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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: "Detección y corrección con IA de los ojos rojos causados por el flash de la cámara."
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i18n_source_hash: 647c6ff1ef7c
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i18n_provenance: human
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i18n_output_hash: 200bc64cd839
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# Eliminación de ojos rojos {#red-eye-removal}
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Detección y corrección con IA de los ojos rojos causados por el flash de la cámara.
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## Endpoint de la API {#api-endpoint}
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`POST /api/v1/tools/image/red-eye-removal`
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**Procesamiento:** asíncrono (devuelve 202, consulta `/api/v1/jobs/{jobId}/progress` para conocer el estado vía SSE)
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**Paquete del modelo:** `face-detection` (200-300 MB)
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## Parámetros {#parameters}
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| Parámetro | Tipo | Obligatorio | Predeterminado | Descripción |
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|-----------|------|----------|---------|-------------|
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| file | file | Sí | - | Archivo de imagen (multipart) |
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| sensitivity | number | No | `50` | Sensibilidad de detección de ojos rojos (0-100). Los valores más altos detectan ojos rojos más sutiles |
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| strength | number | No | `70` | Intensidad de la corrección (0-100). Con cuánta agresividad se neutraliza el rojo |
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| format | string | No | - | Formato de salida (anulación opcional) |
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| quality | number | No | `90` | Calidad de salida (1-100) |
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## Ejemplo de solicitud {#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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## Respuesta {#response}
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### Respuesta 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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### Progreso (SSE en `/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 (vía 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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- Requiere que el paquete del modelo `face-detection` esté instalado (200-300 MB).
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- Primero detecta los rostros, luego localiza las regiones de los ojos dentro de cada rostro y, por último, identifica y corrige los píxeles de ojos rojos.
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- El recuento `facesDetected` indica cuántos rostros se encontraron; `eyesCorrected` es el número total de ojos individuales a los que se corrigieron los ojos rojos.
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- La salida es siempre PNG para conservar la máxima calidad.
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- Admite los formatos de entrada HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR y HDR mediante decodificación automática.
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