6 najlepszych interfejsów API do rozpoznawania obrazu

Praca z dużą liczbą obrazów jest możliwa nawet bez jakiegoś interfejsu API do rozpoznawania obrazów .

Jednak bez specjalnego interfejsu API do przetwarzania obrazu operacje takie jak wyszukiwanie powiązanych obrazów lub identyfikacja punktów orientacyjnych są praktycznie niemożliwe.

W tym artykule skupimy się na interfejsach API do przetwarzania obrazu. Istnieje wiele interfejsów API OCR.

Niektóre interfejsy API rozpoznawania obrazu nadal działają z innymi aplikacjami do przetwarzania obrazu. Z tego powodu, jeśli tworzysz nowe narzędzie widzenia komputerowego, nadal warto się im przyjrzeć.

Co to jest interfejs API rozpoznawania obrazu?

Ludzki mózg rozpoznaje obraz, badając każdy piksel obrazu. Interfejs API rozpoznawania obrazów wyodrębnia również istotne informacje w taki sam sposób, jak robią to ludzie. Kamery AI przeszkolone w widzeniu komputerowym mogą wykrywać i rozpoznawać wiele obiektów.

API rozpoznawania obrazów, w kontekście uczenia maszynowego, można zdefiniować jako zdolność zestawu narzędzi programowych do identyfikowania obiektów, miejsc, ludzi, pisma i działań na obrazach.

W praktyce komputery z technologiami widzenia maszynowego w połączeniu z kamerą i sztuczną inteligencją mogą osiągnąć rozpoznawanie obrazu.

Jak działa interfejs API rozpoznawania obrazów?

Niełatwo jest maszynom i aplikacjom uczyć się na przykładzie, który naturalnie przychodzi ludziom. Rozpoznawanie obrazu ostatecznie obejmuje opracowanie metod, które próbują odtworzyć zdolność ludzkiego wzroku.

Aby rozpoznać dowolny obiekt, maszyny muszą dowiedzieć się o jego wyróżniających cechach z wielu jego obrazów pod różnymi kątami. To złożony proces, który wymaga dużo czasu i wysiłku.

Gdzie są używane interfejsy API rozpoznawania obrazu?

Mogą być używane do:

• Oznaczanie treści obrazów metatagami
• Samochody autonomiczne i systemy unikania wypadków
• Wyszukiwanie zawartości obrazu i sterowanie autonomicznymi robotami
• Ochrona lasów poprzez obserwację za pomocą UAV
• Nadzór wojskowy w celu ochrony granicy i infrastruktury krytycznej

To tylko kilka z niemal nieskończonych zastosowań interfejsów API rozpoznawania obrazu.

Jak wybrać interfejs API rozpoznawania obrazu?

• Funkcje analizy wizualnej: przeglądając strony produktów i dokumentację, możemy dowiedzieć się, które podmioty interfejs API może rozpoznać i wykryć.
• Rozliczenia: w oparciu o przewidywane obciążenie pracą, które możesz określić.
• Użycie interfejsu API: interfejsy API stają się przydatne tylko wtedy, gdy programiści wiedzą, jak z nich korzystać. Odpowiednie samouczki są koniecznością.
• Wsparcie: musi być dostępne 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu za pośrednictwem wielu kanałów pomocy technicznej.

Jakie są 6 najlepszych interfejsów API do rozpoznawania obrazu?

Oto niektóre z najlepszych interfejsów API rozpoznawania obrazu, obejmujące szeroki zakres aplikacji i funkcji.

1. Interfejs API przetwarzania obrazów stosu plików

Filestack Image Processing API to odpowiedni zestaw narzędzi do przetwarzania dużej ilości zdjęć. Jego interfejs API przetwarzania obrazu może przechowywać, kompresować i konwertować pliki natychmiast i automatycznie.

Ponadto wykrywanie praw autorskich pomaga zachować prawa do treści online.

Filestack Processing API i Image Intelligence Suite mogą natychmiast znaleźć obrazy chronione prawami autorskimi, gdy użytkownicy prześlą jeden lub milion.

Jeśli chodzi o nieodpowiednie treści, Filestack używa również interfejsów API do przetwarzania obrazu. Może natychmiast rozpoznać nieodpowiednie treści i znaki.

Może również automatycznie integrować się z platformami do udostępniania plików, takimi jak Dysk Google, Dropbox i Facebook.

Kilka bardziej charakterystycznych funkcji, takich jak tagowanie filmów, przycinanie rozmiaru lub zmiana rozmiaru obrazów, kompresja lub obracanie obrazów, czyni Filestack konkurencyjnym.

2. API CloudVision

Google CloudVision API jest zbliżony do interfejsu API identyfikacji obrazu plug-and-play. Służy do wykrywania dominującego koloru z obrazu i jest wstępnie skonfigurowany do obsługi motywów identyfikacji obrazu.

Umożliwia programistom łatwą integrację funkcji wykrywania obrazu w aplikacjach. Obejmuje etykietowanie obrazów, wykrywanie twarzy, punktów orientacyjnych, optyczne rozpoznawanie znaków i wyraźne oznaczanie treści.

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) to najważniejsza funkcja Google CloudVision API dla dowolnego pliku, takiego jak JPEG i PDF. Może identyfikować tekst pisany odręcznie i drukowany.

