📡 اطلاعات API

API تحلیل تصویر هوشمند معمولاً با ارسال داده تصویری (عکس آپلودشده، یا URL تصویر) به یک endpoint خاص، عملیات شناسایی شی، دسته‌بندی تصویر، تشخیص متن (OCR) یا چهره را طی چند ثانیه انجام داده و داده خروجی را به صورت JSON ساختاریافته به توسعه‌دهنده باز می‌گرداند.

💻 مثال کد API

نمونه فراخوانی ساده یک API تحلیل تصویر (مثلاً تشخیص اشیاء) با curl:

curl -X POST "https://api.example-ai.com/v1/image/detect" \
 -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"image_url": "https://ex.com/img/test.jpg"}'
    

پاسخ نمونه (JSON):

{
 "objects": [
     {"label": "car", "confidence": 0.87, "box": [120, 210, 430, 515]},
     {"label": "person", "confidence": 0.93, "box": [48, 300, 200, 600]}
 ],
 "success": true
}
    

⚡ عملکرد و زمان پاسخ

بیشتر APIهای معتبر تحلیل تصویر پاسخ را در بازه زمانی ۱-۳ ثانیه فراهم می‌کنند. این سرعت با توجه به قدرت سرورهای ابری و بهینه‌سازی مدل‌های AI تضمین می‌شود.

راهنمای گام‌به‌گام اتصال و استفاده از Image Analysis API در پروژه‌های توسعه نرم‌افزار

یکی از الزامات توسعه نرم‌افزارهای مدرن با قابلیت تشخیص و تحلیل تصویر، استفاده و ادغام حرفه‌ای API هوش مصنوعی تحلیل تصویر است. در این راهنما، پروسه پیاده‌سازی و اتصال گام‌به‌گام واسط برنامه‌نویسی تحلیل تصویر را در پروژه‌های واقعی توسعه‌دهندگان بررسی خواهیم کرد تا بتوانید به راحتی سرویس‌های پیشرفته پردازش عکس را به اپلیکیشن‌ها یا سایت خود اضافه کنید.

1. ایجاد حساب کاربری و دریافت کلید API
   ابتدا باید در وب‌سایت ارائه‌دهنده API موردنظر ثبت‌نام کرده و کلید احراز هویت (API Key) دریافت کنید. برای آموزش دقیق، مطلب راهنمای دریافت کلید ای پی آی هوش مصنوعی را ببینید.
2. نصب کتابخانه یا SDK مناسب
   اکثر APIها برای زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب مانند Python یا JavaScript SDK و نمونه کد ارائه می‌دهند. برای پایتون:
   pip install requests یا pip install openai
3. پیکربندی پارامترها و آماده‌سازی تصویر
   پارامترهای کلیدی مثل آدرس endpoint، کلید API، نوع عکس (url یا base64)، و تنظیمات انتخاب مدل را مشخص و در کد خود قرار دهید.
4. ارسال درخواست به Endpoint تحلیل تصویر

   💻 مثال کد - Python (استفاده از requests):

   import requests
   url = 'https://api.example.com/v1/image/analyze'
   headers = {
       'Authorization': 'Bearer ',
       'Content-Type': 'application/json'
   }
   data = {
       'image_url': 'https://site.com/image.jpg'
   }
   response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
   print(response.json())
   

   💻 مثال کد - JavaScript (fetch و FormData):

   const formData = new FormData();
   formData.append("image", fileInput.files[0]);
   fetch("https://api.example.com/v1/image/analyze", {
     method: "POST",
     headers: {
       Authorization: "Bearer <API_KEY>"
     },
     body: formData
   })
   .then(res => res.json())
   .then(data => console.log(data));
   

