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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: "गोपनीयता और GDPR-अनुरूप गुमनामीकरण के लिए AI चेहरा पहचान से छवियों में चेहरों को स्वतः पहचानें और धुंधला करें।"
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i18n_source_hash: fb861c12aea5
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i18n_provenance: human
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i18n_output_hash: 34ba52083c4a
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# Face / PII Blur {#face-pii-blur}
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AI-संचालित चेहरा पहचान (MediaPipe) का उपयोग करके छवियों में चेहरों को स्वतः पहचानें और धुंधला करें।
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## API Endpoint {#api-endpoint}
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`POST /api/v1/tools/image/blur-faces`
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**Processing:** असिंक्रोनस (202 लौटाता है, स्थिति के लिए SSE के ज़रिए `/api/v1/jobs/{jobId}/progress` पोल करें)
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**Model bundle:** `face-detection` (200-300 MB)
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## Parameters {#parameters}
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| Parameter | Type | Required | Default | Description |
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|-----------|------|----------|---------|-------------|
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| file | file | Yes | - | छवि फ़ाइल (multipart) |
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| blurRadius | number | No | `30` | पहचाने गए चेहरों पर लागू ब्लर त्रिज्या (1-100) |
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| sensitivity | number | No | `0.5` | चेहरा पहचान संवेदनशीलता (0-1)। कम मान अधिक आत्मविश्वास के साथ कम चेहरे पहचानते हैं |
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## Example Request {#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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## Response {#response}
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### Initial Response (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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### Progress (SSE at `/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 faces...","percent":40}
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```
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### Final Result (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": {
|
|
"jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
|
|
"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},
|
|
{"x": 300, "y": 60, "w": 75, "h": 75},
|
|
{"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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### No Faces Detected {#no-faces-detected}
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यदि कोई चेहरा नहीं मिलता है, तो परिणाम में एक चेतावनी शामिल होती है:
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```json
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{
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|
"phase": "complete",
|
|
"percent": 100,
|
|
"result": {
|
|
"facesDetected": 0,
|
|
"warning": "No faces detected in this image. Try increasing detection sensitivity."
|
|
}
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|
}
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|
```
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## Notes {#notes}
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- इसके लिए `face-detection` मॉडल बंडल का इंस्टॉल होना आवश्यक है (200-300 MB)।
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- आउटपुट प्रारूप स्वचालित रूप से इनपुट प्रारूप से मेल खाता है।
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- `faces` सरणी में प्रत्येक पहचाने गए चेहरे के लिए बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांक (x, y, width, height) होते हैं।
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- आंशिक रूप से ढके चेहरों सहित अधिक चेहरे पहचानने के लिए `sensitivity` बढ़ाएँ (1.0 के करीब)।
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- स्वचालित डिकोडिंग के ज़रिए HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, और HDR इनपुट प्रारूपों का समर्थन करता है।
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