# META Documentation

> Documentation for META

## API Reference
- [META 소개](https://meta-skopenapi.readme.io/reference/meta.md): 사람이 눈으로 보고 이해할 수 있는 SKT의 핵심 Vision AI 요소 기술들이 집합된 플랫폼
- [Golf Swing Analyzer 소개](https://meta-skopenapi.readme.io/reference/golf-swing-analyzer-소개.md): Pose Estimation API 를 이용하여 실내 골프 스윙 영상을 분석해서 골프 스윙 준비 자세를 추출하고, 머리, 관절, 골프 공 등을 추출해 최적의 준비 자세 Guideline 을 제공합니다.
- [create_analyzer](https://meta-skopenapi.readme.io/reference/create_analyzer-1.md): 골프 스윙 준비 자세의 Frame을 추출할 영상을 업로드 할 수 있는 URL과 Job ID를 반환합니다.
- [get_result](https://meta-skopenapi.readme.io/reference/get_result-1.md): 분석된 결과물을 JSON 객체로 반환합니다.
- [End to End](https://meta-skopenapi.readme.io/reference/e2e-2.md): 3MB 이하의 영상, 이미지의 업로드와 분석을 한번에 처리하여 JSON 객체로 반환합니다.
- [차량번호판 인식 소개](https://meta-skopenapi.readme.io/reference/license-plate-recognition-소개.md): 차량 번호판을 인식하여 번호판 좌표와 차량 번호를 제공합니다.
- [lpr](https://meta-skopenapi.readme.io/reference/lpr-1.md): 차량의 번호판을 인식하여 번호판 좌표와 차량번호를 JSON 객체로 반환합니다.
- [Pose Estimation 소개](https://meta-skopenapi.readme.io/reference/pose-estimation-소개.md): 영상을 분석해 사람의 머리, 눈, 코, 손목, 무릎 등 25개의 관절 포인트를 추출하는 기능을 제공합니다.
- [create_analyzer](https://meta-skopenapi.readme.io/reference/create-analyzer-1.md): 영상 업로드 요청 시 영상을 업로드 할 수 있는 URL을 반환합니다
- [get_result](https://meta-skopenapi.readme.io/reference/start_analyzer-1.md): 분석된 결과물을 JSON 객체로 반환합니다.
- [End to End](https://meta-skopenapi.readme.io/reference/e2e-1-1.md)
- [Error Code](https://meta-skopenapi.readme.io/reference/error-code-2.md)