इंस्टेंस सेगमेंटेशन

रोबोफ्लो पर होस्ट किए गए इंस्टेंस वर्गीकरण मॉडल्स पर इनफेरेंस चलाएँ।

लिनक्स या मैकओएस

एक स्थानीय फ़ाइल के लिए JSON प्रेडिक्शन प्राप्त करना जिसका नाम है YOUR_IMAGE.jpg:

base64 YOUR_IMAGE.jpg | curl -d @- \
"https://outline.roboflow.com/your-model/42?api_key=YOUR_KEY"

वेब पर कहीं और होस्ट की गई छवि पर उसके URL के माध्यम से इंफर करना (मत भूलिए URL को एन्कोड करें):

curl -X POST "https://outline.roboflow.com/your-model/42?\
api_key=YOUR_KEY&\
image=https%3A%2F%2Fi.imgur.com%2FPEEvqPN.png"

विंडोज़

आपको इंस्टॉल करना होगा विंडोज़ के लिए curl और विंडोज़ के लिए GNU का base64 टूल। इसे करने का सबसे आसान तरीका है विंडोज़ के लिए git इंस्टॉलर जिसमें शामिल है curl और base64 कमांड लाइन टूल्स जब आप इंस्टॉलेशन के दौरान "Use Git and optional Unix tools from the Command Prompt" चुनते हैं।

फिर आप ऊपर दिए गए समान कमांड्स का उपयोग कर सकते हैं।

स्थानीय और होस्टेड छवियों पर अनुमान लगाएँ

डिपेंडेंसीज़ इंस्टॉल करने के लिए, pip install inference-sdk.

from inference_sdk import InferenceHTTPClient

CLIENT = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://outline.roboflow.com",
    api_key="API_KEY"
)

result = CLIENT.infer(your_image.jpg, model_id="football-pitch-segmentation/1")

Node.js

हम उपयोग कर रहे हैं axios इस उदाहरण में POST अनुरोध करने के लिए, इसलिए पहले चलाएँ npm install axios डिपेंडेंसी इंस्टॉल करने के लिए।

स्थानीय छवि पर इंफर करना

const axios = require("axios");
const fs = require("fs");

const image = fs.readFileSync("YOUR_IMAGE.jpg", {
    encoding: "base64"
});

axios({
    method: "POST",
    url: "https://outline.roboflow.com/your-model/42",
    params: {
        api_key: "YOUR_KEY"
    },
    data: image,
    headers: {
        "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"
    }
})
.then(function(response) {
    console.log(response.data);
})
.catch(function(error) {
    console.log(error.message);
});

कहीं और होस्ट की गई छवि पर URL के माध्यम से इंफर करना

const axios = require("axios");

axios({
    method: "POST",
    url: "https://outline.roboflow.com/your-model/42",
    params: {
        api_key: "YOUR_KEY",
        image: "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png"
    }
})
.then(function(response) {
    console.log(response.data);
})
.catch(function(error) {
    console.log(error.message);
});

वेब

हमारे पास डिवाइस पर रीयलटाइम इंफरेंस उपलब्ध है roboflow.js; देखें यहाँ डाक्यूमेंटेशन.

स्विफ्ट

स्थानीय छवि पर इंफर करना

import UIKit

// छवि लोड करें और Base64 में बदलें
let image = UIImage(named: "your-image-path") // अपलोड करने के लिए छवि का पथ उदाहरण: image.jpg
let imageData = image?.jpegData(compressionQuality: 1)
let fileContent = imageData?.base64EncodedString()
let postData = fileContent!.data(using: .utf8)

// API_KEY, मॉडल और मॉडल वर्शन के साथ इंफरेंस सर्वर अनुरोध इनिशियलाइज़ करें
var request = URLRequest(url: URL(string: "https://detect.roboflow.com/your-model/your-model-version?api_key=YOUR_APIKEY&name=YOUR_IMAGE.jpg")!,timeoutInterval: Double.infinity)
request.addValue("application/x-www-form-urlencoded", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
request.httpMethod = "POST"
request.httpBody = postData

// पोस्ट अनुरोध निष्पादित करें
URLSession.shared.dataTask(with: request, completionHandler: { data, response, error in
    
    // प्रतिक्रिया को स्ट्रिंग में पार्स करें
    guard let data = data else {
        print(String(describing: error))
        return
    }
    
