실제 작동 확인
ML 모델이 세 가지 주요 손금을 색상 코드 오버레이로 감지합니다.
감정선두뇌선생명선
개발자를 위해 설계
3선 감지
U-Net 시맨틱 세그멘테이션으로 감정선, 두뇌선, 생명선을 감지합니다.
간단한 REST API
base64 이미지를 전송하면 오버레이, 마스크, 선 통계를 반환합니다. 하나의 엔드포인트, 복잡함 없음.
빠른 추론
GPU 가속 추론으로 약 2초 응답 시간. 프로덕션 워크로드에 적합합니다.
몇 초 만에 체험
하나의 엔드포인트. 이미지를 보내고 손금 데이터를 받으세요.
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 }
}
}자주 묻는 질문
API는 어떤 손금을 감지하나요?+
Traceline API는 감정선, 두뇌선, 생명선의 3가지 주요 손금을 감지합니다. 각 선은 개별 바이너리 마스크와 신뢰도 점수로 반환됩니다.
감지 정확도는 어느 정도인가요?+
U-Net 기반 모델은 선명한 손바닥 이미지에서 일반적으로 90-96%의 신뢰도를 달성합니다. 정확도는 이미지 품질, 조명 및 손 위치에 따라 달라집니다.
지원되는 이미지 형식은?+
API는 base64로 인코딩된 JPEG 및 PNG 이미지(최대 5MB)를 지원합니다. 최상의 결과를 위해 손바닥이 카메라를 향한 밝은 사진을 사용하세요.
API 응답 속도는?+
GPU 가속 추론으로 일반적으로 2초 이내에 응답합니다. 첫 번째 요청 시 콜드 스타트로 더 오래 걸릴 수 있습니다.
상업적 용도로 사용할 수 있나요?+
네. 무료 플랜을 포함한 모든 플랜에서 상업적 사용이 가능합니다. Pro 플랜은 프로덕션 워크로드를 위한 높은 할당량과 우선 추론을 제공합니다.
SDK가 있나요?+
API는 표준 REST + JSON을 사용하며 HTTP를 지원하는 모든 언어에서 호출할 수 있습니다. 공식 Python 및 JavaScript SDK가 곧 출시될 예정입니다.