Calitate foto AI pentru 999.md — scor 0-100, Florence-2 + Claude fallback

Studiile eBay arată că pozele profesionale față de slabe cresc conversia cu +33%. Avito declară explicit: ≥7 poze bune = factor de calitate în ranking. verificare poze Image Quality Scorer verifică automat fiecare imagine pe care o încarci — blur, exposure, composition, is_product — și îți spune: 🟢 publică, 🟡 reupload recomandat, 🔴 nu publica.

Cum funcționează (4 metrici combinate)

1. Blur detection (Variance of Laplacian)

blur = cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var()
# >100 = sharp, <50 = blur evident

30% din scorul total. Cea mai importantă metrică — poza blurry e instant rejected de cumpărător.

2. Exposure (histogram analysis)

Calculăm distribuția pixelilor pe luminanță. Ideal: media 0.3-0.7 (nu prea închisă, nu prea albă). 20% din scor.

3. Composition (Florence-2 vision)

Florence-2 evaluează: subject central, background simplu, golden ratio. 25% din scor.

4. Is_product check (CLIP zero-shot)

"Is this a product photo?" → match față de ["product photo", "selfie", "screenshot", "random"]. 15% din scor.

Plus 10% pentru rezoluție ≥1080p.

Formula completă

def photo_quality_score(image):
 blur = laplacian_variance(image)
 expo = histogram_exposure(image)
 composition = florence2_compose_score(image)
 is_product = clip_match(image, ['product photo'])
 
 score = (
 min(blur / 100, 1.0) * 30 +
 (1 - abs(expo - 0.5) * 2) * 20 +
 composition * 25 +
 (15 if is_product else 0) +
 (10 if image.width >= 1080 else 5)
 )
 return min(100, score)

Output per imagine

{
 "score": 72,
 "blur": 142,
 "exposure": 0.45,
 "composition": 0.81,
 "is_product": true,
 "issues": ["minor_blur_top_left"],
 "recommendation": "OK pentru publicare. Pentru +10 score, fă crop pe partea blurry."
}

Cum te ajută concret

Pentru vânzător privat — telefon iPhone

Încarci 5 poze de la telefon. inteligență artificială-ul îți spune:

• Foto 1: scor 85 🟢 — publică prima
• Foto 2: scor 38 🔴 — blurry, reupload
• Foto 3: scor 62 🟡 — întunecată, mută la lumină
• Foto 4: scor 91 🟢 — perfectă
• Foto 5: scor 45 🔴 — fundal aglomerat (canapea + haine)

Refaci foto 2, 3, 5 → scor mediu sare la 80 → vânzare cu +33% conversie.

Pentru dealer auto — flota 30 mașini

Importi 30 mașini, fiecare cu 15 poze din parcul auto. inteligență artificială-ul filtrează automat top 10 cele mai bune din 15 → publică doar pozele care vând. Restul rămân în arhivă.

Pentru agenție imobiliară

Apartament Botanica cu 12 poze. verificare poze detectează poza 7 e prea închisă (cameră fără lumină naturală) → recomandă re-foto cu lumină ambiantă on. Plus identifică poza din baie cu vas WC neacoperit (background_check) → recomandă reframe.

Pentru magazin online (e-commerce)

Inventar 500 produse. verificare poze batch-procesează tot catalogul → semnalează 47 produse cu poze sub 50 (probabilități scăzute conversie). Decizia: refoto top 47 înainte de listare.

Output panou

BATCH PHOTO ANALYSIS
─────────────────────
Imagini totale: 15
Score mediu: 72.4
🟢 Publishable: 11 (≥70)
🟡 Reupload reco: 3 (50-69)
🔴 Reject: 1 (<50)

PROBLEME DETECTATE:
- Foto 4: blur (Laplacian 38) — focus rateat
- Foto 7: dark (exposure 0.18) — fără lumină
- Foto 12: cluttered bg (composition 0.31) — obiecte stradă în spate

RECOMANDARE FINALĂ:
Folosește foto 1, 2, 3, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 13, 14, 15.
Reordonare: 5, 1, 11, 9, 2, ... (best-first conform generator de anunț perfect)

Stack tehnic

Dependency: GPU T4 OVH (deja folosit pentru generator de anunț perfect).

Pricing

verificare poze e inclus gratuit când publici prin generator de anunț perfect Generator de anunț perfect (toate planurile).

API standalone:

Integrare API

POST /api/vision/quality
Content-Type: multipart/form-data

(photo: binary)

Response: vezi sample mai sus.

Batch: POST /api/vision/quality-batch (array URL-uri).

FAQ

Detalii despre thresholds, latency și auto-enhance mai jos.

Vezi în acțiune

Demo batch foto — încarci 5 poze, vezi scoruri în 3 secunde.

Sau citește: 5 față de 15 foto — diferența de 33% conversie.