5. دریافت، بررسی و مدیریت پاسخ API (Response)
   پاسخ دریافتی معمولاً حاوی نتایج تحلیل (مثل اشیاء شناسایی‌شده، برچسب‌ها، مختصات، درصد اطمینان و ...) در فرمت JSON است. می‌توانید مقادیر را مستقیماً در UI پروژه یا با توابع مختلف مدیریت کنید.
6. مدیریت خطا و محدودیت‌ها (Rate Limit & Error Handling)
   بررسی کد وضعیت (Status Codes) و پیام خطاهای رایج اهمیت زیادی دارد. رایج‌ترین موارد:
   • 401: احراز هویت نامعتبر (API Key اشتباه یا منقضی)
   • 403 یا 429: عبور از سقف محدودیت تعداد درخواست
   • 415: فرمت تصویر ناسازگار

   ⚠️ محدودیت درخواست

   همیشه مستندات API را برای اطلاع از میزان Rate Limit بررسی و پیاده‌سازی Circuit Breaker، retry و backoff را جدی بگیرید.

7. تست لوکال و دیباگینگ
   برای تست endpointها و سریع‌تر کردن پروسه توسعه، ابزارهایی مانند Postman، curl یا حتی افزونه‌های مرورگر به شما کمک می‌کنند قبل از نوشتن کد پروژه، خروجی API را مشاهده و آنالیز نمایید.
8. سازماندهی ساختار پروژه
   پیشنهاد می‌شود یک پوشه اختصاصی مثلاً /services/imageAI/ برای کدهای ارتباط با API و یک فایل جدا برای تعریف تنظیمات و کلیدها داشته باشید تا مدیریت، نگهداری و مقیاس‌پذیری راحت‌تری تجربـه کنید.

نکات کلیدی و توصیه‌های فنی

• از نگهداری کلید API در فایل‌های public خودداری کنید؛ بهترین روش ذخیره در محیط‌های امن یا env variables است.
• در صورت وجود خطا، بررسی Status Code و پیام Error، لاگ کردن و مدیریت graceful failure بسیار مهم است.
• قبل از ارسال درخواست bulk یا موازی، محدودیت‌های concurrency و rate limit را بخوانید.
• از نسخه local endpoint (در صورت وجود) جهت توسعه سریع و کاهش تست آنلاین بهره بگیرید.

در مجموع با دنبال کردن این مراحل قادر خواهید بود هر گونه سرویس Image AI API را با کمترین چالش به پروژه‌های نرم‌افزاری خود اضافه نمایید. برای یادگیری بیشتر، پیشنهاد می‌شود از منابعی مانند API هوش مصنوعی چیست و همچنین راهنمای استفاده از APIهای هوش مصنوعی استفاده کنید.

نمونه کدهای عملی برای فراخوانی و یکپارچه‌سازی API تحلیل تصویر

برای توسعه‌دهندگان، دیدن نمونه کد واقعی و راه‌های یکپارچه‌سازی عملی API هوش مصنوعی تحلیل تصویر (Image Analysis API) در پروژه‌ها حیاتی است. در این بخش، تمرکز ما بر ارائه مثال‌های کاربردی فراخوانی API پردازش تصویر، نحوه ارسال تصویر، مدیریت توکن و پردازش response خواهد بود — همه با هدف ساده‌تر شدن پیاده‌سازی و افزایش سرعت توسعه نرم‌افزار.

کد ساده فراخوانی API تحلیل تصویر با Python (requests)

import requests
url = "https://api.example.com/image/analyze"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
}
files = {"image": open("test.jpg", "rb")}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
result = response.json()
print(result)
    

نمونه کد cURL — تست سریع API در ترمینال

curl -X POST "https://api.example.com/image/analyze" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "image=@test.jpg"
    

نمونه کد با Node.js (fetch) — نمونه ارسال تصویر با آدرس URL

// Node.js sample using fetch API
const fetch = require('node-fetch');
fetch('https://api.example.com/image/analyze', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    image_url: 'https://your-cdn.com/photo.png'
  })
})
.then(res => res.json())
.then(data => console.log(data))
.catch(err => console.error("Error:", err));
    

مدیریت Authentication و تنظیم Header— مثال عملی

• تنظیم کلید API یا توکن Bearer الزامی است.
• در درخواست, هدر Authorization: Bearer YOUR_API_KEY را درج کنید.

