# CloudImageClassfyAPI

**CloudImageClassfyAPI** は、画像分類機能を提供する API です。指定した画像を AI モデルで解析し、ラベルやカテゴリを返します。簡単なインターフェースで、高精度な画像分類を実現します。

***

#### **導入用途**

1. **画像データの自動分類**\
   商品画像、ユーザー投稿画像、またはストック画像を自動分類します。
2. **コンテンツモデレーション**\
   アップロードされた画像に不適切な内容が含まれていないかを確認します。
3. **視覚データ分析**\
   サービスのインサイトを得るために画像データを解析します。
4. **画像認識システムの構築**\
   画像検索や画像分類を含むアプリケーションのバックエンドとして利用します。

***

#### **Base URL**

```
https://cloudimageclass-mixederapi.mixeder.com/
```

***

#### **Endpoints**

**GET /**

画像データを指定して分類タスクを実行します。

**Headers**

| ヘッダー名          | 必須 | 説明                 |
| -------------- | -- | ------------------ |
| `Content-Type` | はい | `application/json` |

**Query Parameters**

| パラメーター名    | 必須 | 説明          |
| ---------- | -- | ----------- |
| `key`      | はい | 使用する API キー |
| `imageurl` | はい | 解析する画像の URL |

**Response**

* 成功時:\
  **HTTP Status**: 200\
  **Body**:

  ```json
  {
    "message": "API authentication, image processing, and billing completed successfully",
    "username": "user",
    "response": [
      {
        "label": "BARRACOUTA",
        "score": 0.44505077600479126
      },
      {
        "label": "GAR",
        "score": 0.27577465772628784
      },
      {
        "label": "COHO",
        "score": 0.12319006025791168
      },
      {
        "label": "ELECTRIC RAY",
        "score": 0.03162669017910957
      },
      {
        "label": "HAMMERHEAD SHARK",
        "score": 0.0204053595662117
      }
    ],
    "billingResponse": "{\"status\":\"success\"}"
  }
  ```
* エラー時:\
  **HTTP Status**: 400 または 500\
  **Body**:

  ```json
  {
    "error": "Error message"
  }
  ```

***

#### **サンプルコード**

**JavaScript Fetch Example**

```javascript
async function classifyImage(apiKey, imageUrl) {
  const apiUrl = 'https://cloudimageclass-mixederapi.mixeder.com/';
  
  const queryParams = new URLSearchParams({ key: apiKey, imageurl: imageUrl });
  
  try {
    const response = await fetch(`${apiUrl}?${queryParams.toString()}`, {
      method: 'GET',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    });

    if (!response.ok) {
      throw new Error(`API error: ${response.statusText}`);
    }

    const data = await response.json();
    console.log('Image classification result:', data.response);
    return data.response;
  } catch (error) {
    console.error('Error during image classification:', error.message);
    throw error;
  }
}

// 使用例
classifyImage('your-api-key', 'https://example.com/image.jpg')
  .then((result) => console.log('Classification Result:', result))
  .catch((err) => console.error('Classification failed:', err));
```

***

**Python Requests Example**

```python
import requests

def classify_image(api_key, image_url):
    api_url = 'https://cloudimageclass-mixederapi.mixeder.com/'
    params = {
        "key": api_key,
        "imageurl": image_url,
    }
    try:
        response = requests.get(api_url, params=params)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        print("Image classification result:", data["response"])
        return data["response"]
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print("Error during image classification:", e)
        raise

# 使用例
classify_image("your-api-key", "https://example.com/image.jpg")
```

***

**cURL Example**

```bash
curl -X GET 'https://cloudimageclass-mixederapi.mixeder.com/?key=your-api-key&imageurl=https://example.com/image.jpg' \
  -H "Content-Type: application/json"
```

***

このリファレンスを活用することで、CloudImageClassfyAPI を簡単に統合し、画像データの分類を効率的に実現できます。


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://developer.mixeder.net/biz-ai/cloudimageclassfyapi.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.