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智能裁剪 ​

智能的主体感知、人脸感知或基于修剪的裁剪。使用 Sharp 的注意力/熵策略和 AI 人脸检测实现智能取景。

API 端点 ​

POST /api/v1/tools/image/smart-crop

处理方式: 异步(返回 202,通过 SSE 轮询 /api/v1/jobs/{jobId}/progress 获取状态)

模型包: face-detection(200-300 MB)- 仅 face 模式需要

参数 ​

参数类型必填默认值说明
filefile是-图像文件(multipart)
modestring否"subject"裁剪模式:subject、face、trim。(旧值 attention 和 content 分别映射到 subject 和 trim)
strategystring否"attention"主体模式的策略:attention 或 entropy
widthinteger否-目标宽度(像素)
heightinteger否-目标高度(像素)
paddinginteger否0主体周围的内边距百分比(0-50)
facePresetstring否"head-shoulders"人脸取景预设:closeup、head-shoulders、upper-body、half-body
sensitivitynumber否0.5人脸检测灵敏度(0-1)
thresholdinteger否30修剪模式下的背景检测阈值(0-255)
padToSquareboolean否false将修剪后的结果填充为正方形
padColorstring否"#ffffff"填充用的背景颜色
targetSizeinteger否-填充输出的目标尺寸(像素)
qualityinteger否-输出质量(1-100)

示例请求 ​

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"}'

响应 ​

初始响应(202 Accepted) ​

json
{
  "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
  "async": true
}

进度(SSE,位于 /api/v1/jobs/{jobId}/progress) ​

event: progress
data: {"phase":"processing","percent":50}

最终结果(通过 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
  }
}

模式 ​

主体模式 ​

使用 Sharp 的注意力或熵策略找到视觉上最有趣的区域,并围绕它进行裁剪。

人脸模式 ​

使用 AI 检测人脸,然后根据指定的 facePreset 围绕检测到的人脸取景裁剪。如果未检测到人脸,则回退到主体模式(注意力策略)。

修剪模式 ​

移除图像中均匀的边框/背景。可选地使用指定的背景颜色和目标尺寸将结果填充为正方形。

说明 ​

  • 该工具使用带 executionHint: "long" 的 createToolRoute 工厂,因此返回 202 并附带 SSE 进度。
  • 人脸模式需要 face-detection 模型包(200-300 MB)。
  • 主体模式和修剪模式无需任何 AI 模型包即可工作。
  • facePreset 决定裁剪对检测到的人脸取景的紧密程度:closeup 最紧凑,half-body 最宽松。
  • 如果未指定宽度/高度,则默认为 1080x1080。