ارسال انواع ورودی تصویر به API

• بارگذاری فایل با multipart/form-data (مثال بالا).
• استفاده از image_url برای تصاویر آنلاین (مثال Nodejs بالا).

توجه: نوع ورودی بسته به داکیومنت API انتخاب می‌شود؛ معمولاً endpoint های flex دارند.

مدیریت پاسخ API و دریافت نتایج تحلیل تصویر

Python: Handle API response
result = response.json()
if "labels" in result:
    for label in result["labels"]:
        print("Label:", label["name"], "| Confidence:", label["confidence"])
else:
    print("No labels found in response!")
    

یکپارچه‌سازی API در اپلیکیشن ساده (مثلاً CLI)

می‌توانید کد فراخوانی API را درون یک تابع قرار دهید که عکس دریافت و خروجی تحلیل را بازگرداند:

def analyze_image(image_path):
    url = "https://api.example.com/image/analyze"
    headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
    files = {"image": open(image_path, "rb")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
    return response.json()
    

نمونه جدول داکیومنت Endpoint

نکات مهم سریع برای توسعه‌دهنده‌ها

• کلید API را هرگز در کد عمومی قرار ندهید (استفاده از env variables).
• همیشه status code و داده response را validate کنید.
• درخواست‌های سنگین را rate-limit کنید تا به سقف مجاز نخورید.
• برای خطاهای {"error":"Unauthorized"} یا 429/403/500 پیام مناسبی نمایش دهید.
• قبل از ارسال تصویر، سایزش را optimize کنید تا سرعت تحلیل بالا رود.
• مستندات رسمی هر API را دقیق بخوانید؛ برخی پارامترها خاص هستند.

برای مثال‌های بیشتر و آموزش پیشرفته، پیشنهاد می‌شود به آموزش اتصال به ای‌پی‌آی‌های هوش مصنوعی با پایتون یا راهنمای راه‌اندازی ای‌پی‌آی رایگان هوش مصنوعی رجوع کنید.

⚠️ فهرست محدودیت‌های متداول API هوش مصنوعی تحلیل تصویر

• محدودیت نرخ (Rate Limit): حداکثر تعداد درخواست مجاز در دقیقه/ساعت.
• سقف حجم/ابعاد فایل تصویر: معمولاً ۲-۱۰ مگابایت و ابعاد خاص (مثلاً ۴۰۰۰x۴۰۰۰ پیکسل).
• نوع فرمت تصویر: فقط PNG, JPEG و WebP؛ فرمت‌های جدید نیاز به کانورت دارند.
• دقت مدل: احتمال خطا در تشخیص با تصاویر بی‌کیفیت یا داده‌های غیرمتعارف.
• تاخیر پاسخ (Latency): متأثر از ترافیک، اندازه تصویر یا پیچیدگی مدل.
• در دسترس بودن منطقه‌ای: بعضی APIها به دلیل تحریم، برای کاربران ایرانی نیازمند تحریم شکن هستند.
• محدودیت API Key: مصرف زیاد می‌تواند باعث تعلیق یا بلاک کردن کلید شود.
• خطاهای HTTP و کدهای وضعیت: خطاهای ۴۰۴ (ورودی نامعتبر)، ۴۱۳ (فایل بیش از حد بزرگ)، ۴۲۹ (ریـت لیمیت)، ۵۰۰ (مشکل سرور).
• ملاحظات حقوقی/اخلاقی: داده تصویری حساس، حریم خصوصی، مالکیت محتوا.

