{"success":true,"image_url":"https://thirstycatfountains.com/wp-content/uploads/main-coon-82323__340-300x225.jpg","output":[{"label":"Maine Coon","score":0.95}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/6626/animal+specie+recognition+api/9726/classification?url=https://thirstycatfountains.com/wp-content/uploads/main-coon-82323__340-300x225.jpg' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Reconocimiento de Especies Animales API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
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Requerido
Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.
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Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
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La API de Reconocimiento de Especies Animales es una herramienta avanzada de inteligencia artificial diseñada para identificar con precisión a los animales a partir de una imagen proporcionada a través de una URL. Al aprovechar modelos de visión por computadora de última generación, esta API permite la detección y clasificación de una amplia gama de especies animales, incluidos mamíferos, aves, reptiles, anfibios y más, todo en cuestión de segundos.
El funcionamiento es simple: el usuario envía una solicitud con la URL de una imagen, y la API devuelve el nombre científico.
El endpoint de Clasificación 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 por la URL de la imagen, y concluye con un array de resultados de clasificación, cada uno detallando las especies identificadas y su puntuación de confianza.
El punto de clasificación requiere un solo parámetro: la URL de la imagen. Los usuarios deben proporcionar una URL válida que apunte a la imagen del ave 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. Puntuaciones más altas indican mayor confianza en la identificación.
La precisión de los datos se mantiene mediante avanzados algoritmos de aprendizaje automático que analizan las características visuales de los gatos. La formación continua con conjuntos de datos diversos ayuda a mejorar el rendimiento y la fiabilidad del modelo.