Google udostępnia obszerne biblioteki danych i uczenia maszynowego. Dlatego korzystanie z bibliotek może wykrywać punkty orientacyjne i identyfikować obiekty na obrazach.

Google CloudVision API jest trochę drogie. Tak więc, jeśli jesteś gotowy do uiszczenia opłat, możesz to zrobić.

3. Interfejs API przetwarzania obrazu firmy Microsoft

Microsoft Computer Vision API do przetwarzania obrazów to oparty na chmurze interfejs API, który umożliwia programistom dostęp do algorytmów przetwarzania obrazów i zwracania informacji.

Wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do klasyfikowania obrazów. Nie tylko specjalizuje się w wykonywaniu złożonych zadań, ale działa również z interfejsem API ogólnego przeznaczenia.

Różne firmy, takie jak Google, Amazon, IBM i inne, oferują tę usługę uczenia maszynowego w chmurze. Oszczędza to użytkownikowi konieczności tworzenia bazy danych przetwarzania obrazu i sieci neuronowych oraz kupowania z tego infrastruktury do prowadzenia wszystkiego.

Interfejs API firmy Microsoft korzysta z ogromnej infrastruktury i modeli uczenia maszynowego przeszkolonych przy użyciu wielu obrazów. Sieci neuronowe (głębokie uczenie się) klasyfikują obrazy, gdy programista umieszcza tam obraz.

Jego cena zależy od terytorium i liczby transakcji.

4. Rozpoznanie Amazona

Amazon Rekognition jest wyposażony w prosty i łatwy w użyciu interfejs API. Służy do sprawdzania dowolnego obrazu lub pliku wideo przechowywanego w Amazon S3. Jest przyjazny dla użytkownika, ponieważ nie wymaga specjalistycznej wiedzy na temat uczenia maszynowego. Jest również wysoce skalowalny i zbudowany z wykorzystaniem technologii głębokiego uczenia się. Jest również używany do analizowania miliardów zdjęć i filmów przesyłanych codziennie. Nieustannie uczy się na podstawie nowych danych. Dlatego naukowcy Amazona muszą stale dodawać do usługi nowe etykiety i funkcje porównywania twarzy.

Kiedy Amazon Rekognition API otrzymuje obraz lub wideo jako dane wejściowe, może zidentyfikować obiekty, ludzi, tekst, sceny i działania w ciągu kilku sekund.

Niewłaściwa zawartość? Nie musisz się martwić, ponieważ Amazon Rekognition może to wykryć automatycznie.

Nadaje się do różnych sytuacji, w tym do identyfikacji użytkowników, katalogowania, liczenia osób i bezpieczeństwa publicznego, dzięki bardzo dokładnej analizie twarzy, wyszukiwaniu twarzy i funkcjom porównywania.

Dzięki kilku poziomom płatności oferuje również bezpłatny poziom, co czyni go godnym uwagi. Możesz uzyskać wycenę za pośrednictwem strony cenowej, jeśli interesuje Cię coś więcej niż tylko ich bezpłatna usługa.

5. Jasny

Clarifai to jedna z wiodących platform cyklu życia sztucznej inteligencji do głębokiego uczenia się do przetwarzania obrazów.

Obejmuje szereg gotowych komputerowych modeli wizyjnych do analizy danych wizualnych.

Jest również przyjazny dla użytkownika. Po prostu prześlij swoje media, a Clarifai przedstawi prognozy oparte na aktualnie używanym modelu.

W Clarifai są też elementy dochodowe. Na przykład ma jeden z najdokładniejszych systemów identyfikacji mody. Tysiące akcesoriów i artykułów modowych można rozpoznać za pomocą komputerowego modelu mody.

Podobnie jak inne interfejsy API do rozpoznawania obrazów, może wykrywać treści dla dorosłych. Ponadto może identyfikować celebrytów, rozpoznawać twarze i określać dominujący kolor obrazu.

6. Interfejs API rozpoznawania wizualnego IBM Watson

IBM Watson Visual Recognition for Cloud to interfejs API rozpoznawania obrazów, który umożliwia programistom tworzenie inteligentnych aplikacji przeprowadzających analizę zawartości wizualnej.

Korzystając z algorytmów uczenia maszynowego, sieci neuronowych i identyfikacji obrazów, programiści mogą budować, trenować i testować modele. Chodzi o ogólny model , który zapewnia klasyfikację dla tysięcy predefiniowanych obiektów.

Aby rozpocząć od wersji próbnej, dostępny jest bezpłatny plan usługi Watson Assistant, który jest ograniczony do 10 000 bezpłatnych wywołań interfejsu API.

Wniosek

Interfejsy API rozpoznawania obrazów wyodrębniają istotne informacje w taki sam sposób, w jaki robią to ludzie. Obecnie interfejsy API rozpoznawania obrazów są używane w wielu przypadkach. Dlatego znalezienie najlepszych interfejsów API rozpoznawania obrazu w naszych projektach rozwojowych jest niezbędne. W tym artykule omówiliśmy sześć najlepszych interfejsów API. Biorąc pod uwagę wszystkie funkcje, jasne jest, że Google CloudVision API jest najlepsze w swojej klasie.

Znaczniki: API, stos plików, API klasyfikacji obrazów, API przetwarzania obrazu, API OCR