検出結果を見る
MLモデルが3本の主要な手相線をカラーコードで検出します。
感情線知能線生命線
開発者のために設計
3本の線を検出
U-Netによるセマンティックセグメンテーションで感情線・知能線・生命線を検出します。
シンプルなREST API
base64画像を送信するだけ。オーバーレイ画像、マスク、統計情報を返却します。
高速な推論
GPU推論で約2秒のレスポンスタイム。本番ワークロードにも対応。
数秒で試せます
1つのエンドポイント。画像を送信して手相データを取得。
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 }
}
}よくある質問
APIはどの手相線を検出しますか？+
Traceline APIは3つの主要な手相線（感情線、知能線、生命線）を検出します。各線は個別のバイナリマスクと信頼度スコアとして返されます。
検出精度はどのくらいですか？+
U-Netベースのモデルは、鮮明な手のひら画像で通常90〜96%の信頼度を達成します。精度は画像品質、照明、手の位置に依存します。
対応している画像形式は？+
APIはbase64エンコードされたJPEGおよびPNG画像（最大5MB）を受け付けます。最良の結果を得るには、手のひらをカメラに向けた明るい写真を使用してください。
APIのレスポンス速度は？+
GPU推論により通常2秒以内で応答します。初回リクエスト時のコールドスタートではより長くかかる場合があります。
商用利用は可能ですか？+
はい。無料プランを含むすべてのプランで商用利用が可能です。Proプランでは本番環境向けの高いクォータと優先推論を提供しています。
SDKはありますか？+
APIは標準的なREST + JSONを使用しており、HTTPを使用する任意の言語から呼び出せます。公式のPythonおよびJavaScript SDKは近日公開予定です。