💻 نمونه کد مدیریت خطای API در Python

import requests
url = "https://api.imageai.com/v1/analyze"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
data = {"image_url": "https://site.com/test.jpg"}
try:
    response = requests.post(url, json=data, headers=headers, timeout=10)
    response.raise_for_status()
    print(response.json())
except requests.exceptions.HTTPError as err:
    if response.status_code == 429:
        print("خطای ریت لیمیت! چند ثانیه تأمل و اجرای مجدد (backoff)")
    elif response.status_code == 413:
        print("حجم یا ابعاد تصویر بیش از حد مجاز است – تصویر را کوچک کنید.")
    else:
        print(f"خطای نامشخص: {err}")
except Exception as ex:
    print(f"خطای اتصال یا تایم‌اوت: {ex}")
    

⚡ پیشنهادهای فنی جهت کاستن از ریسک محدودیت‌ها

• استفاده از async/await و پردازش غیرهم‌زمان برای افزایش تحمل تاخیر پاسخ.
• مدیریت خطا با لاگ‌گیری دقیق و ثبت رخدادهای استثنایی برای رهگیری.
• پشتیبانی مکانیسم failover به همین APIها یا مسیر جایگزین.
• پایش health-check و لحظه‌ای API برای رصد عملکرد سایر endpointها.

📑 نمونه مستندات Endpoint

💻 مثال بررسی خطا با مستندات

فرض کنید پاسخ زیر را از API دریافت کردید:

{
 "error": "Invalid API key",
 "code": 401
}
    

بخش FAQ و راهنمای خطایابی مستندات معمولاً به این مشکل اشاره کرده و راهکار: بررسی اعتبار کلید، جایگزینی با کلید جدید یا چک کردن تنظیمات اپلیکیشن.

⏱️ میانگین زمان پاسخ پشتیبانی

• پشتیبانی ایمیلی عموماً: ۶-۲۴ ساعت
• فروم عمومی/API Community: وابسته به حجم ترافیک (معمولاً چند ساعت تا ۲ روز)
• پشتیبانی فوری (پلن پولی): کمتر از ۲ ساعت

🔗 لینک‌های مفید برای یادگیری و پشتیبانی بیشتر

• API های هوش مصنوعی (معرفی و مقایسه)
• آموزش راه‌اندازی ای پی آی رایگان هوش مصنوعی
• API هوش مصنوعی چیست؟ (پاسخ به سوالات رایج)
• دریافت API هوش مصنوعی

بهینه‌سازی سرعت و عملکرد هنگام کار با API تحلیل تصویر

افزایش سرعت و کاهش latency در API هوش مصنوعی تحلیل تصویر اهمیت ویژه‌ای در توسعه نرم‌افزارهای مقیاس‌پذیر، اپلیکیشن‌های real-time و سرویس‌های آنلاین دارد. سرعت بارگذاری، کیفیت تجربه کاربر و حتی هزینه‌های پردازش شما همه به نحوه مدیریت درخواست و مصرف منابع این نوع APIها بستگی دارد. در این بخش جدیدترین روش‌ها و ترفندهای تخصصی بهبود عملکرد واسط برنامه‌نویسی پردازش تصویر را بررسی می‌کنیم.

راهنمای عملی افزایش سرعت API تحلیل تصویر

• تصاویر را قبل از ارسال فشرده‌سازی و کوچک کنید. حجم داده کمتر = سرعت بالاتر!
• تنظیم resolution & quality پارامترها: اکثر APIها مثل resolution، detail_level، fast_mode دارند که می‌تواند خروجی خلاصه‌تر و خیلی سریع‌تر بدهد.
• در صورت پشتیبانی batching (پردازش هم‌زمان چند تصویر)، به‌جای چند درخواست قطعه‌ای، یک درخواست گروهی ارسال کنید.
• تنظیم timeout مناسب برای درخواست‌ها و مدیریت retry هنگام error یا تاخیر سرور
• ارسال تصاویر به صورت base64 اغلب کندتر از URL Upload یا ارسال فایل مستقیم (multipart/form-data) است.
• پاسخ JSON را فقط با جزئیات مورد نیاز بخواهید (مثلاً پارامتر fields).
• در برنامه‌های موبایل از WebP یا JPEG کیفیت پایین‌تر بهره بگیرید (APIها معمولاً با PNG/JPEG سریع‌تر کار می‌کنند).
• درخواست‌های تحلیل تصویر را به صورت async اجرا کنید تا interface پروژه بلاک نشود.

