O Vectorizer.AI oferece uma API completa para rastreamento de bitmap. A API rastreia pixels para vetores com fidelidade inigualável, de forma totalmente automática.
Entre com uma imagem bitmap e obtenha como retorno o resultado vetorizado:
$ curl https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize \ -u xyz123:[secret] \ -F image=@example.jpeg \ -o result.svg
// Requires: org.apache.httpcomponents.client5:httpclient5-fluent Request request = Request.post("https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize") .addHeader("Authorization", "Basic dmt5YzY3a3FhMjd5aWRkOltzZWNyZXRd") .body( MultipartEntityBuilder.create() .addBinaryBody("image", new File("example.jpeg")) // TODO: Replace with your image // TODO: Add more upload parameters here .build() ); ClassicHttpResponse response = (ClassicHttpResponse) request.execute().returnResponse(); if (response.getCode() == 200) { // Write result to disk, TODO: or wherever you'd like try (FileOutputStream out = new FileOutputStream("result.svg")) { response.getEntity().writeTo(out); } } else { System.out.println("Request Failed: Status: " + response.getCode() + ", Reason: " + response.getReasonPhrase()); }
using (var client = new HttpClient()) using (var form = new MultipartFormDataContent()) { client.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Basic", "INSERT_API_KEY_HERE"); form.Add(new ByteArrayContent(File.ReadAllBytes("example.jpeg")), "image", "example.jpeg"); // TODO: Replace with your image // TODO: Add more upload parameters here var response = client.PostAsync("https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize", form).Result; if (response.IsSuccessStatusCode) { // Write result to disk, TODO: or wherever you'd like FileStream outStream = new FileStream("result.svg", FileMode.Create, FileAccess.Write, FileShare.None); response.Content.CopyToAsync(outStream).ContinueWith((copyTask) => { outStream.Close(); }); } else { Console.WriteLine("Request Failed: Status: " + response.StatusCode + ", Reason: " + response.ReasonPhrase); } }
// Requires "request" to be installed (see https://www.npmjs.com/package/request) var request = require('request'); var fs = require('fs'); request.post({ url: 'https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize', formData: { image: fs.createReadStream('example.jpeg'), // TODO: Replace with your image // TODO: Add more upload options here }, auth: {user: 'xyz123', pass: '[secret]'}, followAllRedirects: true, encoding: null }, function(error, response, body) { if (error) { console.error('Request failed:', error); } else if (!response || response.statusCode != 200) { console.error('Error:', response && response.statusCode, body.toString('utf8')); } else { // Save result fs.writeFileSync("result.svg", body); } });
$ch = curl_init('https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize'); curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true); curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, array('Authorization: Basic dmt5YzY3a3FhMjd5aWRkOltzZWNyZXRd')); curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, array( 'image' => curl_file_create('example.jpeg'), // TODO: Add more upload options here )); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true); curl_setopt($ch, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, true); $data = curl_exec($ch); if (curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE) == 200) { // Save result file_put_contents("result.svg", $data); } else { echo "Error: " . $data; } curl_close($ch);
# Either use the sample code below, or this SDK: https://pypi.org/project/vectorizer-ai/ # Requires "requests" to be installed (see https://pypi.org/project/requests/) import requests response = requests.post( 'https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize', files={'image': open('example.jpeg', 'rb')}, data={ # TODO: Add more upload options here }, auth=('xyz123', '[secret]') ) if response.status_code == requests.codes.ok: # Save result with open('result.svg', 'wb') as out: out.write(response.content) else: print("Error:", response.status_code, response.text)
# Requires: gem install httpclient require 'httpclient' client = HTTPClient.new default_header: { "Authorization" => "Basic dmt5YzY3a3FhMjd5aWRkOltzZWNyZXRd" } response = client.post("https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize", { "image" => File.open("example.jpeg", "rb"), # TODO: Replace with your image # TODO: Add more upload parameters here }) if response.status == 200 then # Write result to disk, TODO: or wherever you'd like File.open("result.svg", 'w') { |file| file.write(response.body) } else puts "Error: Code: " + response.status.to_s + ", Reason: " + response.reason end
$ curl https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize \ -u xyz123:[secret] \ -F 'image.url=https://example.com/example.jpeg' \ -o result.svg
