SnapOtterandGitHub
4963ab3bbd
All 181 docs markdown files translated into 20 languages (apps/docs/<locale>/**). Companion to the i18n code PR; admin-merged because the file count exceeds GitHub's per-PR CI trigger limit. Validated by pnpm i18n:check (all surfaces, 0 stale/missing) and a clean all-locale docs build.
23 KiB
description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash
| description | i18n_source_hash | i18n_provenance | i18n_output_hash |
|---|---|---|---|
| Dokumentacja silnika AI ze wszystkimi lokalnymi narzędziami ML. Usuwanie tła, powiększanie, OCR, wykrywanie twarzy, renowacja zdjęć i więcej. | 14728c1dcd05 | machine | d38bde507e84 |
Dokumentacja silnika AI
Pakiet @snapotter/ai łączy Node.js z trwałym procesem pomocniczym Pythona (sidecar) dla wszystkich operacji ML. Proces dyspozytora pozostaje aktywny między żądaniami, co zapewnia szybkie działanie z rozgrzanego startu. NVIDIA CUDA jest automatycznie wykrywana przy uruchomieniu i używana, gdy jest dostępna; w przeciwnym razie narzędzia AI działają na CPU.
Przyspieszenie iGPU Intel/AMD za pośrednictwem VA-API, Quick Sync lub OpenCL nie jest obecnie obsługiwane dla wnioskowania AI. Mapowanie /dev/dri do kontenera nie przyspiesza tych narzędzi procesu pomocniczego Pythona, chyba że dostępny jest GPU NVIDIA obsługujący CUDA.
19 narzędzi AI procesu pomocniczego Pythona w czterech modalnościach (obraz, dźwięk, wideo, dokument), plus 2 narzędzia z opcjonalnymi funkcjami AI. Wszystkie modele działają lokalnie - po początkowym pobraniu modeli internet nie jest wymagany.
Architektura
Node.js Tool Route
|
v
@snapotter/ai bridge.ts
| (stdin/stdout JSON + stderr progress events)
v
Python dispatcher (persistent process, "ai" profile)
|
|-- remove_bg.py (rembg / BiRefNet)
|-- upscale.py (RealESRGAN)
|-- inpaint.py (LaMa ONNX)
|-- outpaint.py (LaMa canvas expansion)
|-- ocr.py (PaddleOCR / Tesseract)
|-- ocr_pdf.py (page-by-page document OCR)
|-- ocr_preprocess.py (image enhancement for OCR)
|-- detect_faces.py (MediaPipe)
|-- face_landmarks.py (MediaPipe landmarks)
|-- enhance_faces.py (GFPGAN / CodeFormer)
|-- colorize.py (DDColor)
|-- noise_removal.py (SCUNet / tiered denoising)
|-- red_eye_removal.py (landmark + color analysis)
|-- restore.py (scratch repair + enhancement + denoising)
|-- transcribe.py (faster-whisper speech-to-text)
+-- install_feature.py (on-demand bundle installer)
Oddzielny profil dyspozytora "docs" zastępuje listę dozwolonych AI skryptami do przetwarzania dokumentów (doc_pagecount, doc_health, doc_flatten, doc_redact, doc_text, doc_to_word, doc_metadata, doc_html_pdf) i pomija ciężkie importy ML.
Limity czasu: 300 s domyślnie; OCR i usuwanie tła BiRefNet otrzymują 600 s.
Pakiety funkcji
Modele AI są pakowane według współdzielonego stosu zależności, a nie jako jedno archiwum na narzędzie. Pakiet funkcji może włączyć kilka narzędzi, gdy używają tej samej rodziny modeli, tych samych pakietów wheel Pythona lub natywnych bibliotek. Utrzymuje to mniejszy rozmiar wydania obrazu Docker i pozwala uniknąć przechowywania zduplikowanych kopii tych samych modeli mattingu tła, wykrywania twarzy, OCR, renowacji i mowy.
