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https://github.com/snapotter-hq/SnapOtter.git
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SnapOtterandGitHub
f858c4cea0
Renames 18 ambiguous or hard-to-search tool names so image tools self-qualify like the other modalities ("Compress" becomes "Compress Image"), and cleans up a few awkward names. Propagated across search (constants.ts), display (en.ts + 20 locales), the OpenAPI base spec + 20 locale specs, and the docs tool-page headings in 21 languages. Removes the duplicate "Normalize Audio" summary shared by the video and audio endpoints. Tool ids and routes are unchanged, so no API paths or bookmarks break.
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description: "गोपनीयता और GDPR-अनुरूप गुमनामीकरण के लिए AI चेहरा पहचान से छवियों में चेहरों को स्वतः पहचानें और धुंधला करें।"
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i18n_source_hash: 314e3e16a422
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i18n_provenance: human
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i18n_output_hash: 34ba52083c4a
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# चेहरे और संवेदनशील जानकारी ब्लर करें {#face-pii-blur}
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AI-संचालित चेहरा पहचान (MediaPipe) का उपयोग करके छवियों में चेहरों को स्वतः पहचानें और धुंधला करें।
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## API Endpoint {#api-endpoint}
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`POST /api/v1/tools/image/blur-faces`
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**Processing:** असिंक्रोनस (202 लौटाता है, स्थिति के लिए SSE के ज़रिए `/api/v1/jobs/{jobId}/progress` पोल करें)
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**Model bundle:** `face-detection` (200-300 MB)
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## Parameters {#parameters}
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| Parameter | Type | Required | Default | Description |
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|-----------|------|----------|---------|-------------|
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| file | file | Yes | - | छवि फ़ाइल (multipart) |
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| blurRadius | number | No | `30` | पहचाने गए चेहरों पर लागू ब्लर त्रिज्या (1-100) |
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| sensitivity | number | No | `0.5` | चेहरा पहचान संवेदनशीलता (0-1)। कम मान अधिक आत्मविश्वास के साथ कम चेहरे पहचानते हैं |
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## Example Request {#example-request}
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```bash
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curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/blur-faces \
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-F "file=@group-photo.jpg" \
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-F 'settings={"blurRadius":40,"sensitivity":0.3}'
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```
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## Response {#response}
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### Initial Response (202 Accepted) {#initial-response-202-accepted}
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```json
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{
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"jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
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"async": true
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|
}
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```
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### Progress (SSE at `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`) {#progress-sse-at-api-v1-jobs-jobid-progress}
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```
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event: progress
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data: {"phase":"processing","stage":"Detecting faces...","percent":40}
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```
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### Final Result (via SSE) {#final-result-via-sse}
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```json
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{
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|
"phase": "complete",
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|
"percent": 100,
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|
"result": {
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"jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
|
|
"downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/group-photo_blurred.jpg",
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"originalSize": 450000,
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"processedSize": 420000,
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"facesDetected": 3,
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"faces": [
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{"x": 100, "y": 50, "w": 80, "h": 80},
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|
{"x": 300, "y": 60, "w": 75, "h": 75},
|
|
{"x": 500, "y": 55, "w": 85, "h": 85}
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]
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}
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}
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```
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### No Faces Detected {#no-faces-detected}
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यदि कोई चेहरा नहीं मिलता है, तो परिणाम में एक चेतावनी शामिल होती है:
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```json
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{
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|
"phase": "complete",
|
|
"percent": 100,
|
|
"result": {
|
|
"facesDetected": 0,
|
|
"warning": "No faces detected in this image. Try increasing detection sensitivity."
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|
}
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|
}
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```
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## Notes {#notes}
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- इसके लिए `face-detection` मॉडल बंडल का इंस्टॉल होना आवश्यक है (200-300 MB)।
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- आउटपुट प्रारूप स्वचालित रूप से इनपुट प्रारूप से मेल खाता है।
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- `faces` सरणी में प्रत्येक पहचाने गए चेहरे के लिए बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांक (x, y, width, height) होते हैं।
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- आंशिक रूप से ढके चेहरों सहित अधिक चेहरे पहचानने के लिए `sensitivity` बढ़ाएँ (1.0 के करीब)।
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- स्वचालित डिकोडिंग के ज़रिए HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, और HDR इनपुट प्रारूपों का समर्थन करता है।
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