واجهة برمجة تطبيقات كشف خطوط اليد
اكتشف خط القلب وخط الرأس وخط الحياة من صور الكف باستخدام التعلم الآلي. ابنِ تطبيقات قراءة الكف وأدوات الصحة والمزيد.
شاهد النتائج
يكتشف نموذج ML الخاص بنا ثلاثة خطوط رئيسية في الكف مع تراكبات ملونة.
مصمم للمطورين
كشف 3 خطوط
اكتشف خط القلب وخط الرأس وخط الحياة بتقنية التجزئة الدلالية U-Net.
واجهة REST بسيطة
أرسل صورة base64، واحصل على صورة مركبة وأقنعة وإحصائيات. نقطة نهاية واحدة، بدون تعقيد.
استدلال سريع
زمن استجابة ~2 ثانية مع استدلال GPU المسرّع. جاهز لأحمال الإنتاج.
جربه في ثوانٍ
نقطة نهاية واحدة. أرسل صورة، واحصل على بيانات خطوط الكف.
curl -X POST https://api.trace-line.site/v1/palm/analyze \
-H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"image": "<base64-encoded-image>"
}'// Response
{
"overlay": "<base64-overlay-image>",
"masks": {
"heart": "<base64-mask>",
"head": "<base64-mask>",
"life": "<base64-mask>"
},
"lines": {
"heart": { "pixels": 1842, "confidence": 0.94 },
"head": { "pixels": 1567, "confidence": 0.91 },
"life": { "pixels": 2103, "confidence": 0.96 }
}
}الأسئلة الشائعة
ما هي خطوط الكف التي يكتشفها API؟+
يكتشف Traceline API ثلاثة خطوط رئيسية في الكف: خط القلب وخط الرأس وخط الحياة. يتم إرجاع كل خط كقناع ثنائي منفصل مع درجات الثقة.
ما مدى دقة الكشف؟+
يحقق النموذج المبني على U-Net عادةً ثقة بنسبة 90-96% على صور الكف الواضحة. تعتمد الدقة على جودة الصورة والإضاءة وموضع اليد.
ما تنسيقات الصور المدعومة؟+
يقبل API صور JPEG و PNG المشفرة بـ base64 بحجم أقصى 5 ميجابايت. للحصول على أفضل النتائج، استخدم صورًا جيدة الإضاءة مع توجيه الكف نحو الكاميرا.
ما سرعة استجابة API؟+
وقت الاستجابة النموذجي أقل من ثانيتين مع الاستدلال المسرّع بـ GPU. قد تستغرق الطلبات الأولى وقتًا أطول بسبب البدء البارد.
هل يمكن استخدامه للتطبيقات التجارية؟+
نعم. جميع الخطط، بما في ذلك الخطة المجانية، تسمح بالاستخدام التجاري. توفر خطة Pro حصصًا أعلى واستدلالًا ذا أولوية لأعباء العمل الإنتاجية.
هل يوجد SDK؟+
يستخدم API معيار REST + JSON ويمكن استدعاؤه من أي لغة تدعم HTTP. ستتوفر حزم SDK الرسمية لـ Python و JavaScript قريبًا.