6 migliori API di riconoscimento delle immagini

Lavorare con un grande volume di immagini è persino possibile senza una sorta di API di riconoscimento delle immagini .

Tuttavia, senza un'API specifica per l'elaborazione delle immagini, operazioni come la ricerca di immagini correlate o l'identificazione di punti di riferimento sono praticamente impossibili.

In questo articolo, ci concentreremo sulle API di elaborazione delle immagini. Ci sono molte API OCR là fuori.

Alcune API di riconoscimento delle immagini funzionano ancora con altre applicazioni di visione artificiale. Per questo motivo, se stai creando un nuovo strumento di visione artificiale, vale comunque la pena di dargli un'occhiata.

Che cos'è l'API di riconoscimento delle immagini?

Il cervello umano ottiene il riconoscimento dell'immagine esaminando ogni pixel in un'immagine. L'API di riconoscimento delle immagini estrae anche le informazioni rilevanti nello stesso modo in cui lo fanno gli esseri umani. Le telecamere AI addestrate alla visione artificiale possono rilevare e riconoscere molti oggetti.

L'API di riconoscimento delle immagini, nel contesto dell'apprendimento automatico, può essere definita come la capacità di un insieme di strumenti software di identificare oggetti, luoghi, persone, scritte e azioni nelle immagini.

In pratica, i computer con tecnologie di visione artificiale, in combinazione con una fotocamera e l'intelligenza artificiale, possono ottenere il riconoscimento delle immagini.

Come funziona l'API di riconoscimento delle immagini?

Non è facile per le macchine e le applicazioni software imparare dall'esempio che viene naturale agli esseri umani. Il riconoscimento delle immagini comporta infine lo sviluppo di metodi che tentano di riprodurre la capacità della visione umana.

Per riconoscere qualsiasi oggetto, le macchine devono conoscere le sue caratteristiche distintive da molte delle sue immagini da varie angolazioni. È un processo complesso e richiede molto tempo e fatica.

Dove vengono utilizzate le API di riconoscimento delle immagini?

Possono essere utilizzati per:

• Etichettare il contenuto delle immagini con meta-tag
• Auto a guida autonoma e sistemi antinfortunistici
• Ricerca di contenuti di immagini e controllo di robot autonomi
• Proteggere le foreste sorvegliandole con gli UAV
• Sorveglianza militare per proteggere il confine e le infrastrutture critiche

Queste sono solo alcune delle quasi infinite applicazioni delle API di riconoscimento delle immagini.

Come scegliere un'API di riconoscimento delle immagini?

• Funzionalità di analisi visiva: esplorando le pagine dei prodotti e la documentazione, possiamo sapere quali entità l'API può riconoscere e rilevare.
• Fatturazione: in base al carico di lavoro previsto, è possibile determinarlo.
• Utilizzo delle API: le API diventano utili solo quando gli sviluppatori sanno come usarle. I tutorial pertinenti sono un must.
• Supporto: deve essere disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7 tramite più canali per il supporto tecnico.

Quali sono le 6 migliori API di riconoscimento delle immagini?

Ecco alcune delle migliori API di riconoscimento delle immagini, che coprono un'ampia gamma di applicazioni e funzionalità.

1. API di elaborazione delle immagini Filestack

Filestack Image Processing API è un toolkit adatto per una grande quantità di elaborazione di foto. La sua API di elaborazione delle immagini può archiviare, comprimere e convertire i file in modo istantaneo e automatico.

Inoltre, il suo rilevamento del copyright aiuta a preservare i diritti di qualsiasi contenuto online.

L'API di elaborazione di Filestack e la Image Intelligence Suite possono trovare immediatamente immagini protette da copyright quando gli utenti ne caricano una o un milione.

Per quanto riguarda i contenuti inappropriati, Filestack utilizza anche API di elaborazione delle immagini. Può riconoscere immediatamente contenuti e caratteri inappropriati.

Può anche integrarsi automaticamente con piattaforme di condivisione file come Google Drive, Dropbox e Facebook.

Alcune caratteristiche distintive più comuni come taggare i video, ritagliare o ridimensionare le immagini, comprimere o ruotare le immagini rendono Filestack competitivo.

2. API CloudVision

L'API CloudVision di Google è prossima a un'API di identificazione delle immagini plug-and-play. Viene utilizzato per rilevare il colore predominante da un'immagine ed è preconfigurato per gestire i motivi di identificazione dell'immagine.

Consente agli sviluppatori di integrare facilmente le funzionalità di rilevamento delle immagini all'interno delle applicazioni. Include l'etichettatura delle immagini, il rilevamento di volti, punti di riferimento, il riconoscimento ottico dei caratteri e l'etichettatura esplicita dei contenuti.

