Design
通过直方图拉伸增强图像对比度,扩展强度范围(英式拼写)
用三种语言从你的代码中调用此工具。
# 1) Upload each file first → returns { filePath }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/upload/image-normalise' \
-F 'file=@/path/to/imageFile.ext'
# 2) Call the tool with the returned filePath values
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/image-normalise' \
-F 'imageFile=/path/to/file.ext' \
-F 'autoContrast=true' \
-F 'lowerPercentile=1' \
-F 'upperPercentile=99' \
-F 'format=original' \
-F 'quality=95'以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。
POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/image-normalise| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| imageFile | file需先上传 | 是 | 上传任何图像文件(JPEG、PNG、WebP、GIF、BMP、TIFF)通过直方图归一化增强对比度 |
| autoContrast | checkbox | 否 | 使用1%和99%百分位数自动增强对比度(推荐用于大多数图像) |
| lowerPercentile | range | 否 | 要忽略的最暗像素百分比(0.1% - 10%)。较低值保留更多阴影细节 |
| upperPercentile | range | 否 | 要忽略的最亮像素百分比(90% - 99.9%)。较高值保留更多高光细节 |
| format | select | 否 |
将此工具加入你的 Model Context Protocol 服务,让 AI 智能体可以列出并调用它。
将以下内容加入你的 MCP 客户端配置:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-image-normalise": {
"name": "image-normalise",
"description": "通过直方图拉伸增强图像对比度,扩展强度范围(英式拼写)",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=image-normalise",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}连接到 SSE 端点后,列出已开放的工具:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}通过工具 id 调用,参数由其参数表构建:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "image-normalise",
"arguments": {
"imageFile": "https://example.com/file.ext",
"autoContrast": true,
"lowerPercentile": 1,
"upperPercentile": 99,
"format": "original",
"quality": 95
}
}
}| 选择输出格式或保持原格式。推荐PNG以获得最佳质量 |
| quality | number | 否 | 有损格式(JPEG、WebP)的输出质量。越高 = 质量越好但文件越大 |
文件结果
{
"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)"
}有问题或反馈?请联系 [email protected]