{"success":true,"image_url":"https://thirstycatfountains.com/wp-content/uploads/main-coon-82323__340-300x225.jpg","output":[{"label":"Maine Coon","score":0.98}]}
curl --location --request POST 'https://pr222-testing.zylalabs.com/api/6488/cat+image+classifier+api/9350/classification?url=https://thirstycatfountains.com/wp-content/uploads/main-coon-82323__340-300x225.jpg' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
Após se cadastrar, cada desenvolvedor recebe uma chave de acesso à API pessoal, uma combinação única de letras e dígitos para acessar nosso endpoint de API. Para autenticar com a Classificador de Imagens de Gato API basta incluir seu token Bearer no cabeçalho Authorization.
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
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Obrigatório
Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito.
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Sem compromisso de longo prazo. Faça upgrade, downgrade ou cancele a qualquer momento. O teste gratuito inclui até 50 requisições.
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O endpoint de Classificação retorna um objeto JSON contendo um status de sucesso, a URL da imagem e um array de resultados de classificação Cada resultado inclui um rótulo de espécie de gato e uma pontuação de confiança que indica a precisão da classificação
Os campos principais nos dados de resposta incluem "success" (booleano), "image_url" (string) e "output" (array) O array "output" contém objetos com "label" (nome da espécie) e "score" (nível de confiança)
Os dados da resposta estão estruturados como um objeto JSON. Começa com um indicador de sucesso, seguido pela URL da imagem, e conclui com um array de resultados de classificação, cada um detalhando a espécie identificada e sua pontuação de confiança
O endpoint de Classificação fornece informações sobre espécies de aves identificadas, incluindo seus nomes e pontuações de confiança com base na análise de imagem. Ele se concentra nas características visuais para uma classificação precisa
O endpoint de Classificação requer um único parâmetro: a URL da imagem. Os usuários devem fornecer uma URL válida que aponte para a imagem do pássaro que desejam classificar
Os usuários podem utilizar os dados retornados interpretando o "rótulo" para identificação de espécies e o "placar" para avaliar a confiabilidade da classificação Placar mais alto indica maior confiança na identificação
A precisão dos dados é mantida através de algoritmos de aprendizado de máquina avançados que analisam características visuais de gatos O treinamento contínuo com conjuntos de dados diversos ajuda a melhorar o desempenho e a confiabilidade do modelo
Casos de uso típicos incluem pesquisa de vida selvagem, aplicativos de observação de pássaros, ferramentas educacionais e esforços de conservação. Os usuários podem identificar espécies a partir de imagens para estudos ou para promover a conscientização sobre a diversidade de pássaros