Obraz Docker dostarcza aplikację oraz wspólne środowisko uruchomieniowe. Duże archiwa modeli są pobierane na żądanie do trwałego woluminu /data/ai, a następnie ponownie wykorzystywane przez każde narzędzie, które ich potrzebuje. Jeśli pakiet jest już zainstalowany, ponieważ inne narzędzie go potrzebowało, włączenie nowego zależnego narzędzia nie powoduje ponownego pobrania tego pakietu.
Każde narzędzie AI wymaga jednego lub więcej pakietów funkcji, zanim będzie mogło działać. Interfejs administratora instaluje według narzędzia poprzez POST /api/v1/admin/tools/:toolId/features/install, które rozwiązuje pełną listę pakietów, pomija pakiety już zainstalowane i kolejkuje tylko brakujące pobrania. Na przykład włączenie Zdjęcia paszportowego na świeżej instancji kolejkuje background-removal i face-detection; włączenie go po zainstalowaniu już Usuwania tła kolejkuje tylko face-detection.
| Pakiet | Rozmiar | Współdzielona grupa zależności | Narzędzia, które go używają |
|---|---|---|---|
background-removal |
4-5 GB | matting tła rembg / BiRefNet | remove-background, passport-photo, transparency-fixer, background-replace, blur-background |
face-detection |
200-300 MB | wykrywanie twarzy i punktów charakterystycznych MediaPipe | blur-faces, red-eye-removal, smart-crop |
object-eraser-colorize |
1-2 GB | inpainting/outpainting LaMa oraz DDColor | erase-object, colorize, ai-canvas-expand |
upscale-enhance |
5-6 GB | RealESRGAN, GFPGAN / CodeFormer, odszumianie | upscale, enhance-faces, noise-removal |
photo-restoration |
4-5 GB | naprawa rys i potok renowacji | restore-photo |
ocr |
5-6 GB | stos OCR PaddleOCR / Tesseract | ocr, ocr-pdf |
transcription |
~600 MB | modele mowy na tekst faster-whisper | transcribe-audio, auto-subtitles |
Narzędzia z zależnościami międzypakietowymi:
| Narzędzie | Wymagane pakiety | Dlaczego |
|---|---|---|
passport-photo |
background-removal, face-detection |
Usuwa tło, a następnie używa punktów charakterystycznych twarzy do wykadrowania zgodnie z zasadami zdjęć paszportowych i dowodowych. |
enhance-faces |
upscale-enhance, face-detection |
Wykrywa twarze przed uruchomieniem ulepszenia GFPGAN lub CodeFormer na wybranych obszarach twarzy. |
Narzędzie jest dostępne tylko wtedy, gdy zainstalowane są wszystkie jego wymagane pakiety. Częściowe instalacje są prawidłowe i obsługiwane przyrostowo: zainstalowane pakiety są ponownie wykorzystywane, brakujące pakiety są pokazywane jako pobrania, a zakolejkowane instalacje uruchamiają się pojedynczo, aby współdzielone środowisko Pythona nie było modyfikowane równocześnie.
Usuwanie tła
Trasa narzędzia: remove-background
Model: rembg z BiRefNet (domyślnie) lub warianty U2-Net
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
model |
string | - | Wariant modelu (opcjonalne nadpisanie) |
backgroundType |
string | "transparent" |
Jeden z: transparent, color, gradient, blur, image |
backgroundColor |
string | - | Kolor hex dla jednolitego tła |
gradientColor1 |
string | - | Pierwszy kolor gradientu |
gradientColor2 |
string | - | Drugi kolor gradientu |
gradientAngle |
number | - | Kąt gradientu w stopniach |
blurEnabled |
boolean | - | Włącz efekt rozmycia tła |
blurIntensity |
number (0-100) | - | Intensywność rozmycia |
shadowEnabled |
boolean | - | Włącz cień pod obiektem |
shadowOpacity |
number (0-100) | - | Krycie cienia |
outputFormat |
string | - | Format wyjściowy: png, webp lub avif |
edgeRefine |
integer (0-3) | - | Poziom wygładzania krawędzi |
decontaminate |
boolean | - | Usuń przenikanie koloru z krawędzi |
Zamiana tła
Trasa narzędzia: background-replace
Model: rembg / BiRefNet (współdzielony z remove-background)
Usuwa tło i zastępuje je jednolitym kolorem lub gradientem.
