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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

6.2 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
सब्जेक्ट-, फ़ेस-, और एन्ट्रॉपी-अवेयर क्रॉपिंग जो Sharp और AI फ़ेस डिटेक्शन का उपयोग करके छवियों को बुद्धिमानी से फ़्रेम करती है।	acbe1439c6d8	human	1bcc0731dfac

Smart Crop

स्मार्ट सब्जेक्ट-अवेयर, फ़ेस-अवेयर, या ट्रिम-आधारित क्रॉपिंग। बुद्धिमान फ़्रेमिंग के लिए Sharp की attention/entropy रणनीतियों और AI फ़ेस डिटेक्शन का उपयोग करती है।

API Endpoint

POST /api/v1/tools/image/smart-crop

Processing: असिंक्रोनस (202 लौटाता है, SSE के माध्यम से स्थिति के लिए /api/v1/jobs/{jobId}/progress को पोल करें)

Model bundle: face-detection (200-300 MB) - केवल face मोड के लिए आवश्यक

Parameters

Parameter	Type	Required	Default	Description
file	file	Yes	-	Image फ़ाइल (multipart)
mode	string	No	`"subject"`	क्रॉप मोड: `subject`, `face`, `trim`। (लेगेसी मान `attention` और `content` `subject` और `trim` पर मैप होते हैं)
strategy	string	No	`"attention"`	सब्जेक्ट मोड के लिए रणनीति: `attention` या `entropy`
width	integer	No	-	पिक्सेल में लक्ष्य चौड़ाई
height	integer	No	-	पिक्सेल में लक्ष्य ऊँचाई
padding	integer	No	`0`	सब्जेक्ट के चारों ओर पैडिंग प्रतिशत (0-50)
facePreset	string	No	`"head-shoulders"`	फ़ेस फ़्रेमिंग प्रीसेट: `closeup`, `head-shoulders`, `upper-body`, `half-body`
sensitivity	number	No	`0.5`	फ़ेस डिटेक्शन संवेदनशीलता (0-1)
threshold	integer	No	`30`	बैकग्राउंड डिटेक्शन के लिए ट्रिम मोड थ्रेशोल्ड (0-255)
padToSquare	boolean	No	`false`	ट्रिम किए गए परिणाम को वर्ग में पैड करें
padColor	string	No	`"#ffffff"`	पैडिंग के लिए बैकग्राउंड रंग
targetSize	integer	No	-	पैड किए गए आउटपुट के लिए लक्ष्य आकार (पिक्सेल)
quality	integer	No	-	आउटपुट गुणवत्ता (1-100)

Example Request

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/smart-crop \
  -F "file=@portrait.jpg" \
  -F 'settings={"mode":"face","width":1080,"height":1080,"facePreset":"head-shoulders"}'

Response

Initial Response (202 Accepted)

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

Progress (SSE at `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`)

event: progress
data: {"phase":"processing","percent":50}

Final Result (via SSE)

{
  "phase": "complete",
  "percent": 100,
  "result": {
    "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
    "downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/portrait_smartcrop.jpg",
    "originalSize": 500000,
    "processedSize": 320000
  }
}

Modes

Subject Mode

सबसे दृश्य रूप से रोचक क्षेत्र खोजने के लिए Sharp की attention या entropy रणनीति का उपयोग करता है और उसके चारों ओर क्रॉप करता है।

Face Mode

AI का उपयोग करके चेहरों का पता लगाता है, फिर निर्दिष्ट facePreset का उपयोग करके पहचाने गए चेहरों के चारों ओर क्रॉप को फ़्रेम करता है। यदि कोई चेहरा नहीं मिलता है तो सब्जेक्ट मोड (attention रणनीति) पर वापस चला जाता है।

Trim Mode

छवि से एकसमान बॉर्डर/बैकग्राउंड को हटाता है। वैकल्पिक रूप से परिणाम को निर्दिष्ट बैकग्राउंड रंग और लक्ष्य आकार के साथ एक वर्ग में पैड करता है।

Notes

यह टूल executionHint: "long" के साथ createToolRoute फ़ैक्टरी का उपयोग करता है, इसलिए यह SSE प्रगति के साथ 202 लौटाता है।
फ़ेस मोड के लिए face-detection मॉडल बंडल (200-300 MB) आवश्यक है।
सब्जेक्ट और ट्रिम मोड बिना किसी AI मॉडल बंडल के काम करते हैं।
facePreset यह निर्धारित करता है कि क्रॉप पहचाने गए चेहरों को कितनी कसकर फ़्रेम करता है: closeup सबसे कसा हुआ है, half-body सबसे चौड़ा है।
यदि कोई चौड़ाई/ऊँचाई निर्दिष्ट नहीं है, तो डिफ़ॉल्ट 1080x1080 है।

6.2 KiB Raw Blame History