    // प्रतिक्रिया स्ट्रिंग को डिक्शनरी में बदलें
    do {
        let dict = try JSONSerialization.jsonObject(with: data, options: []) as? [String: Any]
    } catch {
        print(error.localizedDescription)
    }
    
    // स्ट्रिंग प्रतिक्रिया प्रिंट करें
    print(String(data: data, encoding: .utf8)!)
}).resume()

Objective C

Objective-C स्निपेट का अनुरोध करने के लिए यहाँ क्लिक करें।

कोटलिन

स्थानीय छवि पर इंफर करना

import java.io.*
import java.net.HttpURLConnection
import java.net.URL
import java.nio.charset.StandardCharsets
import java.util.*

fun main() {
    // छवि पथ प्राप्त करें
    val filePath = System.getProperty("user.dir") + System.getProperty("file.separator") + "YOUR_IMAGE.jpg"
    val file = File(filePath)

    // Base 64 एन्कोड करें
    val encodedFile: String
    val fileInputStreamReader = FileInputStream(file)
    val bytes = ByteArray(file.length().toInt())
    fileInputStreamReader.read(bytes)
    encodedFile = String(Base64.getEncoder().encode(bytes), StandardCharsets.US_ASCII)
    val API_KEY = "" // आपकी API कुंजी
    val MODEL_ENDPOINT = "dataset/v" // मॉडल एंडपॉइंट सेट करें (डेटासेट URL में पाया गया)

    // URL बनाएं
    val uploadURL ="https://outline.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&name=YOUR_IMAGE.jpg";

    // Http अनुरोध
    var connection: HttpURLConnection? = null
    try {
        // कनेक्शन को URL से कॉन्फ़िगर करें
        val url = URL(uploadURL)
        connection = url.openConnection() as HttpURLConnection
        connection.requestMethod = "POST"
        connection.setRequestProperty("Content-Type",
                "application/x-www-form-urlencoded")
        connection.setRequestProperty("Content-Length",
                Integer.toString(encodedFile.toByteArray().size))
        connection.setRequestProperty("Content-Language", "en-US")
        connection.useCaches = false
        connection.doOutput = true

        //अनुरोध भेजें
        val wr = DataOutputStream(
                connection.outputStream)
        wr.writeBytes(encodedFile)
        wr.close()

        // प्रतिक्रिया प्राप्त करें
        val stream = connection.inputStream
        val reader = BufferedReader(InputStreamReader(stream))
        var line: String?
        while (reader.readLine().also { line = it } != null) {
            println(line)
        }
        reader.close()
    } catch (e: Exception) {
        e.printStackTrace()
    } finally {
        connection?.disconnect()
    }
}
main()

कहीं और होस्ट की गई छवि पर URL के माध्यम से इंफर करना

import java.io.BufferedReader
import java.io.DataOutputStream
import java.io.InputStreamReader
import java.net.HttpURLConnection
import java.net.URL
import java.net.URLEncoder

fun main() {
    val imageURL = "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png" // छवि URL बदलें
    val API_KEY = "" // आपकी API कुंजी
    val MODEL_ENDPOINT = "dataset/v" // मॉडल एंडपॉइंट सेट करें

    // अपलोड URL
    val uploadURL = "https://outline.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&image=" + URLEncoder.encode(imageURL, "utf-8");

    // Http अनुरोध
    var connection: HttpURLConnection? = null
    try {
        // कनेक्शन को URL से कॉन्फ़िगर करें
        val url = URL(uploadURL)
        connection = url.openConnection() as HttpURLConnection
        connection.requestMethod = "POST"
        connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded")
        connection.setRequestProperty("Content-Length", Integer.toString(uploadURL.toByteArray().size))
        connection.setRequestProperty("Content-Language", "en-US")
        connection.useCaches = false
        connection.doOutput = true

        // अनुरोध भेजें
        val wr = DataOutputStream(connection.outputStream)
        wr.writeBytes(uploadURL)
        wr.close()

        // प्रतिक्रिया प्राप्त करें
        val stream = URL(uploadURL).openStream()
        val reader = BufferedReader(InputStreamReader(stream))
        var line: String?
        while (reader.readLine().also { line = it } != null) {
            println(line)
        }
        reader.close()
    } catch (e: Exception) {
        e.printStackTrace()
    } finally {
        connection?.disconnect()
    }
}

main()

