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SnapOtterandGitHub 4963ab3bbd feat(docs-i18n): translate all documentation into 20 languages

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.

2026-07-11 13:52:47 +08:00

3.0 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
개인정보 보호 및 GDPR 준수 익명화를 위해 AI 얼굴 감지로 이미지 속 얼굴을 자동 감지하고 흐리게 합니다.	fb861c12aea5	human	8e812f7a6ae1

Face / PII Blur

AI 기반 얼굴 감지(MediaPipe)를 사용하여 이미지 속 얼굴을 자동으로 감지하고 흐리게 합니다.

API 엔드포인트

POST /api/v1/tools/image/blur-faces

처리: 비동기 (202를 반환하며, SSE를 통해 상태를 위해 /api/v1/jobs/{jobId}/progress을(를) 폴링)

모델 번들: face-detection (200-300 MB)

매개변수

매개변수	유형	필수	기본값	설명
file	file	예	-	이미지 파일 (multipart)
blurRadius	number	아니요	`30`	감지된 얼굴에 적용되는 블러 반경 (1-100)
sensitivity	number	아니요	`0.5`	얼굴 감지 민감도 (0-1). 값이 낮을수록 더 높은 신뢰도로 더 적은 얼굴을 감지

요청 예시

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/blur-faces \
  -F "file=@group-photo.jpg" \
  -F 'settings={"blurRadius":40,"sensitivity":0.3}'

응답

초기 응답 (202 Accepted)

{
  "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
  "async": true
}

진행 상황 (`/api/v1/jobs/{jobId}/progress`의 SSE)

event: progress
data: {"phase":"processing","stage":"Detecting faces...","percent":40}

최종 결과 (SSE를 통해)

{
  "phase": "complete",
  "percent": 100,
  "result": {
    "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
    "downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/group-photo_blurred.jpg",
    "originalSize": 450000,
    "processedSize": 420000,
    "facesDetected": 3,
    "faces": [
      {"x": 100, "y": 50, "w": 80, "h": 80},
      {"x": 300, "y": 60, "w": 75, "h": 75},
      {"x": 500, "y": 55, "w": 85, "h": 85}
    ]
  }
}

얼굴이 감지되지 않음

얼굴이 발견되지 않으면 결과에 경고가 포함됩니다:

{
  "phase": "complete",
  "percent": 100,
  "result": {
    "facesDetected": 0,
    "warning": "No faces detected in this image. Try increasing detection sensitivity."
  }
}

참고 사항

face-detection 모델 번들이 설치되어 있어야 합니다 (200-300 MB).
출력 형식은 입력 형식과 자동으로 일치합니다.
faces 배열에는 감지된 각 얼굴의 경계 상자 좌표(x, y, width, height)가 포함됩니다.
부분적으로 가려진 얼굴을 포함하여 더 많은 얼굴을 감지하려면 sensitivity을(를) 높이세요(1.0에 가깝게).
자동 디코딩을 통해 HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, HDR 입력 형식을 지원합니다.

3.0 KiB Raw Blame History