Acerca de la API:
Nuestra API de Reconocimiento de Manos es una herramienta poderosa para detectar y rastrear manos en imágenes. La API está diseñada para trabajar con imágenes de entrada que sean decodificables y tengan proporciones apropiadas. La API procesa la imagen y devuelve información detallada sobre las manos que detecta.
La salida incluye el marco de coordenadas de cada mano, que proporciona la ubicación y orientación de la mano en la imagen. Además, la API ofrece información de coordenadas de 21 nodos óseos para cada mano. Esta información detallada puede utilizarse para una variedad de aplicaciones, como realidad virtual y aumentada, interacción humano-computadora y reconocimiento de gestos.
La API utiliza algoritmos de visión por computadora de vanguardia para analizar la imagen y detectar manos con alta precisión. Es capaz de manejar una amplia gama de condiciones de iluminación, poses de manos y fondos, lo que la convierte en una herramienta versátil para cualquier aplicación que requiera reconocimiento de manos.
La API se puede integrar fácilmente en su sistema existente, ya sea una aplicación móvil, un sitio web o una aplicación independiente. Está diseñada para ser fácil de usar y accesible para desarrolladores de todos los niveles de habilidad.
En general, nuestra API de Reconocimiento de Manos es una herramienta poderosa y versátil para detectar y rastrear manos en imágenes. Con su salida detallada y su interfaz fácil de usar, es la solución perfecta para una amplia gama de aplicaciones que requieren reconocimiento de manos.
Proporcione la URL de la imagen de su elección y recupere la información reconocida por la mano en la imagen.
Realidad Virtual y Aumentada: Use la API para rastrear e interpretar gestos de manos, lo que permite una interacción más natural e intuitiva con entornos virtuales.
Interacción Humano-computadora: Use la API para habilitar los gestos de mano como entrada para controlar dispositivos y aplicaciones, proporcionando una alternativa a los métodos de entrada tradicionales como el ratón y el teclado.
Reconocimiento de Lengua de Signos: Use la API para detectar e interpretar gestos de manos en lengua de signos, haciendo que la comunicación sea más accesible para las personas sordas y con dificultades auditivas.
Juegos: Use la API para rastrear los movimientos de las manos e interpretarlos como acciones dentro del juego, lo que permite una experiencia de juego más inmersiva e interactiva.
Robótica: Use la API para interpretar gestos de mano como comandos para controlar sistemas robóticos, lo que permite una interacción más natural e intuitiva entre humanos y robots.
Investigación Médica: Use la API para rastrear y analizar los movimientos de las manos en pacientes con condiciones que afectan las habilidades motoras, como la enfermedad de Parkinson, para estudiar y comprender la progresión de la enfermedad.
Además de las limitaciones de llamadas a la API por mes, no hay otras limitaciones.
Pasa la URL de la imagen de la mano de donde deseas extraer la información y las coordenadas.
Reconocimiento de manos - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
imageUrl |
[Requerido] |
{"code":0,"data":{"hand_info":[{"hand_parts":{"4":{"y":204,"x":486,"score":0.81871610879898},"10":{"y":321,"x":454,"score":0.81764525175095},"5":{"y":242,"x":422,"score":0.63888543844223},"11":{"y":359,"x":491,"score":0.79886507987976},"12":{"y":390,"x":523,"score":0.81205058097839},"7":{"y":321,"x":497,"score":0.83726966381073},"18":{"y":343,"x":391,"score":0.81639093160629},"13":{"y":305,"x":380,"score":0.67881578207016},"0":{"y":226,"x":263,"score":0.59736984968185},"8":{"y":353,"x":529,"score":0.8176703453064},"19":{"y":364,"x":422,"score":0.78116250038147},"9":{"y":274,"x":406,"score":0.72501480579376},"6":{"y":289,"x":470,"score":0.82305908203125},"16":{"y":396,"x":497,"score":0.85061377286911},"1":{"y":173,"x":327,"score":0.49955746531487},"3":{"y":194,"x":433,"score":0.7212952375412},"17":{"y":321,"x":353,"score":0.74342161417007},"2":{"y":167,"x":385,"score":0.66624820232391},"14":{"y":343,"x":428,"score":0.8819363117218},"15":{"y":369,"x":465,"score":0.86385977268219},"20":{"y":390,"x":454,"score":0.85869860649109}},"location":{"top":167,"height":229,"score":16.048545837402,"left":263,"width":266}}],"hand_num":1},"message":"success"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/1102/hand+recognition+api/960/hand+recognition?imageUrl=https://uploads-ssl.webflow.com/577065f4e06b550b0c190c5c/583bb3ca5b8693a10835b1f3_Sophie%27s%20hand_BEN7244.jpg' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| 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.
La API de Reconocimiento de Manos devuelve información detallada sobre las manos detectadas en imágenes, incluyendo el marco de coordenadas para cada mano y las coordenadas de 21 nodos óseos, que representan puntos clave en la mano.
Los campos clave en los datos de respuesta incluyen "hand_info", que contiene un array de manos detectadas, y "hand_parts", que proporciona las coordenadas (x, y) y los puntajes de confianza para cada uno de los 21 nodos óseos.
Los datos de respuesta están estructurados como un objeto JSON. Incluye un "código" que indica el estado de la solicitud y un objeto "datos" que contiene "información_de_mano," que enumera las manos detectadas y sus correspondientes coordenadas de nodos óseos.
La API proporciona información sobre la detección de manos, incluida la ubicación y orientación de cada mano, así como coordenadas detalladas para 21 puntos específicos en la mano, útiles para aplicaciones como el reconocimiento de gestos y la interacción virtual.
Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes proporcionando diferentes URLs de imágenes al endpoint POST Reconocimiento de Manos. La API procesa la imagen especificada y devuelve datos de detección de manos basados en el contenido de esa imagen.
Los casos de uso típicos incluyen aplicaciones de realidad virtual y aumentada para el seguimiento de gestos, interacción humano-computadora para métodos de entrada alternativos, juegos para experiencias inmersivas y investigación médica para analizar los movimientos de las manos en pacientes.
La API de Reconocimiento de Manos emplea algoritmos avanzados de visión por computadora que están diseñados para manejar diversas condiciones de iluminación y poses de la mano, asegurando alta precisión en la detección y seguimiento de manos en diversos escenarios.
Los usuarios pueden esperar una estructura JSON consistente con un campo "code" y un objeto "data". Cada mano detectada tendrá un objeto "hand_parts" correspondiente que contendrá coordenadas y puntuaciones, indicando la fiabilidad de cada punto detectado.
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
2.610ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
477ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.104ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.428ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
855ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
820ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
1.608ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
211ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
856ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
949ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
255ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
2.147ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
5.312ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.765ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
20.003ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
398ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
326ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.733ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
799ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
850ms