Las 6 mejores API de reconocimiento de imágenes

Incluso es posible trabajar con un gran volumen de imágenes sin algún tipo de API de reconocimiento de imágenes .

Sin embargo, sin una API específica de procesamiento de imágenes, operaciones como encontrar imágenes relacionadas o identificar puntos de referencia son prácticamente imposibles.

En este artículo, nos centraremos en las API de procesamiento de imágenes. Hay muchas API de OCR por ahí.

Algunas API de reconocimiento de imágenes aún funcionan con otras aplicaciones de visión artificial. Debido a esto, si está creando una nueva herramienta de visión por computadora, vale la pena echarle un vistazo.

¿Qué es la API de reconocimiento de imágenes?

El cerebro humano logra el reconocimiento de imágenes examinando cada píxel de una imagen. La API de reconocimiento de imágenes también extrae información relevante de la misma manera que lo hacen los humanos. Las cámaras de IA entrenadas en visión por computadora pueden detectar y reconocer muchos objetos.

La API de reconocimiento de imágenes, en el contexto del aprendizaje automático, se puede definir como la capacidad de un conjunto de herramientas de software para identificar objetos, lugares, personas, escritura y acciones en imágenes.

En la práctica, las computadoras con tecnologías de visión artificial, en combinación con una cámara e IA, pueden lograr el reconocimiento de imágenes.

¿Cómo funciona la API de reconocimiento de imágenes?

No es fácil para las máquinas y las aplicaciones de software aprender del ejemplo que es natural para los seres humanos. El reconocimiento de imágenes implica, en última instancia, desarrollar métodos que intenten reproducir la capacidad de la visión humana.

Para reconocer cualquier objeto, las máquinas deben conocer sus características distintivas a partir de muchas de sus imágenes desde varios ángulos. Es un proceso complejo y requiere mucho tiempo y esfuerzo.

¿Dónde se utilizan las API de reconocimiento de imágenes?

Se pueden utilizar para:

• Etiquetado del contenido de las imágenes con meta-tags
• Coches autónomos y sistemas para evitar accidentes
• Búsqueda de contenido de imágenes y control de robots autónomos
• Proteger los bosques vigilando con UAV
• Vigilancia militar para proteger la frontera y la infraestructura crítica

Estas son solo algunas de las casi infinitas aplicaciones de las API de reconocimiento de imágenes.

¿Cómo elegir una API de reconocimiento de imágenes?

• Funciones de análisis visual: al explorar las páginas y la documentación del producto, podemos saber qué entidades puede reconocer y detectar la API.
• Facturación: en función de la carga de trabajo proyectada, puede determinar.
• Uso de API: las API solo se vuelven útiles cuando los desarrolladores saben cómo usarlas. Los tutoriales relevantes son imprescindibles.
• Soporte: Debe estar disponible 24/7 a través de múltiples canales para soporte técnico.

¿Cuáles son las 6 mejores API de reconocimiento de imágenes?

Estas son algunas de las mejores API de reconocimiento de imágenes, que cubren una amplia gama de aplicaciones y funciones.

1. API de procesamiento de imágenes de pila de archivos

Filestack Image Processing API es un conjunto de herramientas adecuado para una gran cantidad de procesamiento de fotos. Su API de procesamiento de imágenes puede almacenar, comprimir y convertir archivos de forma instantánea y automática.

Además, su detección de derechos de autor ayuda a preservar los derechos de cualquier contenido en línea.

La API de procesamiento de Filestack y Image Intelligence Suite pueden encontrar inmediatamente imágenes protegidas por derechos de autor cuando los usuarios cargan una o un millón.

Con respecto al contenido inapropiado, Filestack también usa API de procesamiento de imágenes. Puede reconocer inmediatamente contenido y caracteres inapropiados.

También puede integrarse automáticamente con plataformas para compartir archivos como Google Drive, Dropbox y Facebook.

Algunas características distintivas más comunes, como etiquetar videos, recortar el tamaño o cambiar el tamaño de las imágenes, comprimir o rotar imágenes, hacen que Filestack sea competitivo.

2. API de Cloud Vision

La API CloudVision de Google es similar a una API de identificación de imágenes plug-and-play. Se utiliza para detectar el color predominante de una imagen y está preconfigurado para manejar los motivos de identificación de la imagen.

Permite a los desarrolladores integrar fácilmente funciones de detección de imágenes dentro de las aplicaciones. Incluye etiquetado de imágenes, rostro, detección de puntos de referencia, reconocimiento óptico de caracteres y etiquetado de contenido explícito.