// Requires: org.apache.httpcomponents.client5:httpclient5-fluent Request request = Request.post("https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize") .addHeader("Authorization", "Basic dmt5YzY3a3FhMjd5aWRkOltzZWNyZXRd") .body( MultipartEntityBuilder.create() .addTextBody("image.url", "https://example.com/example.jpeg") // TODO: Replace with your image URL // TODO: Add more upload parameters here .build() ); ClassicHttpResponse response = (ClassicHttpResponse) request.execute().returnResponse(); if (response.getCode() == 200) { // Write result to disk, TODO: or wherever you'd like try (FileOutputStream out = new FileOutputStream("result.svg")) { response.getEntity().writeTo(out); } } else { System.out.println("Request Failed: Status: " + response.getCode() + ", Reason: " + response.getReasonPhrase()); }
using (var client = new HttpClient()) using (var form = new MultipartFormDataContent()) { client.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Basic", "INSERT_API_KEY_HERE"); form.Add(new StringContent("https://example.com/example.jpeg"), "image.url"); // TODO: Replace with your image URL // TODO: Add more upload parameters here var response = client.PostAsync("https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize", form).Result; if (response.IsSuccessStatusCode) { // Write result to disk, TODO: or wherever you'd like FileStream outStream = new FileStream("result.svg", FileMode.Create, FileAccess.Write, FileShare.None); response.Content.CopyToAsync(outStream).ContinueWith((copyTask) => { outStream.Close(); }); } else { Console.WriteLine("Request Failed: Status: " + response.StatusCode + ", Reason: " + response.ReasonPhrase); } }
// Requires "request" to be installed (see https://www.npmjs.com/package/request) var request = require('request'); var fs = require('fs'); request.post({ url: 'https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize', formData: { 'image.url': 'https://example.com/example.jpeg', // TODO: Replace with your image // TODO: Add more upload options here }, auth: {user: 'xyz123', pass: '[secret]'}, followAllRedirects: true, encoding: null }, function(error, response, body) { if (error) { console.error('Request failed:', error); } else if (!response || response.statusCode != 200) { console.error('Error:', response && response.statusCode, body.toString('utf8')); } else { // Save result fs.writeFileSync("result.svg", body); } });
$ch = curl_init('https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize'); curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true); curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, array('Authorization: Basic dmt5YzY3a3FhMjd5aWRkOltzZWNyZXRd')); curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, array( 'image.url' => 'https://example.com/example.jpeg', // TODO: Add more upload options here )); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true); curl_setopt($ch, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, true); $data = curl_exec($ch); if (curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE) == 200) { // Save result file_put_contents("result.svg", $data); } else { echo "Error: " . $data; } curl_close($ch);
# Either use the sample code below, or this SDK: https://pypi.org/project/vectorizer-ai/ # Requires "requests" to be installed (see https://pypi.org/project/requests/) import requests response = requests.post( 'https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize', data={ 'image.url': 'https://example.com/example.jpeg', # TODO: Add more upload options here }, auth=('xyz123', '[secret]') ) if response.status_code == requests.codes.ok: # Save result with open('result.svg', 'wb') as out: out.write(response.content) else: print("Error:", response.status_code, response.text)
# Requires: gem install httpclient require 'httpclient' client = HTTPClient.new default_header: { "Authorization" => "Basic dmt5YzY3a3FhMjd5aWRkOltzZWNyZXRd" } response = client.post("https://pt.vectorizer.ai/api/v1/vectorize", { "image.url" => "https://example.com/example.jpeg", # TODO: Replace with your image URL # TODO: Add more upload parameters here }) if response.status == 200 then # Write result to disk, TODO: or wherever you'd like File.open("result.svg", 'w') { |file| file.write(response.body) } else puts "Error: Code: " + response.status.to_s + ", Reason: " + response.reason end
Você pode integrar e testar a API gratuitamente. Não é necessário assinar.
