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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.
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description: "Rilevamento e correzione degli occhi rossi causati dal flash della fotocamera basati sull'AI."
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i18n_source_hash: 647c6ff1ef7c
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i18n_provenance: human
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i18n_output_hash: e0978efab8d1
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# Red Eye Removal {#red-eye-removal}
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Rilevamento e correzione degli occhi rossi causati dal flash della fotocamera basati sull'AI.
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## API Endpoint {#api-endpoint}
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`POST /api/v1/tools/image/red-eye-removal`
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**Elaborazione:** Asincrona (restituisce 202, esegui il polling su `/api/v1/jobs/{jobId}/progress` per lo stato tramite SSE)
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**Bundle del modello:** `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 | - | File immagine (multipart) |
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| sensitivity | number | No | `50` | Sensibilità del rilevamento degli occhi rossi (0-100). Valori più alti rilevano occhi rossi più sottili |
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| strength | number | No | `70` | Intensità della correzione (0-100). Quanto aggressivamente neutralizzare il rosso |
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| format | string | No | - | Formato di output (override opzionale) |
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| quality | number | No | `90` | Qualità dell'output (1-100) |
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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/red-eye-removal \
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-F "file=@flash-photo.jpg" \
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-F 'settings={"sensitivity":60,"strength":80}'
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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 red eyes...","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",
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"downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/flash-photo_redeye_fixed.png",
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"originalSize": 280000,
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"processedSize": 290000,
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"facesDetected": 2,
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"eyesCorrected": 4
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}
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}
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```
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## Notes {#notes}
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- Richiede l'installazione del bundle del modello `face-detection` (200-300 MB).
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- Prima rileva i volti, poi individua le regioni degli occhi all'interno di ogni volto e infine identifica e corregge i pixel degli occhi rossi.
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- Il conteggio `facesDetected` indica quanti volti sono stati trovati; `eyesCorrected` è il numero totale di singoli occhi a cui sono stati corretti gli occhi rossi.
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- L'output è sempre PNG per la massima preservazione della qualità.
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- Supporta i formati di input HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR e HDR tramite decodifica automatica.
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