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

Files

T

SnapOtterandGitHub 4963ab3bbd feat(docs-i18n): translate all documentation into 20 languages

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.

2026-07-11 13:52:47 +08:00

2.7 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
Kamera flaşının neden olduğu kırmızı gözün yapay zeka destekli algılanması ve düzeltilmesi.	647c6ff1ef7c	human	8419d2378269

Kırmızı Göz Giderme

Kamera flaşının neden olduğu kırmızı gözün yapay zeka destekli algılanması ve düzeltilmesi.

API Uç Noktası

POST /api/v1/tools/image/red-eye-removal

İşleme: Eşzamansız (202 döndürür, durum için SSE aracılığıyla /api/v1/jobs/{jobId}/progress sorgulayın)

Model paketi: face-detection (200-300 MB)

Parametreler

Parametre	Tür	Zorunlu	Varsayılan	Açıklama
file	file	Evet	-	Görsel dosyası (çok parçalı)
sensitivity	number	Hayır	`50`	Kırmızı göz algılama duyarlılığı (0-100). Daha yüksek değerler daha ince kırmızı gözü algılar
strength	number	Hayır	`70`	Düzeltme gücü (0-100). Kırmızının ne kadar agresif nötralize edileceği
format	string	Hayır	-	Çıktı biçimi (isteğe bağlı geçersiz kılma)
quality	number	Hayır	`90`	Çıktı kalitesi (1-100)

Örnek İstek

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/red-eye-removal \
  -F "file=@flash-photo.jpg" \
  -F 'settings={"sensitivity":60,"strength":80}'

Yanıt

İlk Yanıt (202 Accepted)

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

İlerleme (`/api/v1/jobs/{jobId}/progress` konumunda SSE)

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

Nihai Sonuç (SSE aracılığıyla)

{
  "phase": "complete",
  "percent": 100,
  "result": {
    "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
    "downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/flash-photo_redeye_fixed.png",
    "originalSize": 280000,
    "processedSize": 290000,
    "facesDetected": 2,
    "eyesCorrected": 4
  }
}

Notlar

face-detection model paketinin kurulu olmasını gerektirir (200-300 MB).
Önce yüzleri algılar, ardından her yüz içindeki göz bölgelerini bulur ve son olarak kırmızı göz piksellerini belirleyip düzeltir.
facesDetected sayısı kaç yüz bulunduğunu gösterir; eyesCorrected, kırmızı gözü düzeltilen bireysel gözlerin toplam sayısıdır.
Çıktı, maksimum kalite koruması için her zaman PNG'dir.
HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR ve HDR girdi biçimlerini otomatik çözme yoluyla destekler.

2.7 KiB Raw Blame History Unescape Escape