6 meilleures API de reconnaissance d'image

Travailler avec un grand volume d'images est même possible sans une sorte d' API de reconnaissance d'image en place.

Cependant, sans une API de traitement d'image spécifique, des opérations telles que la recherche d'images associées ou l'identification de points de repère sont pratiquement impossibles.

Dans cet article, nous nous concentrerons sur les API de traitement d'images. Il existe de nombreuses API OCR.

Certaines API de reconnaissance d'images fonctionnent toujours avec d'autres applications de vision par ordinateur. Pour cette raison, si vous créez un nouvel outil de vision par ordinateur, cela vaut toujours la peine d'y jeter un coup d'œil.

Qu'est-ce que l'API de reconnaissance d'images ?

Le cerveau humain réalise la reconnaissance d'image en examinant chaque pixel d'une image. L'API de reconnaissance d'images extrait également les informations pertinentes de la même manière que les humains. Les caméras IA formées à la vision par ordinateur peuvent détecter et reconnaître de nombreux objets.

L'API de reconnaissance d'images, dans le contexte de l'apprentissage automatique, peut être définie comme la capacité d'un ensemble d'outils logiciels à identifier des objets, des lieux, des personnes, des écrits et des actions dans des images.

En pratique, les ordinateurs dotés de technologies de vision artificielle, associés à une caméra et à l'IA, peuvent réaliser la reconnaissance d'image.

Comment fonctionne l'API de reconnaissance d'image ?

Il n'est pas facile pour les machines et les applications logicielles d'apprendre de l'exemple qui vient naturellement aux êtres humains. La reconnaissance d'images implique finalement le développement de méthodes qui tentent de reproduire la capacité de la vision humaine.

Pour reconnaître un objet, les machines doivent connaître ses caractéristiques distinctives à partir de plusieurs de ses images sous différents angles. C'est un processus complexe qui demande beaucoup de temps et d'efforts.

Où sont utilisées les API de reconnaissance d'images ?

Ils peuvent être utilisés pour :

• Étiqueter le contenu des images avec des méta-tags
• Voitures autonomes et systèmes anti-accidents
• Recherche de contenus d'images et pilotage de robots autonomes
• Protéger les forêts en surveillant avec des drones
• Surveillance militaire pour protéger la frontière et les infrastructures critiques

Ce ne sont là que quelques-unes des applications presque infinies des API de reconnaissance d'images.

Comment choisir une API de reconnaissance d'image ?

• Fonctionnalités d'analyse visuelle : en explorant les pages de produits et la documentation, nous pouvons savoir quelles entités l'API peut reconnaître et détecter.
• Facturation : en fonction de la charge de travail prévisionnelle, vous pouvez déterminer.
• Utilisation des API : les API ne deviennent utiles que lorsque les développeurs savent comment les utiliser. Des tutoriels pertinents sont indispensables.
• Support : Doit être disponible 24h/24 et 7j/7 via plusieurs canaux pour le support technique.

Quelles sont les 6 meilleures API de reconnaissance d'images ?

Voici quelques-unes des meilleures API de reconnaissance d'images, couvrant un large éventail d'applications et de fonctionnalités.

1. API de traitement d'image Filestack

L'API de traitement d'images Filestack est une boîte à outils appropriée pour une grande quantité de traitement de photos. Son API de traitement d'image peut stocker, compresser et convertir des fichiers instantanément et automatiquement.

De plus, sa détection des droits d'auteur aide à préserver les droits de tout contenu en ligne.

L'API de traitement de Filestack et la suite Image Intelligence peuvent trouver immédiatement des images protégées par le droit d'auteur lorsque les utilisateurs en téléchargent une ou un million.

Concernant le contenu inapproprié, Filestack utilise également des API de traitement d'image. Il peut immédiatement reconnaître le contenu et les caractères inappropriés.

Il peut également s'intégrer automatiquement aux plates-formes de partage de fichiers telles que Google Drive, Dropbox et Facebook.

Quelques caractéristiques distinctives plus courantes telles que le marquage des vidéos, la taille du recadrage ou le redimensionnement des images, la compression ou la rotation des images rendent Filestack compétitif.

2. API CloudVision

L'API CloudVision de Google est proche d'une API d'identification d'image plug-and-play. Il est utilisé pour détecter la couleur prédominante d'une image et est préconfiguré pour gérer les motifs d'identification de l'image.

Il permet aux développeurs d'intégrer facilement des fonctionnalités de détection d'images dans les applications. Il comprend l'étiquetage des images, la détection des visages, des points de repère, la reconnaissance optique des caractères et le balisage explicite du contenu.

La reconnaissance optique de caractères (OCR) est la fonctionnalité la plus cruciale de l'API Google CloudVision pour n'importe quel fichier, comme JPEG et PDF. Il peut identifier le texte manuscrit et imprimé.

