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Smart Crop
被写体認識、顔認識、またはトリムベースのスマートな切り抜きです。Sharpのattention/entropy戦略とAI顔検出を用いて、賢くフレーミングします。
API Endpoint
POST /api/v1/tools/image/smart-crop
処理: 非同期(202を返し、/api/v1/jobs/{jobId}/progressをSSEでポーリングしてステータスを取得)
モデルバンドル: face-detection(200〜300 MB)- faceモードでのみ必要
Parameters
| Parameter | Type | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|---|
| file | file | Yes | - | 画像ファイル(multipart) |
| mode | string | No | "subject" | 切り抜きモード: subject, face, trim。(従来値のattentionとcontentはそれぞれsubjectとtrimに対応します) |
| strategy | string | No | "attention" | subjectモードの戦略: attentionまたはentropy |
| width | integer | No | - | 目標の幅(ピクセル) |
| height | integer | No | - | 目標の高さ(ピクセル) |
| padding | integer | No | 0 | 被写体周囲の余白の割合(0〜50) |
| facePreset | string | No | "head-shoulders" | 顔フレーミングのプリセット: closeup, head-shoulders, upper-body, half-body |
| sensitivity | number | No | 0.5 | 顔検出の感度(0〜1) |
| threshold | integer | No | 30 | トリムモードでの背景検出のしきい値(0〜255) |
| padToSquare | boolean | No | false | トリム結果を正方形にパディングします |
| padColor | string | No | "#ffffff" | パディングの背景色 |
| targetSize | integer | No | - | パディング済み出力の目標サイズ(ピクセル) |
| quality | integer | No | - | 出力品質(1〜100) |
Example Request
bash
curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/smart-crop \
-F "[email protected]" \
-F 'settings={"mode":"face","width":1080,"height":1080,"facePreset":"head-shoulders"}'Response
Initial Response (202 Accepted)
json
{
"jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
"async": true
}Progress (SSE at /api/v1/jobs/{jobId}/progress)
event: progress
data: {"phase":"processing","percent":50}Final Result (via SSE)
json
{
"phase": "complete",
"percent": 100,
"result": {
"jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
"downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/portrait_smartcrop.jpg",
"originalSize": 500000,
"processedSize": 320000
}
}Modes
Subject Mode
Sharpのattentionまたはentropy戦略を用いて、視覚的に最も興味深い領域を見つけ、その周囲を切り抜きます。
Face Mode
AIで顔を検出し、指定したfacePresetを用いて検出された顔の周囲を切り抜きます。顔が検出されない場合はsubjectモード(attention戦略)にフォールバックします。
Trim Mode
画像から均一な余白/背景を取り除きます。オプションで、指定した背景色と目標サイズで結果を正方形にパディングします。
Notes
- このツールは
executionHint: "long"を指定したcreateToolRouteファクトリを使用するため、SSE進捗とともに202を返します。 - faceモードには
face-detectionモデルバンドル(200〜300 MB)が必要です。 - subjectモードとtrimモードはAIモデルバンドルなしで動作します。
facePresetは、検出された顔をどれだけタイトにフレーミングするかを決定します。closeupが最もタイトで、half-bodyが最も広くなります。- 幅/高さが指定されない場合、デフォルトは1080x1080です。