जावा

स्थानीय छवि पर इंफर करना

import java.io.*;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Base64;

public class InferenceLocal {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // छवि पथ प्राप्त करें
        String filePath = System.getProperty("user.dir") + System.getProperty("file.separator") + "YOUR_IMAGE.jpg";
        File file = new File(filePath);

        // Base 64 एन्कोड करें
        String encodedFile;
        FileInputStream fileInputStreamReader = new FileInputStream(file);
        byte[] bytes = new byte[(int) file.length()];
        fileInputStreamReader.read(bytes);
        encodedFile = new String(Base64.getEncoder().encode(bytes), StandardCharsets.US_ASCII);

        String API_KEY = ""; // आपकी API कुंजी
        String MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // मॉडल एंडपॉइंट

        // URL बनाएं
        String uploadURL = "https://outline.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY
                + "&name=YOUR_IMAGE.jpg";

        // Http अनुरोध
        HttpURLConnection connection = null;
        try {
            // कनेक्शन को URL से कॉन्फ़िगर करें
            URL url = new URL(uploadURL);
            connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            connection.setRequestMethod("POST");
            connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded");

            connection.setRequestProperty("Content-Length", Integer.toString(encodedFile.getBytes().length));
            connection.setRequestProperty("Content-Language", "en-US");
            connection.setUseCaches(false);
            connection.setDoOutput(true);

            // अनुरोध भेजें
            DataOutputStream wr = new DataOutputStream(connection.getOutputStream());
            wr.writeBytes(encodedFile);
            wr.close();

            // प्रतिक्रिया प्राप्त करें
            InputStream stream = connection.getInputStream();
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(stream));
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                System.out.println(line);
            }
            reader.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (connection != null) {
                connection.disconnect();
            }
        }

    }

}

कहीं और होस्ट की गई छवि पर URL के माध्यम से इंफर करना

import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.net.URLEncoder;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

public class InferenceHosted {
    public static void main(String[] args) {
        String imageURL = "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png"; // छवि URL बदलें
        String API_KEY = ""; // आपकी API कुंजी
        String MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // मॉडल एंडपॉइंट

        // अपलोड URL
        String uploadURL = "https://outline.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&image="
                + URLEncoder.encode(imageURL, StandardCharsets.UTF_8);

        // Http अनुरोध
        HttpURLConnection connection = null;
        try {
            // कनेक्शन को URL से कॉन्फ़िगर करें
            URL url = new URL(uploadURL);
            connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            connection.setRequestMethod("POST");
            connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded");

            connection.setRequestProperty("Content-Length", Integer.toString(uploadURL.getBytes().length));
            connection.setRequestProperty("Content-Language", "en-US");
            connection.setUseCaches(false);
            connection.setDoOutput(true);

            // अनुरोध भेजें
            DataOutputStream wr = new DataOutputStream(connection.getOutputStream());
            wr.writeBytes(uploadURL);
            wr.close();

            // प्रतिक्रिया प्राप्त करें
            InputStream stream = new URL(uploadURL).openStream();
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(stream));
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                System.out.println(line);
            }
            reader.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (connection != null) {
                connection.disconnect();
            }
        }
    }
}

Gemfile

Gemfile

source "https://rubygems.org"

gem "httparty", "~> 0.18.1"
gem "base64", "~> 0.1.0"
gem "cgi", "~> 0.2.1"

Gemfile.lock

GEM
  remote: https://rubygems.org/
  specs:
    base64 (0.1.0)
    cgi (0.2.1)
    httparty (0.18.1)
      mime-types (~> 3.0)
      multi_xml (>= 0.5.2)
    mime-types (3.3.1)
      mime-types-data (~> 3.2015)
    mime-types-data (3.2021.0225)
    multi_xml (0.6.0)

PLATFORMS
  x64-mingw32
  x86_64-linux

DEPENDENCIES
  base64 (~> 0.1.0)
  cgi (~> 0.2.1)
  httparty (~> 0.18.1)