Google fournit de vastes bibliothèques de données et d'apprentissage automatique. C'est pourquoi l'utilisation de bibliothèques peut détecter des points de repère et identifier des objets dans des images.

L'API CloudVision de Google est un peu chère. Donc, si vous êtes prêt à payer les frais, vous pouvez y aller.

3. API de traitement d'image Microsoft

L'API Microsoft Computer Vision pour le traitement d'images est une API basée sur le cloud qui permet aux développeurs d'accéder à des algorithmes de traitement d'images et de retour d'informations.

Il utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour classer les images. Il n'est pas seulement spécialisé pour effectuer des tâches complexes, mais il fonctionne également pour une API à usage général.

Différentes entreprises comme Google, Amazon, IBM et d'autres proposent ce service d'apprentissage automatique dans le cloud. Cela évite à l'utilisateur d'avoir à créer sa base de données de traitement d'images et de réseaux de neurones et d'acheter l'infrastructure pour mener le tout à partir de cela.

L'API Microsoft utilise son infrastructure massive et ses modèles d'apprentissage automatique formés avec de nombreuses images. Les réseaux de neurones (deep learning) classent les images lorsque le développeur y poste une image.

Son prix dépend du territoire et du nombre de transactions.

4. Reconnaissance Amazon

Amazon Rekognition est livré avec une API simple et facile à utiliser. Il est utilisé pour examiner toute image ou fichier vidéo conservé dans Amazon S3. Il est convivial car son utilisation ne nécessite aucune expertise en apprentissage automatique. Il est également hautement évolutif et construit avec une technologie d'apprentissage en profondeur. En outre, il est utilisé pour analyser des milliards d'images et de vidéos téléchargées quotidiennement. Il apprend constamment de nouvelles données. Ainsi, les scientifiques d'Amazon doivent continuellement ajouter de nouvelles étiquettes et fonctionnalités de comparaison faciale au service.

Lorsque l'API Amazon Rekognition obtient une image ou une vidéo en entrée, elle peut identifier des objets, des personnes, du texte, des scènes et des activités en quelques secondes.

Contenu inapproprié? Vous n'avez pas à vous inquiéter, car Amazon Rekognition peut le détecter automatiquement.

Il convient à diverses situations, notamment l'identification des utilisateurs, le catalogage, le comptage de personnes et la sécurité publique, grâce à ses fonctionnalités d'analyse faciale, de recherche de visage et de comparaison très précises.

Avec plusieurs niveaux de paiement, il propose également un niveau gratuit, ce qui le rend remarquable. Vous pouvez obtenir un devis via la page de tarification si vous êtes intéressé par plus que leur service gratuit.

5. Clarification

Clarifai est l'une des principales plates-formes de cycle de vie d'IA d'apprentissage en profondeur pour le traitement d'images.

Il comprend un certain nombre de modèles de vision par ordinateur prédéfinis pour l'analyse de l'entrée visuelle.

Il est également convivial. Soumettez simplement vos médias et Clarifai fournira des prédictions basées sur le modèle que vous utilisez actuellement.

Il y a aussi des éléments rentables dans Clarifai. Par exemple, il possède l'un des systèmes les plus complets pour identifier la mode. Des milliers d'accessoires et d'articles de mode peuvent être reconnus à l'aide du modèle informatique Fashion.

Comme d'autres API de reconnaissance d'images, il peut détecter un contenu explicite. De plus, il peut identifier des célébrités, reconnaître des visages et déterminer la couleur dominante d'une image.

6. API de reconnaissance visuelle IBM Watson

IBM Watson Visual Recognition for Cloud est une API de reconnaissance d'image qui permet aux programmeurs de créer des applications intelligentes qui effectuent une analyse de contenu visuel.

À l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, de réseaux de neurones et d'identification d'images, les développeurs peuvent créer, former et tester des modèles. Il s'agit du modèle général , qui fournit une classification pour des milliers d'objets prédéfinis.

Pour commencer avec un essai, il existe un plan gratuit du service Watson Assistant, qui est plafonné à 10 000 appels API gratuits.

Conclusion

Les API de reconnaissance d'images extraient les informations pertinentes de la même manière que les humains. Aujourd'hui, les API de reconnaissance d'images sont utilisées dans de nombreux cas d'utilisation. Par conséquent, trouver les meilleures API de reconnaissance d'images dans nos projets de développement est essentiel. Dans cet article, nous avons discuté des six meilleures API. Compte tenu de toutes les fonctionnalités, il est clair que l'API CloudVision de Google est la meilleure de sa catégorie.

Balises : API, Filestack, API de classification d'images, API de traitement d'images, API OCR