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
backgroundType |
"color" | "gradient" |
"color" |
Tryb tła |
color |
string | "#ffffff" |
Kolor hex tła (gdy backgroundType to color) |
gradientColor1 |
string | - | Pierwszy kolor hex gradientu |
gradientColor2 |
string | - | Drugi kolor hex gradientu |
gradientAngle |
integer (0-360) | 180 |
Kąt gradientu w stopniach |
feather |
integer (0-20) | 0 |
Promień wtapiania krawędzi |
format |
"png" | "webp" |
"png" |
Format wyjściowy |
Rozmycie tła
Trasa narzędzia: blur-background
Model: rembg / BiRefNet (współdzielony z remove-background)
Rozmywa tło, zachowując ostrość obiektu.
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
intensity |
integer (1-100) | 50 |
Intensywność rozmycia |
feather |
integer (0-20) | 0 |
Promień wtapiania krawędzi |
format |
"png" | "webp" |
"png" |
Format wyjściowy |
Powiększanie obrazu
Trasa narzędzia: upscale
Model: RealESRGAN (z rezerwowym Lanczos, gdy niedostępny)
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
scale |
number | 2 |
Współczynnik powiększenia |
model |
string | "auto" |
Wariant modelu |
faceEnhance |
boolean | false |
Zastosuj przebieg ulepszania twarzy GFPGAN |
denoise |
number | 0 |
Siła odszumiania |
format |
string | "auto" |
Nadpisanie formatu wyjściowego |
quality |
number | 95 |
Jakość wyjściowa (1-100) |
OCR / Wyodrębnianie tekstu
Trasa narzędzia: ocr
Modele: Tesseract (szybki), PaddleOCR PP-OCRv5 (zrównoważony), PaddleOCR-VL 1.5 (najlepszy)
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
quality |
"fast" | "balanced" | "best" |
"balanced" |
Poziom przetwarzania |
language |
string | "auto" |
Język: auto, en, de, fr, es, zh, ja, ko |
enhance |
boolean | true |
Wstępnie przetwórz obraz, aby poprawić dokładność OCR |
engine |
string | - | Przestarzałe. Mapuje tesseract na fast, paddleocr na balanced |
Zwraca uporządkowane wyniki z ramkami ograniczającymi, wynikami pewności i wyodrębnionymi blokami tekstu.
OCR PDF
Trasa narzędzia: ocr-pdf
Modele: Ten sam system poziomów co OCR obrazu
Wyodrębnia tekst ze skanowanych dokumentów PDF przy użyciu OCR wspieranego przez AI, strona po stronie.
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
quality |
"fast" | "balanced" | "best" |
"balanced" |
Poziom przetwarzania |
language |
string | "auto" |
Język: auto, en, de, fr, es, zh, ja, ko |
pages |
string | "all" |
Wybór stron: "all", "1-3", "1,3,5" |
Rozmycie twarzy / danych osobowych
Trasa narzędzia: blur-faces
Model: wykrywanie twarzy MediaPipe
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
blurRadius |
number (1-100) | 30 |
Promień rozmycia gaussowskiego |
sensitivity |
number (0-1) | 0.5 |
Próg pewności wykrywania |
Ulepszanie twarzy
Trasa narzędzia: enhance-faces
Modele: GFPGAN, CodeFormer
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
model |
"auto" | "gfpgan" | "codeformer" |
"auto" |
Model ulepszania |
strength |
number (0-1) | 0.8 |
Siła ulepszania |
sensitivity |
number (0-1) | 0.5 |
Próg wykrywania twarzy |
onlyCenterFace |
boolean | false |
Ulepsz tylko najbardziej centralną twarz |
Koloryzacja AI
Trasa narzędzia: colorize
Model: DDColor (z rezerwowym OpenCV DNN)
Przekształca zdjęcia czarno-białe lub w skali szarości na pełny kolor.