نمونه کدهای بهینه‌سازی سرعت (Python و JavaScript)

from PIL import Image
import io, requests
بارگذاری و کوچک‌سازی تصویر
img = Image.open("input.jpg")
img = img.resize((640, 480))
buffer = io.BytesIO()
img.save(buffer, format="JPEG", quality=75)
buffer.seek(0)
files = {'image': buffer}
response = requests.post(
  'https://api.example.com/v1/image/analyze',
  files=files,
  headers={'Authorization': 'Bearer <API_KEY>'}
)
print(response.json())

async function analyzeImage(file) {
  const formData = new FormData();
  formData.append("image", file);
  const response = await fetch("https://api.example.com/v1/image/analyze", {
    method: "POST",
    headers: { Authorization: "Bearer <API_KEY>" },
    body: formData
  });
  return await response.json();
}
// اجرای همزمان چند درخواست (concurrent)
Promise.all([
  analyzeImage(file1),
  analyzeImage(file2)
]).then(console.log);

پارامترهای مهم برای افزایش کارایی API

تکنیک‌های مدیریت بار و Concurrent Requests

• استفاده از Promise.all یا Thread Pool: در پردازش چند تصویر (مثلاً آپلود دسته‌ای) درخواست‌ها را به طور هم‌زمان (concurrent) ارسال کنید.
• محدود کردن نرخ ارسال درخواست (Throttle/Rate Limit): پیش از ارسال حجم بالا، الگوریتم تأخیری (delay/backoff) جهت جلوگیری از خطای ۴۲۹ استفاده نمایید.
• افزودن صف موقت (Queue): برای پروژه‌های مقیاس‌پذیر (مخصوصاً در سمت سرور)، درخواست‌ها را وارد صف async کنید و هر بار چند مورد اجرا کنید تا API هوش مصنوعی دچار کندی یا بلاک نشود.

کَشینگ (Caching) پاسخ API تحلیل تصویر

let cache = {};
function getOrFetchAnalysis(imageHash, file) {
  if (cache[imageHash]) return Promise.resolve(cache[imageHash]);
  return analyzeImage(file).then(res => {
    cache[imageHash] = res;
    return res;
  });
}

روش‌های عیب‌یابی و مانیتورینگ سرعت API

• از ابزارهای log و metrics داخلی SDK یا سرویس‌دهنده برای رصد متوسط زمان پاسخ و rate limiting استفاده کنید.
• برای دیباگ بهتر، response headers را بررسی کنید (برخی APIها مقدار X-Processing-Time را ارائه می‌دهند).
• در صورت مواجهه با خطای مکرر یا کندی، درخواست‌ها را نمونه‌برداری (profiling) و پارامترها را کاهش دهید.
• در پروژه‌های حرفه‌ای، ابزارهایی مثل Postman یا insomnia را برای تست سرعت endpointها بکار گیرید.

نکات ویژه بهینه‌سازی برای وب و موبایل

• در نسخه موبایل: مراقب مصرف اینترنت و اندازه خروجی باشید؛ فشرده‌سازی و resize قبل از ارسال الزامی است.
• در نسخه وب: آپلود فایل را با پیش‌نمایش سریع و lazy request انجام دهید تا UI نرم و ریسپانسیو حس شود.