BUNDLED WITH
   2.2.15

स्थानीय छवि पर इंफर करना

require 'base64'
require 'httparty'

encoded = Base64.encode64(File.open("YOUR_IMAGE.jpg", "rb").read)
model_endpoint = "dataset/v" # मॉडल एंडपॉइंट सेट करें
api_key = "" # यहाँ अपनी API कुंजी

params = "?api_key=" + api_key
+ "&name=YOUR_IMAGE.jpg"

response = HTTParty.post(
    "https://outline.roboflow.com/" + model_endpoint + params,
    body: encoded, 
    headers: {
    'Content-Type' => 'application/x-www-form-urlencoded',
    'charset' => 'utf-8'
  })

  puts response

कहीं और होस्ट की गई छवि पर URL के माध्यम से इंफर करना

require 'httparty'
require 'cgi'

model_endpoint = "dataset/v" # मॉडल एंडपॉइंट सेट करें
api_key = "" # यहाँ अपनी API कुंजी
img_url = "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png" # URL बनाएं

img_url = CGI::escape(img_url)

params =  "?api_key=" + api_key + "&image=" + img_url

response = HTTParty.post(
    "https://outline.roboflow.com/" + model_endpoint + params,
    headers: {
    'Content-Type' => 'application/x-www-form-urlencoded',
    'charset' => 'utf-8'
  })

puts response

स्थानीय छवि पर इंफर करना

<?php

// छवि को Base 64 में एन्कोड करें
$data = base64_encode(file_get_contents("YOUR_IMAGE.jpg"));

$api_key = ""; // API कुंजी सेट करें
$model_endpoint = "dataset/v"; // मॉडल एंडपॉइंट सेट करें (डेटासेट URL में पाया गया)

// Http अनुरोध के लिए URL
$url = "https://outline.roboflow.com/" . $model_endpoint
. "?api_key=" . $api_key
. "&name=YOUR_IMAGE.jpg";

// सेटअप + Http अनुरोध भेजें
$options = array(
  'http' => array (
    'header' => "Content-type: application/x-www-form-urlencoded\r\n",
    'method'  => 'POST',
    'content' => $data
  ));

$context  = stream_context_create($options);
$result = file_get_contents($url, false, $context);
echo $result;
?>

कहीं और होस्ट की गई छवि पर URL के माध्यम से इंफर करना

<?php

$api_key = ""; // API कुंजी सेट करें
$model_endpoint = "dataset/v"; // मॉडल एंडपॉइंट सेट करें (डेटासेट URL में पाया गया)
$img_url = "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png";

// Http अनुरोध के लिए URL
$url =  "https://outline.roboflow.com/" . $model_endpoint
. "?api_key=" . $api_key
. "&image=" . urlencode($img_url);

// सेटअप + Http अनुरोध भेजें
$options = array(
  'http' => array (
    'header' => "Content-type: application/x-www-form-urlencoded\r\n",
    'method'  => 'POST'
  ));

$context  = stream_context_create($options);
$result = file_get_contents($url, false, $context);
echo $result;
?>

स्थानीय छवि पर इंफर करना

package main

import (
    "bufio"
    "encoding/base64"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "os"
	"net/http"
	"strings"
)

func main() {
	api_key := ""  // आपकी API कुंजी
	model_endpoint := "dataset/v" // मॉडल एंडपॉइंट सेट करें

    // डिस्क पर फ़ाइल खोलें।
    f, _ := os.Open("YOUR_IMAGE.jpg")

    // पूरे JPG को बाइट स्लाइस में पढ़ें।
    reader := bufio.NewReader(f)
    content, _ := ioutil.ReadAll(reader)

    // base64 में एन्कोड करें।
    data := base64.StdEncoding.EncodeToString(content)
	uploadURL := "https://outline.roboflow.com/" + model_endpoint + "?api_key=" + api_key + "&name=YOUR_IMAGE.jpg"

	req, _ := http.NewRequest("POST", uploadURL, strings.NewReader(data))
    req.Header.Set("Accept", "application/json")

    client := &http.Client{}
    resp, _ := client.Do(req)
    defer resp.Body.Close()

   	bytes, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    fmt.Println(string(bytes))

}

कहीं और होस्ट की गई छवि पर URL के माध्यम से इंफर करना

package main

import (
    "fmt"
	"net/http"
	"net/url"
  "io/ioutil"
)

func main() {
	api_key := ""  // आपकी API कुंजी
	model_endpoint := "dataset/v" // मॉडल एंडपॉइंट सेट करें
	img_url := "https://i.ibb.co/jzr27x0/YOUR-IMAGE.jpg"


	uploadURL := "https://outline.roboflow.com/" + model_endpoint + "?api_key=" + api_key + "&image=" + url.QueryEscape(img_url)

	req, _ := http.NewRequest("POST", uploadURL, nil)
    req.Header.Set("Accept", "application/json")

    client := &http.Client{}
    resp, _ := client.Do(req)
    defer resp.Body.Close()

   	bytes, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    fmt.Println(string(bytes))