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
intensity |
number (0-1) | 1.0 |
Siła nasycenia kolorów |
model |
"auto" | "ddcolor" | "opencv" |
"auto" |
Wariant modelu |
Usuwanie szumu
Trasa narzędzia: noise-removal
Model: SCUNet (wielopoziomowy potok odszumiania)
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
tier |
"quick" | "balanced" | "quality" | "maximum" |
"balanced" |
Poziom przetwarzania |
strength |
number (0-100) | 50 |
Siła odszumiania |
detailPreservation |
number (0-100) | 50 |
Ile detali zachować; wyższa wartość zachowuje więcej tekstury |
colorNoise |
number (0-100) | 30 |
Siła redukcji szumu kolorów |
format |
string | "original" |
Format wyjściowy: original, png, jpeg, webp, avif, jxl |
quality |
number (1-100) | 90 |
Jakość kodowania wyjścia |
Usuwanie czerwonych oczu
Trasa narzędzia: red-eye-removal
Wykrywa punkty charakterystyczne twarzy, lokalizuje obszary oczu i koryguje nadmierne nasycenie kanału czerwonego.
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
sensitivity |
number (0-100) | 50 |
Próg wykrywania czerwonych pikseli |
strength |
number (0-100) | 70 |
Siła korekcji |
format |
string | - | Nadpisanie formatu wyjściowego (opcjonalne) |
quality |
number (1-100) | 90 |
Jakość wyjściowa |
Renowacja zdjęć
Trasa narzędzia: restore-photo
Wieloetapowy potok dla starych lub uszkodzonych zdjęć: wykrywanie i naprawa rys/rozdarć, ulepszanie twarzy, odszumianie oraz opcjonalna koloryzacja.
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
scratchRemoval |
boolean | true |
Wykryj i napraw rysy, rozdarcia |
faceEnhancement |
boolean | true |
Zastosuj przebieg ulepszania twarzy |
fidelity |
number (0-1) | 0.7 |
Siła ulepszania twarzy (wyższa = bardziej zachowawcza) |
denoise |
boolean | true |
Zastosuj przebieg odszumiania |
denoiseStrength |
number (0-100) | 25 |
Siła odszumiania |
colorize |
boolean | false |
Koloryzuj po renowacji |
colorizeStrength |
number (0-100) | 85 |
Intensywność koloryzacji |
Zdjęcie paszportowe
Trasa narzędzia: passport-photo
Modele: punkty charakterystyczne twarzy MediaPipe + usuwanie tła BiRefNet
Dwufazowy przepływ pracy: analiza (wykryj twarz + usuń tło), a następnie generowanie (kadrowanie, zmiana rozmiaru, kafelkowanie). Obsługuje ponad 37 krajów w 6 regionach.
Faza 1: Analiza
POST /api/v1/tools/image/passport-photo/analyze
Przyjmuje plik obrazu (multipart). Zwraca dane punktów charakterystycznych twarzy, podgląd base64 oraz wymiary obrazu.
Faza 2: Generowanie
POST /api/v1/tools/image/passport-photo/generate
Przyjmuje treść JSON z wynikami Fazy 1 oraz ustawieniami generowania:
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
jobId |
string | (wymagane) | Identyfikator zadania z Fazy 1 |
filename |
string | (wymagane) | Oryginalna nazwa pliku z Fazy 1 |
countryCode |
string | (wymagane) | Kod kraju ISO (np. US, GB, IN) |
documentType |
string | "passport" |
Typ dokumentu |
bgColor |
string | "#FFFFFF" |
Kolor tła hex |
printLayout |
string | "none" |
Układ wydruku: none, 4x6, a4, letter |
maxFileSizeKb |
number | 0 |
Maksymalny rozmiar pliku w KB (0 = brak limitu) |
dpi |
number (72-1200) | 300 |
DPI wyjścia |
customWidthMm |
number | - | Niestandardowa szerokość w mm (nadpisuje specyfikację kraju) |
customHeightMm |
number | - | Niestandardowa wysokość w mm (nadpisuje specyfikację kraju) |
zoom |
number (0.5-3) | 1 |
Współczynnik przybliżenia |
adjustX |
number | 0 |
Korekta położenia w poziomie |
adjustY |
number | 0 |
Korekta położenia w pionie |
landmarks |
object | (wymagane) | Punkty charakterystyczne z Fazy 1 |
imageWidth |
number | (wymagane) | Szerokość obrazu z Fazy 1 |
imageHeight |
number | (wymagane) | Wysokość obrazu z Fazy 1 |
Usuwanie obiektów (Inpainting)
Trasa narzędzia: erase-object
Model: LaMa przez ONNX Runtime
Maska jest wysyłana jako druga część pliku (nazwa pola mask), a nie jako base64. Białe piksele w masce wskazują obszary do usunięcia. Ustawienia format i quality są wysyłane jako pola formularza najwyższego poziomu.