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es la función más importante de la API de Google CloudVision para cualquier archivo, como JPEG y PDF. Puede identificar texto escrito a mano e impreso.

Google proporciona amplias bibliotecas de datos y aprendizaje automático. Es por eso que el uso de bibliotecas puede detectar puntos de referencia e identificar objetos en imágenes.

La API CloudVision de Google es un poco cara. Entonces, si está listo para pagar las tarifas, puede hacerlo.

3. API de procesamiento de imágenes de Microsoft

La API de Microsoft Computer Vision para el procesamiento de imágenes es una API basada en la nube que permite a los desarrolladores acceder a algoritmos para procesar imágenes y devolver información.

Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para clasificar imágenes. No solo está especializado para realizar tareas complejas, sino que también funciona para una API de propósito general.

Diferentes empresas como Google, Amazon, IBM y otras ofrecen este servicio de aprendizaje automático en la nube. Evita que el usuario tenga que crear su base de datos de procesamiento de imágenes y redes neuronales y comprar la infraestructura para realizar todo eso.

La API de Microsoft usa su infraestructura masiva y modelos de aprendizaje automático entrenados con muchas imágenes. Las redes neuronales (aprendizaje profundo) clasifican las imágenes cuando el desarrollador publica una imagen allí.

Su precio depende del territorio y del número de transacciones.

4. Reconocimiento de Amazon

Amazon Rekognition viene con una API simple y fácil de usar. Se utiliza para examinar cualquier archivo de imagen o video guardado en Amazon S3. Es fácil de usar porque no requiere experiencia en aprendizaje automático para su uso. También es altamente escalable y está construido con tecnología de aprendizaje profundo. Además, se utiliza para analizar miles de millones de imágenes y videos subidos diariamente. Está constantemente aprendiendo de nuevos datos. Por lo tanto, los científicos de Amazon deben agregar continuamente nuevas etiquetas y funciones de comparación facial al servicio.

Cuando la API de Amazon Rekognition obtiene una imagen o un video como entrada, puede identificar objetos, personas, texto, escenas y actividades en segundos.

¿Contenido inapropiado? No necesita preocuparse, porque Amazon Rekognition puede detectarlo automáticamente.

Es adecuado para diversas situaciones, incluida la identificación de usuarios, la catalogación, el conteo de personas y la seguridad pública, gracias a sus funciones de análisis facial, búsqueda de rostros y comparación de alta precisión.

Con varios niveles de pago, también ofrece un nivel gratuito, lo que lo hace digno de mención. Puede obtener una cotización a través de la página de precios si está interesado en algo más que su servicio gratuito.

5. Clarifai

Clarifai es una de las principales plataformas de ciclo de vida de IA de aprendizaje profundo para el procesamiento de imágenes.

Incluye una serie de modelos de visión por computadora preconstruidos para el análisis de la entrada visual.

También es fácil de usar. Simplemente envíe sus medios y Clarifai le proporcionará predicciones basadas en el modelo que está utilizando actualmente.

También hay elementos rentables en Clarifai. Por ejemplo, tiene uno de los sistemas más completos para identificar la moda. Se pueden reconocer miles de accesorios y artículos de moda usando el modelo de computadora Fashion.

Al igual que otras API de reconocimiento de imágenes, puede detectar contenido explícito. Además, puede identificar celebridades, reconocer caras y determinar el color dominante de una imagen.

6. API de reconocimiento visual de IBM Watson

IBM Watson Visual Recognition for Cloud es una API de reconocimiento de imágenes que permite a los programadores crear aplicaciones inteligentes que realizan análisis de contenido visual.

Usando algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales e identificación de imágenes, los desarrolladores pueden construir, entrenar y probar modelos. Se trata del modelo general , que proporciona una clasificación para miles de objetos predefinidos.

Para comenzar con una prueba, hay un plan gratuito del servicio Watson Assistant, que tiene un límite de 10 000 llamadas API gratuitas.

Conclusión

Las API de reconocimiento de imágenes extraen información relevante de la misma manera que lo hacen los humanos. Hoy en día, las API de reconocimiento de imágenes se utilizan en muchos casos de uso. Por ello, encontrar las mejores APIs de reconocimiento de imágenes en nuestros proyectos de desarrollo es fundamental. En este artículo, discutimos las seis mejores API. Teniendo en cuenta todas las funciones, está claro que la API CloudVision de Google es la mejor de su clase.

Etiquetas: API, pila de archivos, API de clasificación de imágenes, API de procesamiento de imágenes, API de OCR