}

स्थानीय छवि पर इंफर करना

using System;
using System.IO;
using System.Net;
using System.Text;

namespace InferenceLocal
{
    class InferenceLocal
    {

        static void Main(string[] args)
        {
            byte[] imageArray = System.IO.File.ReadAllBytes(@"YOUR_IMAGE.jpg");
            string encoded = Convert.ToBase64String(imageArray);
            byte[] data = Encoding.ASCII.GetBytes(encoded);
            string API_KEY = ""; // आपकी API कुंजी
            string MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // मॉडल एंडपॉइंट सेट करें

            // URL बनाएं
            string uploadURL =
                    "https://outline.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY
                + "&name=YOUR_IMAGE.jpg";

            // सेवा अनुरोध कॉन्फ़िग
            ServicePointManager.Expect100Continue = true;
            ServicePointManager.SecurityProtocol = SecurityProtocolType.Tls12;

            // अनुरोध कॉन्फ़िगर करें
            WebRequest request = WebRequest.Create(uploadURL);
            request.Method = "POST";
            request.ContentType = "application/x-www-form-urlencoded";
            request.ContentLength = data.Length;

            // डेटा लिखें
            using (Stream stream = request.GetRequestStream())
            {
                stream.Write(data, 0, data.Length);
            }

            // प्रतिक्रिया प्राप्त करें
            string responseContent = null;
            using (WebResponse response = request.GetResponse())
            {
                using (Stream stream = response.GetResponseStream())
                {
                    using (StreamReader sr99 = new StreamReader(stream))
                    {
                        responseContent = sr99.ReadToEnd();
                    }
                }
            }

            Console.WriteLine(responseContent);

        }
    }
}

कहीं और होस्ट की गई छवि पर URL के माध्यम से इंफर करना

using System;
using System.IO;
using System.Net;
using System.Web;

namespace InferenceHosted
{
    class InferenceHosted
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string API_KEY = ""; // आपकी API कुंजी
            string imageURL = "https://i.ibb.co/jzr27x0/YOUR-IMAGE.jpg";
            string MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // मॉडल एंडपॉइंट सेट करें

            // URL बनाएं
            string uploadURL =
                    "https://outline.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT
                    + "?api_key=" + API_KEY
                    + "&image=" + HttpUtility.UrlEncode(imageURL);

            // सेवा बिंदु कॉन्फ़िग
            ServicePointManager.Expect100Continue = true;
            ServicePointManager.SecurityProtocol = SecurityProtocolType.Tls12;

            // Http अनुरोध कॉन्फ़िगर करें
            WebRequest request = WebRequest.Create(uploadURL);
            request.Method = "POST";
            request.ContentType = "application/x-www-form-urlencoded";
            request.ContentLength = 0;

            // प्रतिक्रिया प्राप्त करें
            string responseContent = null;
            using (WebResponse response = request.GetResponse())
            {
                using (Stream stream = response.GetResponseStream())
                {
                    using (StreamReader sr99 = new StreamReader(stream))
                    {
                        responseContent = sr99.ReadToEnd();
                    }
                }
            }

            Console.WriteLine(responseContent);

        }
    }
}

प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट प्रारूप

होस्टेड एपीआई इंफरेंस रूट लौटाता है JSON ऑब्जेक्ट जिसमें प्रेडिक्शन की एक ऐरे होती है। प्रत्येक प्रेडिक्शन में निम्नलिखित गुण होते हैं:

x = डिटेक्टेड ऑब्जेक्ट का क्षैतिज केंद्र बिंदु
y = डिटेक्टेड ऑब्जेक्ट का ऊर्ध्वाधर केंद्र बिंदु
चौड़ाई = बाउंडिंग बॉक्स की चौड़ाई
ऊंचाई = बाउंडिंग बॉक्स की ऊंचाई
क्लास = डिटेक्टेड ऑब्जेक्ट का क्लास लेबल
कॉन्फिडेंस = मॉडल का आत्मविश्वास कि डिटेक्टेड ऑब्जेक्ट के पास सही लेबल और स्थिति निर्देशांक हैं
बिंदु = उस बहुभुज की रूपरेखा बनाने वाले बिंदुओं की सूची - सूची में प्रत्येक आइटम एक ऑब्जेक्ट है जिसमें कुंजी होती हैं x और y क्रमशः बिंदु के क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर निर्देशांक के लिए