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
file |
file | (wymagane) | Obraz źródłowy (multipart) |
mask |
file | (wymagane) | Obraz maski (multipart, nazwa pola mask, biały = usuń) |
format |
string | "auto" |
Format wyjściowy: auto, png, jpg, jpeg, webp, tiff, gif, avif, heic, heif, jxl |
quality |
integer (1-100) | 95 |
Jakość wyjściowa |
Przyspieszane przez CUDA, gdy dostępny jest GPU NVIDIA.
Rozszerzanie kadru AI
Trasa narzędzia: ai-canvas-expand
Model: outpainting oparty na LaMa
Rozszerza kadr obrazu w dowolnym kierunku i wypełnia nowe obszary treścią wygenerowaną przez AI, która pasuje do istniejącego obrazu.
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
extendTop |
integer | 0 |
Piksele do rozszerzenia u góry |
extendRight |
integer | 0 |
Piksele do rozszerzenia po prawej |
extendBottom |
integer | 0 |
Piksele do rozszerzenia u dołu |
extendLeft |
integer | 0 |
Piksele do rozszerzenia po lewej |
tier |
"fast" | "balanced" | "high" |
"balanced" |
Poziom jakości |
format |
string | "auto" |
Format wyjściowy: auto, png, jpg, jpeg, webp, tiff, gif, avif, heic, heif, jxl |
quality |
integer (1-100) | 95 |
Jakość wyjściowa |
Co najmniej jeden kierunek rozszerzenia musi być większy niż 0.
Inteligentne kadrowanie
Trasa narzędzia: smart-crop
Model: wykrywanie twarzy MediaPipe (tylko tryb twarzy)
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
mode |
string | "subject" |
Strategia kadrowania: subject, face, trim |
strategy |
"attention" | "entropy" |
"attention" |
Strategia dla trybu obiektu |
width |
integer | - | Szerokość wyjścia |
height |
integer | - | Wysokość wyjścia |
padding |
integer (0-50) | 0 |
Procent marginesu wokół obiektu |
facePreset |
string | "head-shoulders" |
Predefiniowane kadrowanie, gdy mode=face |
sensitivity |
number (0-1) | 0.5 |
Próg wykrywania twarzy |
threshold |
integer (0-255) | 30 |
Próg wykrywania tła (tryb przycinania) |
padToSquare |
boolean | false |
Dopełnij przycięty wynik do kwadratu |
padColor |
string | "#ffffff" |
Kolor tła dla dopełnienia kwadratowego |
targetSize |
integer | - | Docelowy rozmiar dla dopełnionego wyjścia (piksele) |
quality |
integer (1-100) | - | Jakość wyjściowa |
Starsze wartości mode attention i content są akceptowane i mapowane odpowiednio na subject i trim.
Predefiniowane ustawienia twarzy:
| Predefiniowane | Najlepsze do |
|---|---|
closeup |
Zdjęcia portretowe |
head-shoulders |
Zdjęcia profilowe |
upper-body |
LinkedIn / formalne |
half-body |
Pełna górna część ciała |
Transkrypcja dźwięku
Trasa narzędzia: transcribe-audio
Model: faster-whisper
Przekształca mowę na tekst. Obsługuje formaty wyjściowe zwykły tekst, SRT i VTT.
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
language |
string | "auto" |
Język: auto, en, de, fr, es, zh, ja, ko, id, th, vi |
outputFormat |
"txt" | "srt" | "vtt" |
"txt" |
Format wyjściowy |
Automatyczne napisy
Trasa narzędzia: auto-subtitles
Model: faster-whisper (wyodrębnia dźwięk z wideo, a następnie transkrybuje)
Generuje pliki napisów ze ścieżki dźwiękowej wideo.
