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將 your_api_key_here 替換為您從 PixVerse 控制臺生成的 API Key。 API_ENDPOINT 是 PixVerse V3 提供的圖像處理接口。

請求數據
image_url 是待處理圖像的 URL，operation 指定圖像處理操作類型，parameters 包含處理參數。

請求頭
使用 Authorization 頭傳遞 API Key，Content-Type 設置為 application/json。

發送請求
使用 requests.post 方法發送 POST 請求，并將響應內容解析為 JSON 格式。

使用 PixVerse V3 API 進行對象識別

PixVerse V3 也支持對象識別功能，以下是一個對象識別的代碼示例：

示例代碼

import requests
import json

API_KEY = "your_api_key_here"
API_ENDPOINT = "https://api.pixverse.com/v3/recognize"

data = {
    "image_url": "https://example.com/image.jpg",
    "model": "object-detection"
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(data))

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print("Detected Objects:", result["objects"])
else:
    print("Error:", response.status_code, response.text)

代碼說明

API 端點
對象識別功能的 API 端點為 https://api.pixverse.com/v3/recognize。
請求數據
image_url 是待識別圖像的 URL，model 指定使用的識別模型。
響應解析
響應中的 objects 字段包含了模型檢測到的對象列表。

性能優化與錯誤處理

在使用 PixVerse V3 API 時，您可能會遇到一些性能問題或錯誤。以下是一些優化和錯誤處理的建議：

性能優化

批量請求
如果需要處理大量圖像，可以使用批量請求來提高效率。PixVerse V3 支持批量圖像處理。

data = [
    {"image_url": "https://example.com/image1.jpg", "operation": "enhance", "parameters": {"brightness": 1.2}},
    {"image_url": "https://example.com/image2.jpg", "operation": "enhance", "parameters": {"contrast": 1.5}}
]
response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(data))

調整參數
根據實際需求調整處理參數，以平衡圖像質量和處理速度。

錯誤處理

檢查狀態碼
根據 HTTP 狀態碼處理不同的錯誤情況。例如：

401 Unauthorized ：API Key 無效或未正確傳遞。
400 Bad Request ：請求數據格式錯誤或參數不合法。
500 Internal Server Error ：服務器內部錯誤，建議稍后重試。

日志記錄
在開發過程中，記錄詳細的日志信息，以便快速定位問題。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

logger.info("Sending request to PixVerse API")
response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(data))

if response.status_code != 200:
    logger.error(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")