API 참조 문서

텍스트 감지

Name: SciFig
Author: SciFig

`replace_text` 편집으로 변경하기 전에 이미지 속 텍스트 라벨을 찾습니다.

요청 및 응답#

{"image": "<file_id>"} 및 Idempotency-Key를 포함한 POST /images/text-detections. 필요한 범위: figures:generate. 무료이며 동기 방식으로 200을 반환합니다:

{
  "id": "c222cd46-d923-4abf-aa28-cdc72ad06623",
  "object": "text_detection",
  "width": 2048,
  "height": 1536,
  "texts": [
    { "index": 0, "text": "Nucleus", "corners": [{ "x": 75, "y": 260 }, { "x": 241, "y": 260 }, { "x": 241, "y": 295 }, { "x": 75, "y": 295 }] }
  ]
}

texts는 읽는 순서대로 정렬되며, corners는 이미지 내 각 라벨의 픽셀 좌표입니다.
같은 키로 다시 요청하면 감지를 다시 실행하지 않고 같은 결과를 반환합니다. 같은 키에 다른 이미지를 지정하면 409 IDEMPOTENCY_CONFLICT를 반환합니다.
텍스트 감지는 웹사이트와 공유하는 계정별 15분당 20회 제한이 적용됩니다. 초과하면 429 RATE_LIMITED를 반환합니다.
id를 동일한 이미지와 함께 replace_text 편집에 전달하세요. 해당 이미지와 내 계정에서만 사용할 수 있습니다.
이미지는 PNG, JPEG 또는 WebP의 file_id입니다. 텍스트 인식기의 일시적 장애는 Retry-After가 포함된 503 SERVICE_UNAVAILABLE을 반환하므로 같은 키로 재시도하세요. 감지가 실행되었지만 결과가 없으면 502 TASK_FAILED(TEXT_DETECTION_FAILED)를 반환하므로 새 키로 다시 요청하세요.

cURL#

curl -X POST https://scifig.ai/api/v1/images/text-detections \
  -H "Authorization: Bearer $SCIFIG_API_KEY" \
  -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
  -H "Prefer: wait=25" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "<file_id>"
  }'

JavaScript#

const response = await fetch('https://scifig.ai/api/v1/images/text-detections', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.SCIFIG_API_KEY}`,
    'Idempotency-Key': crypto.randomUUID(),
    Prefer: 'wait=25',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    "image": "<file_id>"
  }),
});
const result = await response.json();
console.log(response.status, result);

Python#

import os
import uuid

import requests

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {os.environ['SCIFIG_API_KEY']}",
    "Idempotency-Key": str(uuid.uuid4()),
    "Prefer": "wait=25",
}
response = requests.post(
    "https://scifig.ai/api/v1/images/text-detections",
    headers=headers,
    json={
        "image": "<file_id>"
    },
    timeout=60,
)
print(response.status_code, response.json())

이전이미지 편집 다음이미지 업스케일이미지를 2K, 4K 또는 8K로 업스케일합니다.