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
language |
string | "auto" |
Język: auto, en, de, fr, es, zh, ja, ko, id, th, vi |
format |
"srt" | "vtt" |
"srt" |
Format wyjściowy napisów |
Naprawa przezroczystości PNG
Trasa narzędzia: transparency-fixer
Model: BiRefNet HR-matting (rozdzielczość 2048x2048)
Naprawia "fałszywie przezroczyste" pliki PNG, w których tło zostało usunięte, ale pozostawiło obwódki, aureole lub półprzezroczyste artefakty. Używa modelu mattingu wysokiej rozdzielczości BiRefNet, aby uzyskać czysty kanał alfa, a następnie stosuje konfigurowalne przetwarzanie usuwające przebarwienia w celu usunięcia zanieczyszczenia kolorem wzdłuż krawędzi.
Łańcuch rezerwowy OOM: Jeśli BiRefNet HR-matting przekroczy dostępną pamięć, narzędzie automatycznie przechodzi na birefnet-general, a następnie na u2net.
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
defringe |
number (0-100) | 30 |
Siła usuwania obwódek krawędzi w celu usunięcia zanieczyszczenia kolorem |
outputFormat |
"png" | "webp" |
"png" |
Format obrazu wyjściowego |
removeWatermark |
boolean | false |
Zastosuj wstępne przetwarzanie usuwania znaku wodnego (filtr medianowy) |
curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/transparency-fixer \
-H "Authorization: Bearer <token>" \
-F "file=@fake-transparent.png" \
-F 'settings={"defringe":30,"outputFormat":"png"}'
Narzędzia z opcjonalnymi funkcjami AI
Poniższe narzędzia nie są narzędziami procesu pomocniczego Pythona, ale używają funkcji AI, gdy włączone są określone opcje.
Ulepszanie obrazu
Trasa narzędzia: image-enhancement
Silnik: oparty na analizie (histogram i statystyki Sharp)
Analizuje obraz i stosuje automatyczne korekcje ekspozycji, kontrastu, balansu bieli, nasycenia, ostrości i szumu. Obsługuje tryby dostosowane do sceny.
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
mode |
"auto" | "portrait" | "landscape" | "low-light" | "food" | "document" |
"auto" |
Tryb sceny do dostrajania korekcji |
intensity |
number (0-100) | 50 |
Ogólna siła korekcji |
corrections.exposure |
boolean | true |
Zastosuj korekcję ekspozycji |
corrections.contrast |
boolean | true |
Zastosuj korekcję kontrastu |
corrections.whiteBalance |
boolean | true |
Zastosuj korekcję balansu bieli |
corrections.saturation |
boolean | true |
Zastosuj korekcję nasycenia |
corrections.sharpness |
boolean | true |
Zastosuj korekcję ostrości |
corrections.denoise |
boolean | true |
Zastosuj odszumianie |
deepEnhance |
boolean | false |
Włącz usuwanie szumu AI przez SCUNet (wymaga pakietu upscale-enhance) |
Dodatkowy punkt końcowy analizy jest dostępny pod POST /api/v1/tools/image/image-enhancement/analyze, który zwraca wykryte korekcje bez ich stosowania.
Zmiana rozmiaru z uwzględnieniem treści (Seam Carving)
Trasa narzędzia: content-aware-resize
Silnik: binarka Go caire (nie Python - brak korzyści z GPU)
Inteligentnie zmienia rozmiar obrazów, usuwając szwy o niskiej energii i zachowując ważną treść.
| Parametr | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
width |
number | - | Docelowa szerokość |
height |
number | - | Docelowa wysokość |
protectFaces |
boolean | false |
Chroń wykryte obszary twarzy (wymaga pakietu face-detection) |
blurRadius |
number (0-20) | 4 |
Wstępne rozmycie do obliczania energii |
sobelThreshold |
number (1-20) | 2 |
Próg czułości krawędzi |
square |
boolean | false |
Wymuś kwadratowe wyjście |