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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: "개인정보 보호 및 GDPR 준수 익명화를 위해 AI 얼굴 감지로 이미지 속 얼굴을 자동 감지하고 흐리게 합니다."
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i18n_source_hash: 314e3e16a422
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i18n_provenance: human
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i18n_output_hash: 8e812f7a6ae1
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# 얼굴 및 개인정보 블러 {#face-pii-blur}
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AI 기반 얼굴 감지(MediaPipe)를 사용하여 이미지 속 얼굴을 자동으로 감지하고 흐리게 합니다.
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## API 엔드포인트 {#api-endpoint}
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`POST /api/v1/tools/image/blur-faces`
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**처리:** 비동기 (202를 반환하며, SSE를 통해 상태를 위해 `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`을(를) 폴링)
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**모델 번들:** `face-detection` (200-300 MB)
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## 매개변수 {#parameters}
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| 매개변수 | 유형 | 필수 | 기본값 | 설명 |
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|-----------|------|----------|---------|-------------|
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| file | file | 예 | - | 이미지 파일 (multipart) |
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| blurRadius | number | 아니요 | `30` | 감지된 얼굴에 적용되는 블러 반경 (1-100) |
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| sensitivity | number | 아니요 | `0.5` | 얼굴 감지 민감도 (0-1). 값이 낮을수록 더 높은 신뢰도로 더 적은 얼굴을 감지 |
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## 요청 예시 {#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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## 응답 {#response}
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### 초기 응답 (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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### 진행 상황 (`/api/v1/jobs/{jobId}/progress`의 SSE) {#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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### 최종 결과 (SSE를 통해) {#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}/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},
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|
{"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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### 얼굴이 감지되지 않음 {#no-faces-detected}
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얼굴이 발견되지 않으면 결과에 경고가 포함됩니다:
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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": {
|
|
"facesDetected": 0,
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"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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## 참고 사항 {#notes}
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- `face-detection` 모델 번들이 설치되어 있어야 합니다 (200-300 MB).
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- 출력 형식은 입력 형식과 자동으로 일치합니다.
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- `faces` 배열에는 감지된 각 얼굴의 경계 상자 좌표(x, y, width, height)가 포함됩니다.
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- 부분적으로 가려진 얼굴을 포함하여 더 많은 얼굴을 감지하려면 `sensitivity`을(를) 높이세요(1.0에 가깝게).
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- 자동 디코딩을 통해 HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, HDR 입력 형식을 지원합니다.
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