API de Recuperación de Imágenes de Ropa diseñado para identificar la prenda o categoría dominante dentro de una imagen. A diferencia de soluciones más complejas orientadas al análisis completo de atuendos, esta API proporciona una respuesta precisa y directa a una sola pregunta: ¿Qué tipo de prenda domina visualmente la imagen?
La API admite una amplia variedad de categorías predefinidas, incluyendo parte superior, camiseta, sudadera, abrigo, chaleco, pantalones cortos, pantalones, falda, vestido, sombrero, gafas, reloj, cinturón, calzado, bolsa y bufanda.
Cuenta con dos puntos finales que permiten un procesamiento de imágenes flexible, ya sea a través de URL o entradas compatibles, adaptándose a diferentes flujos de trabajo de integración. Su diseño ligero y enfoque específico la hacen ideal para aplicaciones que requieren decisiones rápidas sin necesidad de un análisis exhaustivo de múltiples prendas o atributos.
En resumen, es una solución práctica, rápida y enfocada que te permite detectar la categoría principal de una prenda en una imagen, optimizando flujos de trabajo y mejorando la eficiencia en aplicaciones relacionadas con la moda y el contenido visual.
Identifica la categoría de ropa dominante en una imagen, devolviendo el tipo de prenda principal con un nivel de confianza para una rápida etiquetación y filtrado
Clasificar Categoría - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
Cuerpo de la Solicitud |
[Requerido] Json |
{"category":"sweatshirt","confidence":"high"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12307/clothes+image+retrieval+api/23122/classify+category' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{"image_url": "https://images.pexels.com/photos/6311392/pexels-photo-6311392.jpeg"}'
Clasificar categoría y accesorios - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
Cuerpo de la Solicitud |
[Requerido] Json |
{"main_category":"glasses","clothing_items":[{"category":"top","confidence":"high"}],"accessories":[{"category":"glasses","confidence":"high"}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12307/clothes+image+retrieval+api/23123/classify+category+and+accesories' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{"image_url": "https://media.glamour.mx/photos/6190986aa6e030d6480ff3c7/master/w_1600%2Cc_limit/185450.jpg"}'
| 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 "Clasificar Categoría" devuelve la categoría de ropa dominante con un nivel de confianza mientras que el endpoint "Clasificar Categoría y Accesorios" proporciona la categoría principal de ropa junto con una lista detallada de prendas y accesorios detectados cada uno con sus respectivos niveles de confianza
Los campos clave incluyen "categoría" y "confianza" para el punto de acceso "Clasificar Categoría". Para el punto de acceso "Clasificar Categoría y Accesorios", los campos clave son "categoría_principal", "artículos_de_ropa" (que incluye categorías individuales y niveles de confianza) y "accesorios"
Los datos de respuesta están estructurados en formato JSON El endpoint "Clasificar Categoría" devuelve un objeto simple con categoría y confianza El endpoint "Clasificar Categoría y Accesorios" devuelve una categoría principal y un array de artículos de ropa cada uno con su categoría y nivel de confianza
El endpoint "Clasificar Categoría" proporciona el tipo de prenda principal mientras que el endpoint "Clasificar Categoría y Accesorios" ofrece un desglose completo de la categoría principal de ropa los artículos de ropa individuales y cualquier accesorio detectado
Ambos puntos finales aceptan entradas de imagen ya sea a través de URL o como datos binarios Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes proporcionando diferentes imágenes para clasificar varias prendas o accesorios
La precisión de los datos se mantiene a través de algoritmos avanzados de reconocimiento de imágenes que están entrenados en conjuntos de datos de moda diversos asegurando una identificación confiable de categorías de ropa y accesorios
Casos de uso típicos incluyen plataformas de comercio electrónico de moda para etiquetar productos aplicaciones móviles para sugerencias de atuendos y sistemas de gestión de inventarios que requieren identificación rápida de prendas para un procesamiento eficiente
Si la API devuelve resultados parciales los usuarios deben verificar los niveles de confianza proporcionados Baja confianza puede indicar incertidumbre en la clasificación Resultados vacíos sugieren que no se detectaron prendas reconocibles lo que lleva a los usuarios a verificar la calidad o el contenido de la imagen
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
0ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
0ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
3.041ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
6.570ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
3.483ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.007ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
22ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
3.760ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
430ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
0ms