Files
SnapOtter/apps/docs/uk/tools/image/red-eye-removal.md
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

80 lines
3.5 KiB
Markdown

---
description: "Виявлення та корекція ефекту червоних очей, спричиненого спалахом камери, на основі ШІ."
i18n_source_hash: 647c6ff1ef7c
i18n_provenance: human
i18n_output_hash: 7200eace6961
---
# Видалення червоних очей {#red-eye-removal}
Виявлення та корекція ефекту червоних очей, спричиненого спалахом камери, на основі ШІ.
## Кінцева точка API {#api-endpoint}
`POST /api/v1/tools/image/red-eye-removal`
**Обробка:** Асинхронна (повертає 202, опитуйте `/api/v1/jobs/{jobId}/progress` для отримання статусу через SSE)
**Пакет моделі:** `face-detection` (200-300 МБ)
## Параметри {#parameters}
| Параметр | Тип | Обов'язковий | За замовчуванням | Опис |
|-----------|------|----------|---------|-------------|
| file | file | Так | - | Файл зображення (multipart) |
| sensitivity | number | Ні | `50` | Чутливість виявлення червоних очей (0-100). Вищі значення виявляють більш тонкий ефект червоних очей |
| strength | number | Ні | `70` | Сила корекції (0-100). Наскільки агресивно нейтралізувати червоний |
| format | string | Ні | - | Вихідний формат (опціональне перевизначення) |
| quality | number | Ні | `90` | Вихідна якість (1-100) |
## Приклад запиту {#example-request}
```bash
curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/red-eye-removal \
-F "file=@flash-photo.jpg" \
-F 'settings={"sensitivity":60,"strength":80}'
```
## Відповідь {#response}
### Початкова відповідь (202 Accepted) {#initial-response-202-accepted}
```json
{
"jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
"async": true
}
```
### Прогрес (SSE на `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`) {#progress-sse-at-api-v1-jobs-jobid-progress}
```
event: progress
data: {"phase":"processing","stage":"Detecting red eyes...","percent":40}
```
### Кінцевий результат (через SSE) {#final-result-via-sse}
```json
{
"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
}
}
```
## Примітки {#notes}
- Потребує встановлення пакета моделі `face-detection` (200-300 МБ).
- Спочатку виявляє обличчя, потім знаходить області очей у межах кожного обличчя і нарешті визначає та коригує пікселі червоних очей.
- Лічильник `facesDetected` вказує, скільки облич було знайдено; `eyesCorrected` - це загальна кількість окремих очей, для яких було виправлено ефект червоних очей.
- Вихідне зображення завжди у форматі PNG для максимального збереження якості.
- Підтримує вхідні формати HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR та HDR через автоматичне декодування.