Die 6 besten Bilderkennungs-APIs

Das Arbeiten mit einer großen Menge an Bildern ist sogar ohne eine Art Bilderkennungs-API möglich .

Ohne eine spezifische Bildverarbeitungs-API sind Operationen wie das Finden verwandter Bilder oder das Identifizieren von Orientierungspunkten jedoch praktisch unmöglich.

In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf Bildverarbeitungs-APIs. Es gibt viele OCR-APIs da draußen.

Einige Bilderkennungs-APIs funktionieren immer noch mit anderen Computer-Vision-Anwendungen. Aus diesem Grund lohnt es sich immer noch, einen Blick darauf zu werfen, wenn Sie ein neues Computer-Vision-Tool erstellen.

Was ist die Bilderkennungs-API?

Das menschliche Gehirn erreicht die Bilderkennung, indem es jedes Pixel in einem Bild untersucht. Die Bilderkennungs-API extrahiert auch relevante Informationen auf die gleiche Weise wie Menschen. Auf Computer Vision trainierte KI-Kameras können viele Objekte erkennen und erkennen.

Die Bilderkennungs-API kann im Zusammenhang mit maschinellem Lernen als die Fähigkeit einer Reihe von Softwaretools definiert werden, Objekte, Orte, Personen, Schrift und Aktionen in Bildern zu identifizieren.

In der Praxis können Computer mit Bildverarbeitungstechnologien in Kombination mit einer Kamera und KI eine Bilderkennung erreichen.

Wie funktioniert die Bilderkennungs-API?

Es ist nicht einfach für Maschinen und Softwareanwendungen, von dem Vorbild zu lernen, das dem Menschen selbstverständlich ist. Bei der Bilderkennung geht es letztlich darum, Methoden zu entwickeln, die versuchen, die Fähigkeit des menschlichen Sehens nachzubilden.

Um ein Objekt zu erkennen, müssen Maschinen seine Unterscheidungsmerkmale aus vielen seiner Bilder aus verschiedenen Blickwinkeln lernen. Es ist ein komplexer Prozess und erfordert viel Zeit und Mühe.

Wo werden Bilderkennungs-APIs verwendet?

Sie können verwendet werden für:

• Kennzeichnen des Inhalts von Bildern mit Meta-Tags
• Selbstfahrende Autos und Unfallvermeidungssysteme
• Bildinhalte suchen und autonome Roboter steuern
• Waldschutz durch Überwachung mit UAVs
• Militärische Überwachung zum Schutz der Grenze und kritischer Infrastruktur

Dies sind nur einige der nahezu unendlichen Anwendungen von Bilderkennungs-APIs.

Wie wählt man eine Bilderkennungs-API aus?

• Visuelle Analysefunktionen: Durch das Durchsuchen von Produktseiten und Dokumentation können wir wissen, welche Entitäten die API erkennen und erkennen kann.
• Abrechnung: Anhand des voraussichtlichen Arbeitsaufwands können Sie bestimmen.
• API-Nutzung: APIs werden nur dann hilfreich, wenn Entwickler wissen, wie sie verwendet werden. Relevante Tutorials sind ein Muss.
• Support: Muss rund um die Uhr über mehrere Kanäle für den technischen Support verfügbar sein.

Was sind die 6 besten Bilderkennungs-APIs?

Hier sind einige der besten Bilderkennungs-APIs, die eine breite Palette von Anwendungen und Funktionen abdecken.

1. Filestack-Bildverarbeitungs-API

Filestack Image Processing API ist ein geeignetes Toolkit für eine große Menge an Fotoverarbeitung. Seine Bildverarbeitungs-API kann Dateien sofort und automatisch speichern, komprimieren und konvertieren.

Darüber hinaus trägt die Urheberrechtserkennung dazu bei, die Rechte aller Online-Inhalte zu wahren.

Die Processing API und die Image Intelligence Suite von Filestack können sofort urheberrechtlich geschützte Bilder finden, wenn Benutzer ein oder eine Million hochladen.

In Bezug auf unangemessene Inhalte verwendet Filestack auch Bildverarbeitungs-APIs. Es kann unangemessene Inhalte und Charaktere sofort erkennen.

Es kann auch automatisch in File-Sharing-Plattformen wie Google Drive, Dropbox und Facebook integriert werden.

Ein paar weitere allgemeine Unterscheidungsmerkmale wie das Markieren von Videos, das Zuschneiden oder Ändern der Größe von Bildern, das Komprimieren oder Drehen von Bildern machen Filestack wettbewerbsfähig.

2. CloudVision-API

Die CloudVision-API von Google befindet sich in der Nähe einer Plug-and-Play-Bildidentifikations-API. Es wird verwendet, um die vorherrschende Farbe aus einem Bild zu erkennen, und ist vorkonfiguriert, um die Bildidentifikationsmotive zu verarbeiten.

Es ermöglicht Entwicklern die einfache Integration von Bilderkennungsfunktionen in Anwendungen. Es umfasst Bildkennzeichnung, Gesichtserkennung, Landmarkenerkennung, optische Zeichenerkennung und explizite Inhaltskennzeichnung.

Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist die wichtigste Funktion der Google CloudVision-API für alle Dateien wie JPEG und PDF. Es kann handgeschriebenen und gedruckten Text erkennen.

