6 أفضل واجهات برمجة التطبيقات للتعرف على الصور

إن العمل مع حجم كبير من الصور ممكن حتى بدون وجود نوع من واجهة برمجة التطبيقات للتعرف على الصور .

ومع ذلك ، بدون واجهة برمجة تطبيقات معالجة صور محددة ، فإن عمليات مثل البحث عن الصور ذات الصلة أو تحديد المعالم تكون مستحيلة عمليًا.

في هذه المقالة ، سنركز على واجهات برمجة تطبيقات معالجة الصور. هناك العديد من واجهات برمجة تطبيقات OCR.

لا تزال بعض واجهات برمجة التطبيقات للتعرف على الصور تعمل مع تطبيقات رؤية الكمبيوتر الأخرى. لهذا السبب ، إذا كنت تقوم بإنشاء أداة رؤية حاسوبية جديدة ، فلا يزال من المفيد إلقاء نظرة عليها.

ما هي واجهة برمجة تطبيقات التعرف على الصور؟

يحقق الدماغ البشري التعرف على الصور من خلال فحص كل بكسل في الصورة. تقوم واجهة برمجة تطبيقات التعرف على الصور أيضًا باستخراج المعلومات ذات الصلة بنفس الطريقة التي يقوم بها البشر. يمكن لكاميرات الذكاء الاصطناعي المدربة على رؤية الكمبيوتر اكتشاف العديد من الأشياء والتعرف عليها.

يمكن تعريف واجهة برمجة تطبيقات التعرف على الصور ، في سياق التعلم الآلي ، على أنها قدرة مجموعة من أدوات البرمجيات على تحديد الأشياء والأماكن والأشخاص والكتابة والإجراءات في الصور.

في الممارسة العملية ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر المزودة بتقنيات الرؤية الآلية ، جنبًا إلى جنب مع الكاميرا والذكاء الاصطناعي ، تحقيق التعرف على الصور.

كيف تعمل واجهة برمجة تطبيقات التعرف على الصور؟

ليس من السهل على الآلات وتطبيقات البرامج أن تتعلم من المثال الذي يأتي بشكل طبيعي للبشر. يتضمن التعرف على الصور في النهاية تطوير طرق تحاول إعادة إنتاج قدرة الرؤية البشرية.

للتعرف على أي كائن ، يجب أن تتعرف الآلات على سماته المميزة من العديد من صوره من زوايا مختلفة. إنها عملية معقدة وتستغرق الكثير من الوقت والجهد.

أين تُستخدم واجهات برمجة التطبيقات للتعرف على الصور؟

يمكن استخدامها من أجل:

• وسم محتوى الصور بالعلامات الوصفية
• السيارات ذاتية القيادة وأنظمة تجنب الحوادث
• البحث عن محتوى الصورة والتحكم في الروبوتات المستقلة
• حماية الغابات بمراقبة الطائرات بدون طيار
• المراقبة العسكرية لحماية الحدود والبنية التحتية الحيوية

هذه ليست سوى عدد قليل من التطبيقات اللانهائية تقريبًا لواجهات برمجة تطبيقات التعرف على الصور.

كيف تختار واجهة برمجة تطبيقات التعرف على الصور؟

• ميزات التحليل المرئي: من خلال استكشاف صفحات المنتج والوثائق ، يمكننا معرفة الكيانات التي يمكن لواجهة برمجة التطبيقات التعرف عليها واكتشافها.
• الفواتير: بناءً على حجم العمل المتوقع ، يمكنك تحديد.
• استخدام API: تصبح واجهات برمجة التطبيقات مفيدة فقط عندما يعرف المطورون كيفية استخدامها. الدروس ذات الصلة أمر لا بد منه.
• الدعم: يجب أن يكون متاحًا على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع عبر قنوات متعددة للدعم الفني.

ما هي أفضل 6 واجهات برمجة تطبيقات للتعرف على الصور؟

فيما يلي بعض من أفضل واجهات برمجة التطبيقات للتعرف على الصور ، والتي تغطي مجموعة واسعة من التطبيقات والميزات.

