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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: "Detecção e correção com IA do olho vermelho causado pelo flash da câmera."
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i18n_source_hash: 647c6ff1ef7c
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i18n_provenance: human
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i18n_output_hash: dd935a63b0d2
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# Remoção de Olho Vermelho {#red-eye-removal}
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Detecção e correção com IA do olho vermelho causado pelo flash da câmera.
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## Endpoint da API {#api-endpoint}
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`POST /api/v1/tools/image/red-eye-removal`
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**Processamento:** Assíncrono (retorna 202, consulte `/api/v1/jobs/{jobId}/progress` para status via SSE)
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**Pacote de modelo:** `face-detection` (200-300 MB)
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## Parâmetros {#parameters}
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| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Padrão | Descrição |
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|-----------|------|----------|---------|-------------|
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| file | file | Sim | - | Arquivo de imagem (multipart) |
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| sensitivity | number | Não | `50` | Sensibilidade da detecção de olho vermelho (0-100). Valores mais altos detectam olhos vermelhos mais sutis |
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| strength | number | Não | `70` | Intensidade da correção (0-100). Quão agressivamente neutralizar o vermelho |
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| format | string | Não | - | Formato de saída (substituição opcional) |
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| quality | number | Não | `90` | Qualidade de saída (1-100) |
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## Exemplo de Requisição {#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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## Resposta {#response}
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### Resposta Inicial (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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### Progresso (SSE em `/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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### Resultado Final (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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## Notas {#notes}
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- Requer que o pacote de modelo `face-detection` esteja instalado (200-300 MB).
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- Primeiro detecta os rostos, depois localiza as regiões dos olhos dentro de cada rosto e, por fim, identifica e corrige os pixels de olho vermelho.
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- A contagem `facesDetected` indica quantos rostos foram encontrados; `eyesCorrected` é o número total de olhos individuais que tiveram o olho vermelho corrigido.
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- A saída é sempre PNG para máxima preservação de qualidade.
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- Suporta os formatos de entrada HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR e HDR via decodificação automática.
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