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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

2.6 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
KI-gestützte Erkennung und Korrektur von roten Augen durch Kamerablitz.	647c6ff1ef7c	human	42014e0da50b

Rote-Augen-Entfernung

KI-gestützte Erkennung und Korrektur von roten Augen durch Kamerablitz.

API-Endpunkt

POST /api/v1/tools/image/red-eye-removal

Verarbeitung: Asynchron (gibt 202 zurück, Status über SSE per /api/v1/jobs/{jobId}/progress abfragen)

Modell-Bundle: face-detection (200-300 MB)

Parameter

Parameter	Typ	Erforderlich	Standard	Beschreibung
file	file	Ja	-	Bilddatei (multipart)
sensitivity	number	Nein	`50`	Empfindlichkeit der Rote-Augen-Erkennung (0-100). Höhere Werte erkennen subtileres Rot
strength	number	Nein	`70`	Korrekturstärke (0-100). Wie aggressiv das Rot neutralisiert wird
format	string	Nein	-	Ausgabeformat (optionale Überschreibung)
quality	number	Nein	`90`	Ausgabequalität (1-100)

Beispielanfrage

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/red-eye-removal \
  -F "file=@flash-photo.jpg" \
  -F 'settings={"sensitivity":60,"strength":80}'

Antwort

Erste Antwort (202 Accepted)

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

Fortschritt (SSE unter `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`)

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

Endergebnis (über 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
  }
}

Hinweise

Erfordert das installierte Modell-Bundle face-detection (200-300 MB).
Erkennt zunächst Gesichter, lokalisiert dann die Augenbereiche innerhalb jedes Gesichts und identifiziert und korrigiert schließlich die Rote-Augen-Pixel.
Die Anzahl facesDetected gibt an, wie viele Gesichter gefunden wurden; eyesCorrected ist die Gesamtzahl der einzelnen Augen, bei denen die roten Augen korrigiert wurden.
Die Ausgabe ist zur maximalen Qualitätserhaltung immer PNG.
Unterstützt die Eingabeformate HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR und HDR durch automatische Dekodierung.

2.6 KiB Raw Blame History