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

Files

T

SnapOtterandGitHub f858c4cea0 feat: clearer, disambiguated tool names across all surfaces (#520 )

Renames 18 ambiguous or hard-to-search tool names so image tools self-qualify like the other modalities ("Compress" becomes "Compress Image"), and cleans up a few awkward names. Propagated across search (constants.ts), display (en.ts + 20 locales), the OpenAPI base spec + 20 locale specs, and the docs tool-page headings in 21 languages. Removes the duplicate "Normalize Audio" summary shared by the video and audio endpoints. Tool ids and routes are unchanged, so no API paths or bookmarks break.

2026-07-15 21:55:51 +08:00

4.0 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
गोपनीयता और GDPR-अनुरूप गुमनामीकरण के लिए AI चेहरा पहचान से छवियों में चेहरों को स्वतः पहचानें और धुंधला करें।	314e3e16a422	human	34ba52083c4a

चेहरे और संवेदनशील जानकारी ब्लर करें

AI-संचालित चेहरा पहचान (MediaPipe) का उपयोग करके छवियों में चेहरों को स्वतः पहचानें और धुंधला करें।

API Endpoint

POST /api/v1/tools/image/blur-faces

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

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

Parameters

Parameter	Type	Required	Default	Description
file	file	Yes	-	छवि फ़ाइल (multipart)
blurRadius	number	No	`30`	पहचाने गए चेहरों पर लागू ब्लर त्रिज्या (1-100)
sensitivity	number	No	`0.5`	चेहरा पहचान संवेदनशीलता (0-1)। कम मान अधिक आत्मविश्वास के साथ कम चेहरे पहचानते हैं

Example Request

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/blur-faces \
  -F "file=@group-photo.jpg" \
  -F 'settings={"blurRadius":40,"sensitivity":0.3}'

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","stage":"Detecting faces...","percent":40}

Final Result (via SSE)

{
  "phase": "complete",
  "percent": 100,
  "result": {
    "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
    "downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/group-photo_blurred.jpg",
    "originalSize": 450000,
    "processedSize": 420000,
    "facesDetected": 3,
    "faces": [
      {"x": 100, "y": 50, "w": 80, "h": 80},
      {"x": 300, "y": 60, "w": 75, "h": 75},
      {"x": 500, "y": 55, "w": 85, "h": 85}
    ]
  }
}

No Faces Detected

यदि कोई चेहरा नहीं मिलता है, तो परिणाम में एक चेतावनी शामिल होती है:

{
  "phase": "complete",
  "percent": 100,
  "result": {
    "facesDetected": 0,
    "warning": "No faces detected in this image. Try increasing detection sensitivity."
  }
}

Notes

इसके लिए face-detection मॉडल बंडल का इंस्टॉल होना आवश्यक है (200-300 MB)।
आउटपुट प्रारूप स्वचालित रूप से इनपुट प्रारूप से मेल खाता है।
faces सरणी में प्रत्येक पहचाने गए चेहरे के लिए बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांक (x, y, width, height) होते हैं।
आंशिक रूप से ढके चेहरों सहित अधिक चेहरे पहचानने के लिए sensitivity बढ़ाएँ (1.0 के करीब)।
स्वचालित डिकोडिंग के ज़रिए HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, और HDR इनपुट प्रारूपों का समर्थन करता है।

4.0 KiB Raw Blame History