Design
Примените билатеральный фильтр для кантерахивающего сглаживания, которое уменьшает шум и при этом сохраняет детали изображения
Вызовите этот инструмент из своего кода на трёх языках.
# 1) Upload each file first → returns { filePath }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/upload/image-bilateral-filter' \
-F 'file=@/path/to/imageFile.ext'
# 2) Call the tool with the returned filePath values
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/image-bilateral-filter' \
-F 'imageFile=/path/to/file.ext' \
-F 'spatialSigma=3' \
-F 'rangeSigma=30' \
-F 'kernelSize=5' \
-F 'iterations=1' \
-F 'preserveDetails=true' \
-F 'channels=all' \
-F 'format=original' \
-F 'quality=95'Отправьте POST-запрос с входными данными в JSON. Параметры типа «файл» требуют предварительной загрузки.
POST https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/image-bilateral-filter| Имя | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
| imageFile | fileнужна загрузка | Да | Загрузите любой файл изображения (JPEG, PNG, WebP, GIF, BMP, TIFF) для применения кантерахивающей билатеральной фильтрации |
| spatialSigma | range | Нет | Управляет пространственным сглаживанием. Более высокие значения сглаживают большие области |
| rangeSigma | range | Нет | Управляет сохранением краев. Более высокие значения сохраняют меньше краев |
| kernelSize | range | Нет | Размер ядра билатерального фильтра (должен быть нечетным). Более крупные ядра учитывают больше соседей |
| iterations | number | Нет | Количество проходов билатерального фильтра. Больше итераций = более сильное сглаживание |
| preserveDetails | checkbox | Нет | Сохранять тонкие детали и текстуры при сглаживании |
| channels | select | Нет | Выберите какие цветовые каналы обрабатывать |
| format | select | Нет | Выберите формат вывода или сохраните оригинал. PNG рекомендуется для максимального качества |
| quality | number | Нет | Качество вывода для форматов с потерями (JPEG, WebP). Выше = лучшее качество но больше размер файла |
Файловый результат
{
"filePath": "/public/processing/randomid.ext",
"fileName": "output.ext",
"contentType": "application/octet-stream",
"size": 1024,
"metadata": {
"key": "value"
},
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)"
}Добавьте этот инструмент на свой сервер Model Context Protocol, чтобы ИИ-агенты могли перечислять и вызывать его.
Добавьте этот блок в конфигурацию вашего MCP-клиента:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-image-bilateral-filter": {
"name": "image-bilateral-filter",
"description": "Примените билатеральный фильтр для кантерахивающего сглаживания, которое уменьшает шум и при этом сохраняет детали изображения",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=image-bilateral-filter",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}После подключения к SSE-endpoint выведите список доступных инструментов:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Вызовите инструмент по его id; аргументы формируются из его параметров:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "image-bilateral-filter",
"arguments": {
"imageFile": "https://example.com/file.ext",
"spatialSigma": 3,
"rangeSigma": 30,
"kernelSize": 5,
"iterations": 1,
"preserveDetails": true,
"channels": "all",
"format": "original",
"quality": 95
}
}
}Вопросы или проблемы? Свяжитесь с [email protected]