راهکارهای تحریم شکن برای دسترسی به API هوش مصنوعی تصویر

بسیاری از توسعه‌دهندگان ایرانی هنگام کار با API هوش مصنوعی تحلیل تصویر، با خطاهای دسترسی و مسدودسازی منطقه‌ای (Location-based Restrictions) مواجه می‌شوند. دلیل اصلی این موضوع، تحریم‌های اعمال‌شده بر سرویس‌دهنده‌های بین‌المللی API است که منجر به بلوکه شدن درخواست‌ها از IP ایران، نیاز به residency خارجی یا حتی مسدودسازی کل حساب می‌گردد.

در ادامه، راهکارهای فنی و حرفه‌ای برای دور زدن این محدودیت‌ها و دسترسی مطمئن و پایدار به API تصویر بدون نیاز به تحریم‌شکن‌های سنتی توضیح داده می‌شود، به گونه‌ای که توسعه‌دهندگان بتوانند واسط برنامه‌نویسی خود را به جلو ببرند.

جدول مقایسه راهکارهای تحریم شکن برای دسترسی به API هوش مصنوعی

نمونه معماری و کد راه‌اندازی Reverse Proxy برای دور زدن تحریم API

// server.js
const express = require('express');
const { createProxyMiddleware } = require('http-proxy-middleware');
const app = express();
app.use('/api/image', createProxyMiddleware({
  target: 'https://api.example.com/image',
  changeOrigin: true,
  pathRewrite: { '^/api/image': '/' },
  onProxyReq: (proxyReq, req, res) => {
    // Set custom headers or authentication here if needed
  }
}));
app.listen(3000, () => console.log("Reverse proxy running"));
    

اجرای سرور Cloud Relay با عملکرد لَمبدا (AWS Lambda Function)

// Lambda handler pseudocode
const axios = require('axios');
exports.handler = async (event) => {
    const { image } = JSON.parse(event.body);
    const apiResp = await axios.post(
      'https://api.example.com/image/analyze',
      { image },
      { headers: { Authorization: 'Bearer API_KEY' } }
    );
    return { statusCode: 200, body: JSON.stringify(apiResp.data) };
};
    

استفاده از HTTP Proxy Server با Node.js (ترافیک خروجی امن)

const HttpsProxyAgent = require('https-proxy-agent');
const axios = require('axios');
const proxyAgent = new HttpsProxyAgent("http://yourproxyserver:8080");
axios.post('https://api.example.com/image/analyze', formData, {
  httpsAgent: proxyAgent,
  headers: { Authorization: 'Bearer API_KEY' }
})
.then(resp => console.log(resp.data));
    

نکات بحرانی برای انتخاب و راه‌اندازی راهکار تحریم‌شکن API

• تمامی ترافیک خارج‌شده باید از آی‌پی کشوری معتبر و غیرتحریمی باشد.
• مدیریت امن API Key در واسط (env variable یا Secret manager ابری) ضروری است.
• در لایه واسط (proxy/cloud relay) امکان اضافه‌کردن throttle و دریافت log برای ردگیری خطاها توصیه می‌شود.
• در صورت دریافت خطاهایی مانند 403 Forbidden، 429 Too Many Requests یا پیام‌های "geo restriction"، اول مسیر خروجی خود را بررسی و سپس region یا endpoint ثالث را جایگزین کنید.
• اگر در دسترسی به API هوش مصنوعی در ایران تجربه خطا داشتید، از تجربه کاربران دیگر و انجمن‌ها استفاده کنید.

