Bildfälschungserkennung
API

Erkennen Sie Fälschungen in jedem Bild mit 1 API-Aufruf

Anfrage- und Antwortbeispiele

Verwenden Sie diese Beispiele, um Ihre Integration zu erstellen und zu debuggen

Beispiel-HTTP-Anfrage

POST https://{your-api-domain}/forgery_detection
Header:
  Authorization: Bearer {YOUR_API_TOKEN}
  Content-Type: application/json; charset=UTF-8

Body:
{
  "image": "<BASE64_IMAGE_WITHOUT_PREFIX>",
  "return_heatmap": "false",
  "detect_proportion": "false",
  "restrict_probability": "0.8"
}

Beispielantworten

Erfolgreiche Antwort

When the request is valid and the image is processed successfully, the API returns detection_result indicating whether the image is tampered (fake) or authentic (real), along with optional tampering confidence, heatmap, and location coordinates.

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json; charset=UTF-8

{
  "code": 0,
  "data": {
    "detection_result": "fake",
    "tampered_proportion": 0.000587,
    "heatmap": "<BASE64_HEATMAP_IMAGE>",
    "tampered_location": [
      {
        "left": 100,
        "top": 200,
        "width": 150,
        "height": 100,
        "probability": 0.95
      }
    ]
  },
  "message": "Success"
}

Geschäftlicher Fehlerantwort

Wenn der Upstream-Service einen Geschäftsfehler meldet, gibt die API Fehler = "API_ERROR" und einen Code ungleich Null zurück. Sie können diesen Code mithilfe der Fehlercodetabelle unten zuordnen.

HTTP/1.1 400 Bad Request
Content-Type: application/json; charset=UTF-8

{
  "error": "API_ERROR",
  "code": 1004,
  "message": "Image size error. Please ensure the image is less than 5MB and the longest side is less than 4000px."
}

API-Einführung

Die auf Fälschungserkennung spezialisierte Technologie der künstlichen Intelligenz wurde mit der ImgAuth.com API einfacher als je zuvor. Mit nur wenigen Codezeilen können Sie diese Technologie in Ihre Anwendung integrieren.

1

Paket kaufen

Kaufen Sie ein Paket, das für die API bestimmt ist

2

API-E-Mail erhalten

Innerhalb von 2 Stunden nach Ihrem Kauf erhalten Sie eine E-Mail mit Ihrer dedizierten API-Domäne und AppCode.

3

Code-Beispiele verwenden

Verwenden Sie die folgenden Code-Beispiele, um schnell zu starten

4

Parameter anpassen

Kehren Sie zur Parameterreferenz zurück, um die Anfrage anzupassen

Authentifizierung

Wir authentifizieren Anfragen mit einer dedizierten API-Domäne und einem Bearer-Token pro Konto. Nach dem Kauf eines API-Pakets senden wir Ihnen eine E-Mail mit Ihrer eindeutigen API-Domäne und Ihrem Token. Veröffentlichen Sie aus Sicherheitsgründen bitte nicht Ihren API-Token.

API-Endpunkt

POST https://{your-api-domain}/forgery_detection

Ersetzen Sie {your-api-domain} durch die API-Domäne, die wir Ihnen nach dem Kauf per E-Mail senden. Jeder Entwickler hat eine dedizierte Domäne und ein Token.

Header

Autorisierung:
Bearer {YOUR_API_TOKEN}
Ersetzen Sie {YOUR_API_TOKEN} durch den Bearer-Token, den wir Ihnen per E-Mail senden. Bewahren Sie ihn geheim auf und committen Sie ihn niemals in öffentliche Repositories.
Content-Type:
application/json; charset=UTF-8

Code-Beispiele

Starten Sie schnell mit unseren Code-Beispielen

#!/usr/bin/env bash

set -euo pipefail

# Domain and token for the image processing proxy
API_DOMAIN="https://{your-api-domain}"
API_PATH="/forgery_detection"
API_TOKEN="{YOUR_API_TOKEN}"

# Image file passed as first argument (default: testpaper.jpg)
IMAGE_FILE="${1:-testpaper.jpg}"

if [ ! -f "$IMAGE_FILE" ]; then
  echo "Image file not found: $IMAGE_FILE" >&2
  echo "Usage: $0 path/to/image.jpg" >&2
  exit 1
fi

echo "Encoding image to Base64: $IMAGE_FILE"
# Encode image to Base64 and remove newlines (use -i for BSD base64 on macOS)
BASE64_IMAGE=$(base64 -i "$IMAGE_FILE" | tr -d '
')

echo "Building JSON body..."
read -r -d '' JSON_BODY <<EOF || true
{
  "image": "$BASE64_IMAGE",
  "return_heatmap": "false",
  "detect_proportion": "false",
  "restrict_probability": "0.8"
}
EOF

echo "Calling proxy API..."
curl -X POST "${API_DOMAIN}${API_PATH}" \
  -H "Authorization: Bearer ${API_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json; charset=UTF-8" \
  -d "$JSON_BODY" \
  -o response.json \
  -s -w "\nHTTP status: %{http_code}\n"

echo "Response saved to response.json"

