asincrona (restituisce 202, esegui il polling su /api/v1/jobs/{jobId}/progress per lo stato tramite SSE)
Bundle del modello: face-detection (200-300 MB)
Parameters
| Parameter | Type | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|---|
| file | file | Yes | - | File immagine (multipart) |
| sensitivity | number | No | 50 |
Sensibilità del rilevamento degli occhi rossi (0-100). Valori più alti rilevano occhi rossi più sottili |
| strength | number | No | 70 |
Intensità della correzione (0-100). Quanto aggressivamente neutralizzare il rosso |
| format | string | No | - | Formato di output (override opzionale) |
| quality | number | No | 90 |
Qualità dell'output (1-100) |
Example Request
curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/red-eye-removal \
-F "file=@flash-photo.jpg" \
-F 'settings={"sensitivity":60,"strength":80}'
Response
Initial Response (202 Accepted)
{
"jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
"async": true
}
Progress (SSE at /api/v1/jobs/{jobId}/progress)
event: progress
data: {"phase":"processing","stage":"Detecting red eyes...","percent":40}
Final Result (via SSE)
{
"phase": "complete",
"percent": 100,
"result": {
"jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
"downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/flash-photo_redeye_fixed.png",
"originalSize": 280000,
"processedSize": 290000,
"facesDetected": 2,
"eyesCorrected": 4
}
}
Notes
- Richiede l'installazione del bundle del modello
face-detection(200-300 MB). - Prima rileva i volti, poi individua le regioni degli occhi all'interno di ogni volto e infine identifica e corregge i pixel degli occhi rossi.
- Il conteggio
facesDetectedindica quanti volti sono stati trovati;eyesCorrectedè il numero totale di singoli occhi a cui sono stati corretti gli occhi rossi. - L'output è sempre PNG per la massima preservazione della qualità.
- Supporta i formati di input HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR e HDR tramite decodifica automatica.