Bring klinisch präzise Hautdiagnostik mit einem einzigen API-Call in deine App. 15+ Metriken, 26 Masken-Visualisierungen, Verarbeitung in unter 3 Sekunden.

Haut-Score
87.5
15+
Hautmetriken
26
Masken-Visualisierungen
<3s
Verarbeitungszeit
99.9%
API-Uptime
Funktionen
Analysen auf klinischem Niveau, basierend auf Computer Vision und Deep Learning – bereitgestellt über eine entwicklerfreundliche REST API.
Deep-Learning-Modelle analysieren 15+ Hautmerkmale mit klinischer Genauigkeit

26 Heatmap-Overlays zeigen exakt, wo Auffälligkeiten erkannt wurden

Akne, Falten, Poren, Rötungen, Ölglanz, Textur, Augenringe, Festigkeit und mehr – alle mit klinischer Präzision auf einer Skala von 0-100 bewertet.
Heatmap-PNGs für jedes Merkmal und jede Gesichtszone. Zeigen Sie Ihren Nutzern genau, wo im Gesicht etwas erkannt wurde.
Fitzpatrick-Skala, Monk-Hautton, ITA-Winkel und geschätztes Hautalter – inklusive personalisierter Anti-Aging-Empfehlungen.
Gesichtsform, Augengeometrie, Augenbrauen-Merkmale, Nasenproportionen, Wangenknochen-Ausprägung und Lippenform im Detail.
Augenfarbe, Lippenfarbe, Haarfarbe, Augenbrauenfarbe und Hautton als Hex-Werte – jeweils mit benannter Klassifizierung.
Bild hochladen, strukturiertes JSON erhalten. Verarbeitung im Hintergrund per Polling. Kompatibel mit jeder Sprache und jedem Framework.
Für Entwickler
Bild hochladen, Ergebnisse abrufen. Drei API-Aufrufe genügen.
# 1. Upload image for analysis
curl -X POST https://dev.dermiq.cloud/v1/analyze \
-H "Authorization: Bearer diq_sk_your_key" \
-F "file=@face.jpg"
# → { "analysis_id": "abc-123", "status": "pending" }
# 2. Get results (poll until completed)
curl https://dev.dermiq.cloud/v1/results/abc-123 \
-H "Authorization: Bearer diq_sk_your_key"
# → {
# "status": "completed",
# "result_json": {
# "all": { "score": 87.5 },
# "skin_age": 28,
# "hd_acne": { "ui_score": 91.2 },
# "hd_wrinkle": { "whole": { "ui_score": 85.1 } },
# ...15+ metrics
# },
# "mask_filenames": ["hd_acne_output.png", ...]
# }Preise
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