// एक उदाहरण JSON ऑब्जेक्ट
{
  "predictions": [
    {
      "x": 179.2,
      "y": 247,
      "width": 231,
      "height": 147,
      "class": "A",
      "confidence": 0.98,
      "points": [
        {
          "x": 134,
          "y": 314
        },
        {
          "x": 116,
          "y": 313
        },
        {
          "x": 103,
          "y": 310.1
        },
        {
          "x": 72.7,
          "y": 282
        },
        {
          "x": 66.8,
          "y": 273
        },
      ]
    }
  ]
}

API संदर्भ

इन्फरेंस एपीआई का उपयोग करना

पोस्ट https://outline.roboflow.com/:datasetSlug/:versionNumber

आप अपने मॉडल एंडपॉइंट पर सीधे बेस64 एन्कोडेड इमेज POST कर सकते हैं। या यदि आपकी छवि पहले से कहीं और होस्ट की गई है, तो आप इसे इमेज क्वेरी स्ट्रिंग में पैरामीटर के रूप में पास कर सकते हैं।

पथ पैरामीटर

नाम

प्रकार

विवरण

डेटासेटस्लग

स्ट्रिंग

डेटासेट नाम का url-सुरक्षित संस्करण। आप इसे वेब UI में मुख्य प्रोजेक्ट दृश्य पर URL देखकर या अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के बाद अपने डेटासेट संस्करण के ट्रेन परिणाम अनुभाग में "Get curl command" बटन पर क्लिक करके पा सकते हैं।

संस्करण

संख्या

संस्करण संख्या जो आपके डेटासेट के संस्करण की पहचान करती है

क्वेरी पैरामीटर

नाम

प्रकार

विवरण

इमेज

स्ट्रिंग

जोड़ने के लिए छवि का URL। इसका उपयोग करें यदि आपकी छवि कहीं और होस्ट की गई है। (आवश्यक जब आप अनुरोध बॉडी में base64 एन्कोडेड छवि पोस्ट नहीं करते हैं।) नोट: URL-एन्कोड करना न भूलें।

ओवरलैप

संख्या

अधिकतम प्रतिशत (0-100 के पैमाने पर) जो एक ही क्लास की बाउंडिंग बॉक्स प्रेडिक्शन को एक बॉक्स में मिलाने से पहले ओवरलैप करने की अनुमति है। डिफ़ॉल्ट: 30

कॉन्फिडेंस

संख्या

वापसी की गई प्रेडिक्शन के लिए एक थ्रेशोल्ड 0-100 के पैमाने पर। कम संख्या अधिक प्रेडिक्शन लौटाएगी। अधिक संख्या कम लेकिन अधिक निश्चितता वाली प्रेडिक्शन लौटाएगी। डिफ़ॉल्ट: 40

api_key

स्ट्रिंग

आपकी API कुंजी (आपके कार्यक्षेत्र API सेटिंग्स पेज से प्राप्त)

अनुरोध बॉडी

नाम

प्रकार

विवरण

स्ट्रिंग

एक base64 एन्कोडेड छवि। (आवश्यक जब आप क्वेरी पैरामीटर में छवि URL पास नहीं करते हैं।)

{
    "predictions": [{
        "x": 234.0,
        "y": 363.5,
        "width": 160,
        "height": 197,
        "class": "hand",
        "confidence": 0.943
    }, {
        "x": 504.5,
        "y": 363.0,
        "width": 215,
        "height": 172,
        "class": "hand",
        "confidence": 0.917
    }, {
        "x": 1112.5,
        "y": 691.0,
        "width": 139,
        "height": 52,
        "class": "hand",
        "confidence": 0.87
    }, {
        "x": 78.5,
        "y": 700.0,
        "width": 139,
        "height": 34,
        "class": "hand",
        "confidence": 0.404
    }]
}

{
    "Message": "उपयोगकर्ता को इस संसाधन तक पहुँचने के लिए अधिकृत नहीं किया गया है"
}

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