1. Filestack معالجة الصور API

Filestack Image Processing API هي مجموعة أدوات مناسبة لقدر كبير من معالجة الصور. يمكن لواجهة برمجة تطبيقات معالجة الصور الخاصة به تخزين الملفات وضغطها وتحويلها على الفور وبشكل تلقائي.

بالإضافة إلى ذلك ، يساعد اكتشاف حقوق الطبع والنشر في الحفاظ على حقوق أي محتوى عبر الإنترنت.

يمكن لـ Filestack's Processing API و Image Intelligence Suite العثور على الفور على صور محمية بحقوق النشر عندما يقوم المستخدمون بتحميل صورة واحدة أو مليون.

فيما يتعلق بالمحتوى غير المناسب ، يستخدم Filestack أيضًا واجهات برمجة تطبيقات معالجة الصور. يمكنه التعرف على الفور على المحتوى والشخصيات غير المناسبة.

يمكن أيضًا أن يتكامل تلقائيًا مع منصات مشاركة الملفات مثل Google Drive و Dropbox و Facebook.

بعض الميزات المميزة الأكثر شيوعًا مثل علامات مقاطع الفيديو أو حجم الاقتصاص أو تغيير حجم الصور أو ضغط الصور أو تدويرها تجعل Filestack منافسًا.

2. واجهة برمجة تطبيقات CloudVision

تعد واجهة برمجة تطبيقات CloudVision من Google قريبة من واجهة برمجة تطبيقات لتعريف الصور عن طريق التوصيل والتشغيل. يتم استخدامه لاكتشاف اللون السائد من الصورة ويتم تكوينه مسبقًا للتعامل مع دوافع تحديد الصورة.

يسمح للمطورين بدمج ميزات اكتشاف الصور بسهولة داخل التطبيقات. وهي تشمل تسمية الصور ، والوجه ، واكتشاف المعالم ، والتعرف البصري على الأحرف ، ووضع علامات على المحتوى الصريح.

يعد التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) أهم ميزة في Google CloudVision API لأي ملف ، مثل JPEG و PDF. يمكنه التعرف على النص المكتوب بخط اليد والمطبوع.

توفر Google بيانات مكثفة ومكتبات للتعلم الآلي. هذا هو السبب في أن استخدام المكتبات يمكنه اكتشاف المعالم وتحديد الكائنات في الصور.

واجهة برمجة تطبيقات CloudVision من Google باهظة الثمن بعض الشيء. لذا ، إذا كنت مستعدًا لدفع الرسوم ، يمكنك أن تدفع ثمنها.

3. Microsoft Image Processing API

Microsoft Computer Vision API لمعالجة الصور هو واجهة برمجة تطبيقات سحابية تتيح للمطورين الوصول إلى الخوارزميات لمعالجة الصور وإرجاع المعلومات.

يستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتصنيف الصور. إنه ليس متخصصًا فقط في أداء المهام المعقدة ، ولكنه يعمل أيضًا مع واجهة برمجة تطبيقات للأغراض العامة.

تقدم شركات مختلفة مثل Google و Amazon و IBM وغيرها خدمة التعلم الآلي هذه في السحابة. إنه يحفظ المستخدم من الاضطرار إلى إنشاء قاعدة بيانات خاصة به لمعالجة الصور والشبكات العصبية وشراء البنية التحتية لإجراء كل ذلك.

تستخدم Microsoft API بنيتها التحتية الضخمة ونماذج التعلم الآلي المدربة على العديد من الصور. تصنف الشبكات العصبية (التعلم العميق) الصور عندما ينشر المطور صورة هناك.

يعتمد سعره على المنطقة وعدد المعاملات.

4. Amazon Rekognition

يأتي Amazon Rekognition بواجهة برمجة تطبيقات بسيطة وسهلة الاستخدام. يتم استخدامه لفحص أي ملف صورة أو فيديو محفوظ في Amazon S3. إنه سهل الاستخدام لأنه لا يتطلب خبرة في التعلم الآلي لاستخدامه. كما أنها قابلة للتطوير بشكل كبير ومبنية باستخدام تقنية التعلم العميق. أيضًا ، يتم استخدامه لتحليل مليارات الصور ومقاطع الفيديو التي يتم تحميلها يوميًا. إنه يتعلم باستمرار من البيانات الجديدة. لذلك ، يجب على علماء أمازون إضافة تسميات جديدة وميزات مقارنة الوجه باستمرار إلى الخدمة.