Google stellt umfangreiche Daten- und Machine-Learning-Bibliotheken bereit. Aus diesem Grund kann die Verwendung von Bibliotheken Orientierungspunkte erkennen und Objekte in Bildern identifizieren.

Die CloudVision-API von Google ist ein wenig teuer. Wenn Sie also bereit sind, die Gebühren zu zahlen, können Sie es tun.

3. Microsoft-Bildverarbeitungs-API

Die Microsoft Computer Vision API für die Bildverarbeitung ist eine Cloud-basierte API, die Entwicklern den Zugriff auf Algorithmen zur Verarbeitung von Bildern und zur Rückgabe von Informationen ermöglicht.

Es verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um Bilder zu klassifizieren. Es ist nicht nur für komplexe Aufgaben spezialisiert, sondern funktioniert auch für eine universelle API.

Verschiedene Unternehmen wie Google, Amazon, IBM und andere bieten diesen maschinellen Lerndienst in der Cloud an. Es erspart dem Benutzer, eine Datenbank mit Bildverarbeitung und neuronalen Netzwerken zu erstellen und die Infrastruktur zu kaufen, um all dies zu leiten.

Die Microsoft-API nutzt ihre massive Infrastruktur und Modelle für maschinelles Lernen, die mit vielen Bildern trainiert wurden. Neuronale Netze (Deep Learning) klassifizieren die Bilder, wenn der Entwickler dort ein Bild postet.

Der Preis hängt vom Gebiet und der Anzahl der Transaktionen ab.

4. Amazon-Erkennung

Amazon Rekognition verfügt über eine einfache und benutzerfreundliche API. Es wird verwendet, um alle Bild- oder Videodateien zu untersuchen, die in Amazon S3 gespeichert sind. Es ist benutzerfreundlich, da für die Verwendung keine Fachkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen erforderlich sind. Es ist außerdem hochgradig skalierbar und mit Deep-Learning-Technologie aufgebaut. Außerdem wird es verwendet, um Milliarden von Bildern und Videos zu analysieren, die täglich hochgeladen werden. Es lernt ständig aus neuen Daten. Daher müssen die Wissenschaftler von Amazon dem Dienst ständig neue Etiketten und Gesichtsvergleichsfunktionen hinzufügen.

Wenn die Amazon Rekognition API ein Bild oder Video als Eingabe erhält, kann sie Objekte, Personen, Text, Szenen und Aktivitäten innerhalb von Sekunden identifizieren.

Unpassender Inhalt? Sie müssen sich keine Sorgen machen, da Amazon Rekognition es automatisch erkennen kann.

Dank seiner hochpräzisen Gesichtsanalyse, Gesichtssuche und Vergleichsfunktionen eignet es sich für verschiedene Situationen, einschließlich Benutzeridentifikation, Katalogisierung, Personenzählung und öffentliche Sicherheit.

Mit mehreren Zahlungsstufen bietet es auch eine kostenlose Stufe, was es bemerkenswert macht. Sie können über die Preisseite ein Angebot einholen, wenn Sie an mehr als nur dem kostenlosen Service interessiert sind.

5. Clarifai

Clarifai ist eine der führenden Deep-Learning-KI-Lebenszyklusplattformen für die Bildverarbeitung.

Es enthält eine Reihe vorgefertigter Computer-Vision-Modelle für die Analyse visueller Eingaben.

Es ist auch benutzerfreundlich. Reichen Sie einfach Ihre Medien ein, und Clarifai liefert Vorhersagen basierend auf dem Modell, das Sie derzeit verwenden.

Es gibt auch profitable Elemente in Clarifai. Zum Beispiel verfügt es über eines der gründlichsten Systeme zur Identifizierung von Mode. Tausende von Modeaccessoires und -artikeln können mit dem Computermodell Fashion erkannt werden.

Wie andere Bilderkennungs-APIs kann es explizite Inhalte erkennen. Darüber hinaus kann es Prominente identifizieren, Gesichter erkennen und die dominante Farbe eines Bildes bestimmen.

6. Visuelle Erkennungs-API von IBM Watson

Die IBM Watson Visual Recognition for Cloud ist eine Bilderkennungs-API, mit der Programmierer intelligente Anwendungen erstellen können, die eine visuelle Inhaltsanalyse durchführen.

Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen, neuronalen Netzen und Bilderkennung können Entwickler Modelle erstellen, trainieren und testen. Es dreht sich alles um das allgemeine Modell , das eine Klassifizierung für Tausende von vordefinierten Objekten bereitstellt.

Um mit einer Testversion zu beginnen, gibt es einen kostenlosen Plan des Watson Assistant-Dienstes, der auf 10.000 kostenlose API-Aufrufe begrenzt ist.

Fazit

Bilderkennungs-APIs extrahieren relevante Informationen auf die gleiche Weise wie Menschen. Heutzutage werden Bilderkennungs-APIs in vielen Anwendungsfällen verwendet. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die besten Bilderkennungs-APIs in unseren Entwicklungsprojekten zu finden. In diesem Artikel haben wir die sechs besten APIs besprochen. In Anbetracht aller Funktionen ist klar, dass die CloudVision-API von Google die beste ihrer Klasse ist.

Tags: API, Dateistapel, Bildklassifizierungs-API, Bildverarbeitungs-API, OCR-API