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è la caratteristica più importante dell'API di Google CloudVision per qualsiasi file, come JPEG e PDF. Può identificare il testo scritto a mano e stampato.

Google fornisce ampie librerie di dati e di apprendimento automatico. Ecco perché l'utilizzo delle librerie può rilevare punti di riferimento e identificare oggetti nelle immagini.

L'API CloudVision di Google è un po' costosa. Quindi, se sei pronto a pagare le tasse, puoi farlo.

3. API Microsoft per l'elaborazione delle immagini

L'API Microsoft Computer Vision per l'elaborazione delle immagini è un'API basata su cloud che consente agli sviluppatori di accedere agli algoritmi per l'elaborazione delle immagini e la restituzione delle informazioni.

Utilizza algoritmi di apprendimento automatico per classificare le immagini. Non è solo specializzato per eseguire attività complesse, ma funziona anche per un'API generica.

Diverse aziende come Google, Amazon, IBM e altre offrono questo servizio di machine learning nel cloud. Evita all'utente di dover creare il proprio database di elaborazione delle immagini e reti neurali e di acquistare l'infrastruttura per condurre tutto da quello.

L'API Microsoft utilizza la sua enorme infrastruttura e modelli di apprendimento automatico addestrati con molte immagini. Le reti neurali (deep learning) classificano le immagini quando lo sviluppatore pubblica un'immagine lì.

Il suo prezzo dipende dal territorio e dal numero di transazioni.

4. Riconoscimento Amazon

Amazon Rekognition viene fornito con un'API semplice e facile da usare. Viene utilizzato per esaminare qualsiasi immagine o file video conservato in Amazon S3. È facile da usare perché non richiede competenze di machine learning per essere utilizzato. È anche altamente scalabile e costruito con la tecnologia di deep learning. Inoltre, viene utilizzato per analizzare miliardi di immagini e video caricati quotidianamente. Apprende costantemente da nuovi dati. Pertanto, gli scienziati di Amazon devono aggiungere continuamente nuove etichette e funzionalità di confronto facciale al servizio.

Quando l'API di Amazon Rekognition ottiene un'immagine o un video come input, può identificare oggetti, persone, testo, scene e attività in pochi secondi.

Contenuto inappropriato? Non devi preoccuparti, perché Amazon Rekognition è in grado di rilevarlo automaticamente.

È adatto a varie situazioni, tra cui l'identificazione dell'utente, la catalogazione, il conteggio delle persone e la sicurezza pubblica, grazie all'analisi facciale estremamente accurata, alla ricerca del volto e alle funzionalità di confronto.

Con diversi livelli di pagamento, offre anche un livello gratuito, il che lo rende degno di nota. Puoi ottenere un preventivo tramite la pagina dei prezzi se sei interessato a qualcosa di più del semplice servizio gratuito.

5. Chiarezza

Clarifai è una delle principali piattaforme del ciclo di vita dell'intelligenza artificiale di deep learning per l'elaborazione delle immagini.

Include una serie di modelli di visione artificiale predefiniti per l'analisi dell'input visivo.

È anche facile da usare. Invia semplicemente i tuoi media e Clarifai fornirà previsioni basate sul modello che stai attualmente utilizzando.

Ci sono anche elementi redditizi in Clarifai. Ad esempio, ha uno dei sistemi più completi per identificare la moda. Migliaia di accessori e articoli di moda possono essere riconosciuti utilizzando il modello di computer Fashion.

Come altre API di riconoscimento delle immagini, può rilevare contenuti espliciti. Inoltre, può identificare celebrità, riconoscere volti e determinare il colore dominante di un'immagine.

6. API di riconoscimento visivo IBM Watson

IBM Watson Visual Recognition for Cloud è un'API di riconoscimento delle immagini che consente ai programmatori di creare applicazioni intelligenti che eseguono l'analisi del contenuto visivo.

Utilizzando algoritmi di machine learning, reti neurali e identificazione delle immagini, gli sviluppatori possono creare, addestrare e testare i modelli. Riguarda il modello generale , che fornisce una classificazione per migliaia di oggetti predefiniti.

Per iniziare con una prova, esiste un piano gratuito del servizio Watson Assistant, che è limitato a 10.000 chiamate API gratuite.

Conclusione

Le API di riconoscimento delle immagini estraggono le informazioni rilevanti nello stesso modo in cui lo fanno gli esseri umani. Oggi le API di riconoscimento delle immagini vengono utilizzate in molti casi d'uso. Pertanto, trovare le migliori API di riconoscimento delle immagini nei nostri progetti di sviluppo è essenziale. In questo articolo, abbiamo discusso le sei migliori API. Considerando tutte le funzionalità, è chiaro che l'API CloudVision di Google è la migliore della sua categoria.

Tag: API, Filestack, API di classificazione delle immagini, API di elaborazione delle immagini, API OCR