Anfrageparameter

Konfigurieren Sie Ihre API-Anfragen mit diesen Parametern

ParameterTypBeschreibung
imagestringBase64 encoded image data, urlencoded. Size must not exceed 10MB. Shortest side at least 512px, longest side max 8192px. Supports jpg/jpeg/png/bmp formats. Either image or url is required.
urlstringComplete image URL, length not exceeding 1024 bytes. Image size must not exceed 10MB after base64 encoding. Shortest side at least 512px, longest side max 8192px. Supports jpg/jpeg/png/bmp formats. Either image or url is required. Please disable URL hotlink protection.
return_heatmapstringWhether to return forgery region heatmap. Default: false. true: returns base64-encoded heatmap, false: does not return
detect_proportionstringWhether to return image tampering confidence. Default: false. true: returns tampering confidence, false: does not return
restrict_probabilitystringThreshold for returning forgery region coordinates. Range: 0.1 to 1, supports 1 decimal place. Default: 0.8. When forgery region coordinate confidence score (probability) ≥ threshold, tampered_location returns coordinates meeting the threshold, otherwise does not return coordinates

Response Parameters

Reference for API response fields

ParameterTypeDescription
detection_resultstringTampering detection result: "fake" indicates tampering detected, "real" indicates no tampering
tampered_proportionfloatImage tampering confidence (returned when detect_proportion = true in request)
heatmapstringBase64-encoded heatmap of tampered regions (returned when return_heatmap = true in request)
tampered_locationarrayArray of forgery region coordinate information (returned when probability ≥ restrict_probability threshold). Each item contains: left, top, width, height (coordinates), and probability (confidence score)
leftuint32Horizontal coordinate of the top-left vertex of the forgery region
topuint32Vertical coordinate of the top-left vertex of the forgery region
widthuint32Width of the forgery region
heightuint32Height of the forgery region
probabilityfloatConfidence score indicating the probability of forgery in this region

Fehlercodes

Referenz für API-Antwortcodes

FehlercodeFehlermeldungBeschreibung
0successSuccess
1000body errorRequest body error
1001param errorRequest parameter error
1002content type errorContent-Type error
1003image not existsImage file not found
1004image size errorImage size error
1005image format errorImage format error
1006invalid signatureInvalid signature
1007body size errorBody size error
1008no authorizationAuthorization failed
2000server unknown errorServer unknown error
2001server timeoutServer timeout
2003no content recognitionNo content recognized
2004validate data errorValidation data error
3000remote server errorRemote server error
4000base server errorBase server error

API-Preispläne

Die folgenden Pläne sind API-exklusiv

Starter

$99$0.198 / Credit
500 Credits
3-monatige Gültigkeit
  • Unterstützt die meisten Bildformate
  • Dokumentkorrektur und -verbesserung
  • Dokumentfälschungserkennung
  • Entfernung von Moiré-Mustern aus Bildern
  • Verarbeitungsgeschwindigkeit ~2 Sekunden
Am beliebtesten

Popular

$349$0.07 / Credit
5,000 Credits
6-monatige Gültigkeit
  • Unterstützt die meisten Bildformate
  • Dokumentkorrektur und -verbesserung
  • Dokumentfälschungserkennung
  • Entfernung von Moiré-Mustern aus Bildern
  • Verarbeitungsgeschwindigkeit ~2 Sekunden

Business

$749$0.05 / Credit
15,000 Credits
1-jährige Gültigkeit
  • Unterstützt die meisten Bildformate
  • Dokumentkorrektur und -verbesserung
  • Dokumentfälschungserkennung
  • Entfernung von Moiré-Mustern aus Bildern
  • Verarbeitungsgeschwindigkeit ~2 Sekunden
Exklusiv

Enterprise

$1999$0.04 / Credit
50,000 Credits
1-jährige Gültigkeit
  • Unterstützt die meisten Bildformate
  • Dokumentkorrektur und -verbesserung
  • Dokumentfälschungserkennung
  • Entfernung von Moiré-Mustern aus Bildern
  • Verarbeitungsgeschwindigkeit ~2 Sekunden

Warum Entwickler unserem API vertrauen

Gebaut für Produktionsworkloads, balanciert unser Fälschungserkennungs-API Qualität, Leistung und Kosten aus, sodass Sie sich in realen Apps darauf verlassen können.

Produktionsreife Zuverlässigkeit

Hohe Verfügbarkeit und stabile Leistung, optimiert für realen Datenverkehr.

Optimiert für Fälschungserkennung

Modelle, die sich auf Dokumente, Zertifikate und Rechnungen mit Manipulationserkennung konzentrieren, für konsistentere Ergebnisse.

Vorhersehbare, nur API-Preisgestaltung

Dedizierte API-Pläne mit klaren Kosten pro Credit für langfristige Integrationen.

Support, wenn Sie ihn brauchen

E-Mail-Support, um Ihnen bei der Diagnose von Problemen zu helfen und Ihre Integration im Laufe der Zeit zu verbessern.

Bildfälschungserkennungs-API – Erkennen Sie Manipulationen mit KI