图形商标检索 · 提交任务

以图搜图形商标 - 基于图片检测图形商标近似结果

v1.0.3

提交图片进行图形商标近似检索。系统会自动检测图片中的图形、Logo 等元素，然后在商标库中进行图形商标跨库比对。支持多图片同时检索，每张图片可独立配置检索范围。

启用规则（重要）：

  • trademarkEnabled 控制是否启用图形商标检索
  • trademark 详细配置对象仅在 trademarkEnabled=true 时生效
  • 当 trademarkEnabled=true 时，trademark 对象必须设置，否则返回 400 错误

请求参数

参数类型必填默认说明
taskIDstring❌UUID自定义的任务唯一 ID (UUID)，不传则自动生成
imagesarray✅[]图片列表，限制 1 至 10 个
images[].imageIDstring❌""前端生成的图片唯一标识
images[].imagestring✅""可公开访问的图片地址或 base64 图片
images[].searchScopeobject✅{}该图片的检索范围配置
images[].searchScope.trademarkEnabledboolean✅false是否启用图形商标检索（设为 true）
images[].searchScope.trademarkobject✅{}图形商标检索配置（当 trademarkEnabled=true 时必须提供）
images[].searchScope.trademark.autoSegmentboolean❌false是否启用 AI 自动裁剪检测元素
images[].searchScope.trademark.minWidthnumber❌60AI 自动裁剪的最小宽度（像素）
images[].searchScope.trademark.minHeightnumber❌60AI 自动裁剪的最小高度（像素）
images[].searchScope.trademark.countriesarray✅["US"]商标国家过滤列表（现只支持美国）

提示：在 images[].searchScope 中，仅需设置 trademarkEnabled=true 并填写 trademark 配置，无需设置其他检索源（designPatentEnabled、copyrightEnabled 等保留为 false 或省略即可）。

请求示例

cURLPython 
curl -X POST "https://api.trohub.com/v1/infringement/image-search" \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"taskID":"trademark-demo-uuid","images":[{"imageID":"img-tm-001","image":"https://example.com/images/logo.png","searchScope":{"trademarkEnabled":true,"trademark":{"autoSegment":false,"countries":["US"]}}}]}'
import requests

url = "https://api.trohub.com/v1/infringement/image-search"
headers = {
    "X-API-Key": "YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "taskID": "trademark-demo-uuid",
    "images": [{
        "imageID": "img-tm-001",
        "image": "https://example.com/images/logo.png",
        "searchScope": {
            "trademarkEnabled": True,
            "trademark": {"autoSegment": False, "countries": ["US"]}
        }
    }]
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(response.json())
🔧 API 沙盒测试 POST /infringement/image-search

响应示例

{
  "success": true,
  "message": "Element search tasks submitted successfully",
  "data": {
    "taskIDs": [
      "h0d0a0b3-f09c-4824-a745-0d29759c253h"
    ]
  }
}