Object Detection API
POST
/app/{app-key}/image-detection/{service-key}이미지를 입력받은 뒤에 이미지에 있는 객체를 인식한뒤 객체타입과 위치값을 반환합니다.
## 특징 - 이미지에 있는 객체들을 인식한뒤 객체타입과 위치값을 반환합니다. - 인식된 객체의 위치를 박스로 표시하고 객체의 이름과 스코어를 함께 반환합니다. - 인식된 객체의 스코어를 필터링할 수 있는 옵션을 제공합니다. - 인식된 객체와 박스의 크기의 여백을 조정할 수 있는 옵션을 제공합니다. - 한국어와 영어중 결과값을 설정할 수 있습니다.
## 인식 범위 인식할 수 있는 객체의 범위는 총 601종류로 [Object Detection 라벨리스트](doc-534903?nav=1)에서 확인할 수 있습니다.
## 사전 준비 API를 사용하기 위해서는 먼저 워크스페이스의 `app-key`와 `service-key` 그리고 `api토큰`이 있어야 합니다.
api토큰
은 워크스페이스를 생성한 뒤 [설정] > [보안] 탭에서 발급받으실 수 있습니다.app-key
와service-key
는 생성한 서비스의 상세페이지에서 확인하실 수 있습니다.- 인증에 대한 자세한 가이드는 인증에서 확인하실 수 있습니다.
:::highlight blue
:material-outline-info: 인증에 대한 자세한 정보는 API 인증에서 확인하실 수 있습니다.
:::
Request
Path Params
app-key
string
required
앱 키
service-key
string
required
서비스 키
Header Params
Authorization
string
required
Bearer API토큰
Body Params application/json
imageUrl
string
required
인식할 대상의이미지의 URL경로
threshold
integer
optional
점수 기준치 ex) 0.25로 설정할 시 0.25이상의 score를 가진 객체만 조회
>= 0.25<= 1
Default:
0.25
margin
integer
optional
객체의 위치 박스 여백의 비율
>= 0<= 1
Default:
0.05
lang
string
optional
결과의 언어 en | ko
Default:
en
Example
{
"imageUrl": "[인식할 대상 이미지 URL]",
"threshold": "[점수 기준치 (0.0 ~ 1.0)]",
"margin": "[객체 박스 여백 비율 (0.0 ~ 1.0)]",
"lang": "[결과 언어 (ko, en 등)]"
}
Responses
Success(200)
HTTP Code: 200
Content Type : JSONapplication/json
Data Schema
result
string
required
요청 결과 (success | error)
data
array [object {4}]
required
name
string
required
인식된 객체의 라벨명
accuracy
number
required
인식된 객체의 정확도
boundingBox
object
required
인식된 객체의 박스 크기와 위치값
points
object
required
인식된 객체의 박스 좌표
Example
{
"result": "success",
"data": [
{
"name": "버스", // 객체 이름
"accuracy": 0.99983, // 객체의 정확도 (0.0 ~ 1.0)
"boundingBox": {
"width": 0.16335, // 객체의 박스 크기(%)
"height": 0.15985, // 객체의 박스 크기(%)
"left": 0.5147, // 객체의 X축 박스 위치(%)
"top": 0.83521 // 객체의 Y축 박스 위치(%)
},
"points": {
"top": 0.87917, // 객체 박스의 상단 위치(%)
"bottom": 0.94768, // 객체 박스의 하단 위치(%)
"left": 0.54179, // 객체 박스의 좌측 위치(%)
"right": 0.64576 // 객체 박스의 우측 위치(%)
}
},
{
"name": "고양이",
"accuracy": 0.89906,
"boundingBox": {
"width": 0.22537,
"height": 0.16415,
"left": 0.34146,
"top": 0.79767
},
"points": {
"top": 0.83965,
"bottom": 0.91602,
"left": 0.35944,
"right": 0.53984
}
},
]
}
Modified at 4 months ago