Para desenvolvimento, use mode=test
. Você pode avaliar a qualidade do resultado usando o app interativo da Web na página inicial do site.
Os resultados de produção requerem assinatura e cada um corresponde a 1,00 crédito.
Também oferecemos a visualização de uma prévia dos resultados, para que o seu usuário final os veja antes de fazer a compra.
As prévias são imagens PNG quatro vezes maiores do que a imagem de entrada, contêm uma marca d'água discreta e custam 0,20 crédito cada uma.
Use mode=preview
para ver um resultado prévio.
Consulta os planos de assinatura na página de preços.
A API usa autenticação padrão HTTP básica de acesso. Todas as requisições para a API devem ser feitas em HTTPS e incluir suas credenciais da API, tendo API Id como usuário e API Secret como senha.
Sua biblioteca de cliente HTTP deve aceitar Indicação de Nome do Servidor (SNI) para fazer requisições corretamente. Se você estiver recebendo erros de handshake estranhos, provavelmente esta é a causa.
O uso da API tem limite de taxa com margens generosas e não há tetos definitivos.
Durante as operações conduzidas pelo usuário final, é improvável que você tenha limitações de velocidade, pois o uso é adaptado pelo sistema de forma transparente.
No entanto, para trabalhos em lote, recomendamos começar com no máximo cinco ramificações e adicionar uma nova ramificação a cada cinco minutos, até atingir o nível de paralelismo desejado. Se você precisa de mais de 100 ramificações simultâneas, fale conosco antes de começar.
Se enviar requisições em excesso, você começará a receber respostas do tipo 429 Too Many Requests
. Se isso ocorrer, você deverá aplicar um algoritmo de back off linear: na primeira resposta desse tipo, aguarde 5 segundos até reenviar a requisição seguinte. Na segunda resposta 429 consecutiva, aguarde 2 x 5=10 segundos até reenviar a requisição seguinte. Na terceira, aguarde 3 x 5=15 segundos, e assim por diante.
Você poderá reinicializar o contador de back off após o processamento satisfatório de uma requisição, e o back off deve ser aplicado ramificação a ramificação, ou seja, as ramificações devem operar independentemente.
POST
https://api.vectorizer.ai/api/v1/vectorize
Para vetorizar uma imagem, basta fazer um upload de arquivo HTTP POST padrão. Lembre-se de que o Content-Type deve ser multipart/form-data
no upload de arquivos binários.
A tabela abaixo lista todos os parâmetros da API para que você possa testar agora. Cada parâmetro tem uma descrição sucinta, mas você pode consultar mais detalhes na Documentação de opções de saída.
Data | Alterar |
---|---|
3 de out. de 2023 |
Esclarecimento de que output.gap_filler.enabled=true resulta em mais cores do que o solicitado em processing.max_colors .
|
20 de set. de 2023 |
Foi adicionado mode
|
1 de ago. de 2023 |
Grupo completo de opções do tamanho da saída foi adicionado com as seguintes opções: output.size.scale , output.size.width , output.size.height , output.size.unit , output.size.aspect_ratio , output.size.align_x , output.size.align_y , output.size.input_dpi e output.size.output_dpi . Grupo de opções de saída bitmap foi adicionado com uma opção: output.bitmap.anti_aliasing_mode .
|
7 de jun. de 2023 |
Foi adicionado processing.max_colors
|
31 de mai. de 2023 | Grande expansão dos parâmetro da API. Atualização do endpoint da API. |
10 de mar. de 2023 | Liberação inicial. |