عندما تحصل Amazon Rekognition API على صورة أو مقطع فيديو كمدخل ، يمكنها تحديد الكائنات والأشخاص والنص والمشاهد والأنشطة في غضون ثوانٍ.

محتوى غير لائق؟ لا داعي للقلق ، لأن Amazon Rekognition يمكنه اكتشافه تلقائيًا.

إنها مناسبة لمختلف المواقف ، بما في ذلك تحديد المستخدم ، والفهرسة ، وعد الأشخاص ، والسلامة العامة ، وذلك بفضل تحليل الوجه عالي الدقة ، والبحث عن الوجه ، وميزات المقارنة.

مع العديد من مستويات الدفع ، فإنه يوفر أيضًا مستوى مجانيًا ، مما يجعله جديرًا بالملاحظة. يمكنك الحصول على عرض أسعار عبر صفحة التسعير إذا كنت مهتمًا بأكثر من مجرد خدمتهم المجانية.

5. كلاريفاي

Clarifai هي واحدة من منصات دورة حياة الذكاء الاصطناعي الرائدة في التعلم العميق لمعالجة الصور.

يتضمن عددًا من نماذج الرؤية الحاسوبية المعدة مسبقًا لتحليل المدخلات المرئية.

كما أنها سهلة الاستخدام. ما عليك سوى إرسال الوسائط الخاصة بك ، وسيقدم Clarifai تنبؤات بناءً على النموذج الذي تستخدمه حاليًا.

هناك أيضًا عناصر مربحة في Clarifai. على سبيل المثال ، لديها أحد أكثر الأنظمة شمولاً لتحديد الموضة. يمكن التعرف على الآلاف من الإكسسوارات والعناصر باستخدام نموذج الكمبيوتر Fashion.

مثل واجهات برمجة التطبيقات الأخرى للتعرف على الصور ، يمكنه اكتشاف المحتوى الصريح. علاوة على ذلك ، يمكنه تحديد المشاهير والتعرف على الوجوه وتحديد اللون السائد للصورة.

6. واجهة برمجة تطبيقات التعرف البصري IBM Watson

يعد IBM Watson Visual Recognition for Cloud واجهة برمجة تطبيقات للتعرف على الصور تتيح للمبرمجين إنشاء تطبيقات ذكية تقوم بتحليل المحتوى المرئي.

باستخدام خوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية وتحديد الصور ، يمكن للمطورين بناء النماذج وتدريبها واختبارها. يتعلق الأمر كله بالنموذج العام ، الذي يوفر تصنيفًا لآلاف الكائنات المحددة مسبقًا.

لبدء تجربة ، هناك خطة مجانية لخدمة Watson Assistant ، والتي تتوج بـ 10000 مكالمة مجانية لواجهة برمجة التطبيقات.

استنتاج

تستخرج واجهات برمجة التطبيقات للتعرف على الصور المعلومات ذات الصلة بنفس الطريقة التي يقوم بها البشر. تُستخدم واجهات برمجة التطبيقات للتعرف على الصور اليوم في العديد من حالات الاستخدام. لذلك ، يعد العثور على أفضل واجهات برمجة تطبيقات للتعرف على الصور في مشاريعنا التنموية أمرًا ضروريًا. في هذه المقالة ، ناقشنا أفضل ستة واجهات برمجة تطبيقات. بالنظر إلى جميع الميزات ، من الواضح أن واجهة برمجة تطبيقات CloudVision من Google هي الأفضل في فئتها.

العلامات: API ، Filestack ، واجهة برمجة تطبيقات تصنيف الصور ، واجهة برمجة تطبيقات معالجة الصور ، واجهة برمجة تطبيقات OCR