📚 Documentation API

Selfizee Vision

Détection et analyse de visages par intelligence artificielle. Intégrez en quelques lignes de code.

⚡ Réponse <2s

🎯 95% précision

🔒 HTTPS

Introduction

L'API Selfizee Vision analyse vos images et extrait les informations suivantes pour chaque visage détecté :

👤

Détection

Multi-visages

🎂

Âge

Par tranche

⚧

Genre

H / F

😊

Sourire

Détection

Base URL

https://vision.selfizee.fr

Formats acceptés

JPG, PNG, WEBP, BMP — Maximum 20 MB

Authentification

Ajoutez votre token dans le header de chaque requête :

Authorization: Bearer VOTRE_TOKEN

💡

Rate limit : 400 requêtes/minute. Erreur 429 si dépassé.

Démarrage rapide

Analysez votre première image :

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer TOKEN" \
  -F "[email protected]" \
  https://vision.selfizee.fr/api/v1/analyze

import requests

response = requests.post(
    "https://vision.selfizee.fr/api/v1/analyze",
    headers={"Authorization": "Bearer TOKEN"},
    files={"image": open("photo.jpg", "rb")}
)
print(response.json())

const form = new FormData();
form.append('image', file);

const res = await fetch('https://vision.selfizee.fr/api/v1/analyze', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Authorization': 'Bearer TOKEN' },
  body: form
});

Analyser une image

POST /api/v1/analyze Auth Analyse complète ▼

Détecte les visages et retourne l'analyse détaillée.

Paramètres

Nom	Type	Requis	Description
`image`	file	✓	Image à analyser
`return_annotated`	bool		Retourner image annotée

Réponse

{
  "success": true,
  "data": {
    "num_faces": 2,
    "faces": [
      {
        "face_id": 1,
        "age": "25-34",
        "gender": "Woman",
        "is_smiling": true,
        "bounding_box": {"x": 120, "y": 80, "width": 180, "height": 200}
      }
    ],
    "processing_time": 1.24
  }
}

Analyser depuis URL

POST /api/v1/analyze/url Auth Analyse via URL ▼

Télécharge et analyse une image depuis son URL.

Corps (JSON)

{
  "url": "https://example.com/photo.jpg",
  "return_annotated": false
}

Image annotée

POST /api/v1/annotate Auth Retourne image binaire ▼

Retourne directement l'image avec les visages encadrés.

Paramètres

Nom	Type	Description
`image`	file	Image à annoter
`format`	string	jpeg (défaut) ou png

Headers réponse

Header	Description
`X-Faces-Count`	Nombre de visages
`X-Processing-Time`	Temps (secondes)

Comptage rapide

POST /api/v1/count Auth Comptage seul ▼

Compte les visages sans analyse détaillée. Plus rapide.

Réponse

{
  "success": true,
  "count": 5,
  "processing_time": 0.34
}

Exemples de code

Python — Analyse complète

import requests, base64

response = requests.post(
    "https://vision.selfizee.fr/api/v1/analyze",
    headers={"Authorization": "Bearer TOKEN"},
    files={"image": open("photo.jpg", "rb")},
    data={"return_annotated": "true"}
)

result = response.json()
print(f"Visages: {result['data']['num_faces']}")

# Sauvegarder image annotée
if 'annotated_image' in result:
    with open("result.jpg", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(result['annotated_image']))

JavaScript — Upload

const formData = new FormData();
formData.append('image', fileInput.files[0]);

const response = await fetch('https://vision.selfizee.fr/api/v1/analyze', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Authorization': 'Bearer TOKEN' },
  body: formData
});

const { data } = await response.json();
console.log(`${data.num_faces} visage(s) détecté(s)`);

Codes d'erreur

200Succès

400Requête invalide

401Non authentifié

413Fichier trop grand

429Rate limit

500Erreur serveur

Format

{
  "success": false,
  "error": "Description de l'erreur"
}