پرسش‌های متداول (FAQ) — دسترسی به API تحلیل تصویر بدون فیلتر

سرویس‌ها و ابزارهای پیشنهادی برای دور زدن محدودیت API تصویر

• سرورهای VPS خارج از ایران (Hetzner، Contabo، DigitalOcean)
• Cloud Relayها (AWS Lambda، Google Cloud Function، Azure Function)
• API Gateway مدیریت‌شده (مثلاً Cloudflare، AWS، Google API Gateway)
• ابزارهای فرآیند اتوماسیون (Pipedream، Make، Zapier برای پروژه‌های کوچک)

برای یادگیری بیشتر درباره راه‌اندازی سرویس پراکسی حرفه‌ای و تست ایمنی کلیدها، به آموزش راه‌اندازی ای پی آی رایگان هوش مصنوعی و همچنین مقاله API هوش مصنوعی چیست؟ مراجعه کنید.

نکات مهم امنیتی و ریسک‌ها هنگام تحریم‌شکنی API

🎯 کارکرد اصلی ابزارها و کتابخانه‌های مکمل برای API تصویر

• پیش‌پردازش تصویر: بهینه‌سازی، تغییر اندازه و تبدیل فرمت برای سازگاری با API
• ارتباط و تست مستقیم API: ارسال درخواست به endpointها و تحلیل پاسخ
• بصری‌سازی نتایج خروجی: رسم bounding box، نمایش تشخیص شیء یا دسته‌بندی
• مدیریت batch یا pipeline تصویر برای پروژه‌های مقیاس‌پذیر
• دیباگ و لاگ گیری هوشمند از درخواست‌ها و پاسخ‌ها

💻 ترکیب Requests + Pillow + Matplotlib (Python)

from PIL import Image
import io, requests
import matplotlib.pyplot as plt
پیش‌پردازش: resize و تبدیل به فرمت مجاز
im = Image.open("test.jpg")
im = im.convert("RGB")
im = im.resize((800, 800))
buffer = io.BytesIO()
im.save(buffer, format="JPEG")
img_bytes = buffer.getvalue()
ارسال درخواست به API
api_url = "https://example.com/v1/image/analyze"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
r = requests.post(api_url, files={"image": img_bytes}, headers=headers)
نمایش نتایج روی تصویر (خروجی فرضی: bounding box)
resp = r.json()
for obj in resp["objects"]:
    x, y, w, h = obj["bbox"]
    plt.gca().add_patch(plt.Rectangle((x,y),w,h,fill=False,edgecolor='lime',lw=2))
plt.imshow(im)
plt.show()
    

در این مثال، ابتدا تصویر توسط Pillow تبدیل و کوچک می‌شود؛ درخواست از طریق Requests به API ارسال شده و سپس نتیجه تحلیل (مثلاً موقعیت‌ها یا bounding boxها) با Matplotlib روی عکس نشان داده می‌شود.

💻 ارسال تصویر به API پس از فشرده‌سازی

// نصب: npm i axios jimp
const axios = require('axios');
const Jimp = require('jimp');
Jimp.read('test.jpg')
  .then(image => image.resize(800, 800).quality(70).getBufferAsync(Jimp.MIME_JPEG))
  .then(buffer => {
      return axios.post('https://example.com/v1/image/analyze',
        buffer,
        {
          headers: {
            'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
            'Content-Type': 'image/jpeg'
          }
        });
  })
  .then(res => console.log(res.data))
  .catch(err => console.error(err));
    

کتابخانه Jimp اندازه و کیفیت تصویر را متناسب با الزامات API تنظیم می‌کند و Axios ارسال فایل و مدیریت احراز هویت را انجام می‌دهد.

👨‍💻 نکته توسعه‌دهنده: ارزش افزوده ابزارهای مکمل

• پشتیبانی بهتر از خطاها، تست ریت لیمیت / مدیریت ترافیک (با ابزارهایی مانند Postman/Swagger)
• یکپارچه‌سازی اسکریپت‌های پردازش تصویر برای سازگاری با الزامات API (محدودیت سایز/فرمت)
• سهولت در تولید گزارش خروجی تصویری برای کاربران یا محصول نهایی
• بهره‌برداری پیشرفته از قابلیت APIهای هوش مصنوعی در پروژه‌های بزرگ و اتوماسیون توسعه