La API de Detección de Imágenes de Animales es una solución basada en inteligencia artificial que permite el reconocimiento automático de animales en imágenes simplemente proporcionando una URL. Está diseñada para ser fácil de usar, altamente precisa y capaz de identificar una amplia variedad de especies en diferentes entornos y niveles de calidad de imagen.
Gracias a modelos avanzados de visión por computadora entrenados en millones de imágenes etiquetadas, esta API ofrece resultados confiables incluso en condiciones desafiantes, como iluminación natural variable, fondos complejos o animales parcialmente visibles.
Además, es fácil de integrar y soporta múltiples lenguajes de programación, lo que permite su incorporación sin problemas en diferentes plataformas y flujos de trabajo.
{"success":true,"image_url":"https://cdn0.ecologiaverde.com/es/posts/1/3/6/por_que_el_dragon_de_komodo_esta_en_peligro_de_extincion_1631_orig.jpg","output":[{"label":"Komodo Dragon","score":0.95}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/6628/animal+image+detection+api/9728/animal+recognition?url=https://cdn0.ecologiaverde.com/es/posts/1/3/6/por_que_el_dragon_de_komodo_esta_en_peligro_de_extincion_1631_orig.jpg' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
|
[Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito. |
Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
El endpoint de Reconocimiento de Animales devuelve un objeto JSON que contiene un estado de éxito, la URL de la imagen y un array de resultados de clasificación. Cada resultado incluye una etiqueta de especie de gato y un puntaje de confianza que indica la precisión de la clasificación.
Los campos clave en los datos de respuesta incluyen "success" (booleano), "image_url" (cadena) y "output" (arreglo). El arreglo "output" contiene objetos con "label" (nombre de la especie) y "score" (nivel de confianza).
Los datos de respuesta están estructurados como un objeto JSON. Comienza con un indicador de éxito, seguido de la URL de la imagen, y concluye con un arreglo de resultados de clasificación, cada uno detallando las especies identificadas y su puntuación de confianza.
El punto final de Reconocimiento de Animales proporciona información sobre las especies identificadas, incluidos sus nombres y puntajes de confianza basados en el análisis de imágenes. Se enfoca en las características visuales para una clasificación precisa.
El punto final de Reconocimiento de Animales requiere un solo parámetro: la URL de la imagen. Los usuarios deben proporcionar una URL válida que apunte a la imagen del pájaro que desean clasificar.
Los usuarios pueden utilizar los datos devueltos interpretando la "etiqueta" para la identificación de especies y el "puntaje" para evaluar la fiabilidad de la clasificación. Puntajes más altos indican una mayor confianza en la identificación.
La precisión de los datos se mantiene a través de avanzados algoritmos de aprendizaje automático que analizan características visuales de los animales. El entrenamiento continuo con conjuntos de datos diversos ayuda a mejorar el rendimiento y la fiabilidad del modelo.
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
428ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
448ms
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2.202ms
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Nivel de Servicio:
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Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
373ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
601ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.891ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
3.825ms