mirror of https://github.com/snapotter-hq/SnapOtter.git synced 2026-08-03 07:46:42 +02:00

Files

T

SnapOtterandGitHub f858c4cea0 feat: clearer, disambiguated tool names across all surfaces (#520 )

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.

2026-07-15 21:55:51 +08:00

2.8 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
Deteksi dan buramkan wajah dalam gambar secara otomatis dengan deteksi wajah AI untuk privasi dan anonimisasi yang patuh GDPR.	314e3e16a422	human	a2d660c6993d

Blur Wajah & Info Pribadi

Deteksi dan buramkan wajah dalam gambar secara otomatis menggunakan deteksi wajah bertenaga AI (MediaPipe).

API Endpoint

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

Pemrosesan: Asinkron (mengembalikan 202, polling /api/v1/jobs/{jobId}/progress untuk status melalui SSE)

Bundel model: face-detection (200-300 MB)

Parameter

Parameter	Tipe	Wajib	Bawaan	Deskripsi
file	file	Ya	-	Berkas gambar (multipart)
blurRadius	number	Tidak	`30`	Radius blur yang diterapkan pada wajah yang terdeteksi (1-100)
sensitivity	number	Tidak	`0.5`	Sensitivitas deteksi wajah (0-1). Nilai lebih rendah mendeteksi lebih sedikit wajah dengan keyakinan lebih tinggi

Contoh Permintaan

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

Respons

Respons Awal (202 Accepted)

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

Progres (SSE di `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`)

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

Hasil Akhir (melalui SSE)

{
  "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}
    ]
  }
}

Tidak Ada Wajah Terdeteksi

Jika tidak ada wajah ditemukan, hasil menyertakan peringatan:

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

Catatan

Memerlukan bundel model face-detection untuk dipasang (200-300 MB).
Format keluaran mengikuti format input secara otomatis.
Larik faces berisi koordinat kotak pembatas (x, y, width, height) untuk setiap wajah yang terdeteksi.
Naikkan sensitivity (lebih dekat ke 1,0) untuk mendeteksi lebih banyak wajah, termasuk yang sebagian terhalang.
Mendukung format input HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, dan HDR melalui dekode otomatis.

2.8 KiB Raw Blame History