6 cele mai bune API-uri de recunoaștere a imaginilor

Lucrul cu un volum mare de imagini este posibil chiar și fără un fel de API de recunoaștere a imaginii .

Cu toate acestea, fără un API specific de procesare a imaginilor, operațiuni precum găsirea de imagini înrudite sau identificarea reperelor sunt practic imposibile.

În acest articol, ne vom concentra pe API-urile de procesare a imaginilor. Există multe API-uri OCR acolo.

Unele API-uri de recunoaștere a imaginii funcționează în continuare cu alte aplicații de viziune computerizată. Din această cauză, dacă creați un nou instrument de viziune computerizată, merită totuși să le aruncați o privire.

Ce este Image Recognition API?

Creierul uman realizează recunoașterea imaginii examinând fiecare pixel dintr-o imagine. Image recognition API extrage, de asemenea, informații relevante în același mod în care fac oamenii. Camerele AI instruite în viziunea computerizată pot detecta și recunoaște multe obiecte.

API-ul de recunoaștere a imaginilor, în contextul învățării automate, poate fi definit ca abilitatea unui set de instrumente software de a identifica obiecte, locuri, oameni, scriere și acțiuni în imagini.

În practică, computerele cu tehnologii de viziune artificială, în combinație cu o cameră și AI, pot obține recunoașterea imaginii.

Cum funcționează API-ul de recunoaștere a imaginii?

Nu este ușor pentru mașini și aplicații software să învețe din exemplul care vine în mod natural ființelor umane. Recunoașterea imaginii implică în cele din urmă dezvoltarea de metode care încearcă să reproducă capacitatea viziunii umane.

Pentru a recunoaște orice obiect, mașinile trebuie să învețe despre caracteristicile sale distinctive din multe dintre imaginile sale din diferite unghiuri. Este un proces complex și necesită mult timp și efort.

Unde sunt folosite API-urile de recunoaștere a imaginilor?

Ele pot fi folosite pentru a:

• Etichetarea conținutului imaginilor cu meta-etichete
• Mașini autonome și sisteme de evitare a accidentelor
• Căutarea conținutului de imagine și controlul roboților autonomi
• Protejarea pădurilor prin supravegherea cu UAV-uri
• Supraveghere militară pentru protejarea frontierei și a infrastructurii critice

Acestea sunt doar câteva dintre aplicațiile aproape infinite ale API-urilor de recunoaștere a imaginilor.

Cum să alegi un API de recunoaștere a imaginii?

• Caracteristici de analiză vizuală: Explorând paginile de produse și documentația, putem ști ce entități poate recunoaște și detecta API-ul.
• Facturare: pe baza volumului de lucru proiectat, puteți determina.
• Utilizarea API: API-urile devin utile numai atunci când dezvoltatorii știu cum să le folosească. Tutorialele relevante sunt obligatorii.
• Asistență: trebuie să fie disponibil 24/7 prin mai multe canale pentru asistență tehnică.

Care sunt cele mai bune 6 API-uri de recunoaștere a imaginii?

Iată câteva dintre cele mai bune API-uri de recunoaștere a imaginii, care acoperă o gamă largă de aplicații și caracteristici.

1. Filestack Image Processing API

Filestack Image Processing API este un set de instrumente potrivit pentru o cantitate mare de procesare a fotografiilor. API-ul său de procesare a imaginilor poate stoca, comprima și converti fișiere instantaneu și automat.

În plus, detectarea drepturilor de autor ajută la păstrarea drepturilor oricărui conținut online.

Procesarea API și Image Intelligence Suite de la Filestack pot găsi imediat imagini care protejează drepturile de autor atunci când utilizatorii încarcă una sau un milion.

În ceea ce privește conținutul inadecvat, Filestack folosește și API-uri de procesare a imaginilor. Poate recunoaște imediat conținutul și personajele neadecvate.

De asemenea, se poate integra automat cu platforme de partajare a fișierelor precum Google Drive, Dropbox și Facebook.

Câteva caracteristici distinctive mai comune, cum ar fi etichetarea videoclipurilor, decuparea sau redimensionarea imaginilor, comprimarea sau rotirea imaginilor, fac Filestack competitiv.

2. CloudVision API

API-ul Google CloudVision este apropiat de un API de identificare a imaginii plug-and-play. Este folosit pentru a detecta culoarea predominantă dintr-o imagine și este pre-configurat pentru a gestiona motivele de identificare a imaginii.

Permite dezvoltatorilor să integreze cu ușurință funcțiile de detectare a imaginii în aplicații. Include etichetarea imaginilor, detectarea feței, repere, recunoașterea optică a caracterelor și etichetarea explicită a conținutului.

Recunoașterea optică a caracterelor (OCR) este cea mai importantă caracteristică a API-ului Google CloudVision pentru orice fișier, cum ar fi JPEG și PDF. Poate identifica textul scris de mână și tipărit.

Google oferă biblioteci extinse de date și de învățare automată. De aceea, utilizarea bibliotecilor poate detecta repere și identifica obiecte din imagini.

API-ul Google CloudVision este puțin scump. Deci, dacă sunteți gata să plătiți taxele, puteți merge pentru asta.

3. Microsoft Image Processing API

Microsoft Computer Vision API pentru procesarea imaginilor este un API bazat pe cloud care permite dezvoltatorilor accesul la algoritmi pentru procesarea imaginilor și returnarea informațiilor.

Folosește algoritmi de învățare automată pentru a clasifica imaginile. Nu este specializat doar pentru realizarea de sarcini complexe, ci funcționează și pentru un API de uz general.

Diferite companii precum Google, Amazon, IBM și altele oferă acest serviciu de învățare automată în cloud. Îl scutește pe utilizator de a-și crea baza de date de procesare a imaginilor și de rețele neuronale și de a cumpăra infrastructura pentru a conduce totul.

API-ul Microsoft își folosește infrastructura masivă și modelele de învățare automată antrenate cu multe imagini. Rețelele neuronale (deep learning) clasifică imaginile atunci când dezvoltatorul postează o imagine acolo.

Prețul acestuia depinde de teritoriu și de numărul de tranzacții.

4. Recunoașterea Amazon

Amazon Rekognition vine cu un API simplu și ușor de utilizat. Este folosit pentru a examina orice imagine sau fișier video păstrat în Amazon S3. Este ușor de utilizat, deoarece nu necesită experiență de învățare automată pentru utilizare. De asemenea, este foarte scalabil și construit cu tehnologie de învățare profundă. De asemenea, este folosit pentru a analiza miliarde de imagini și videoclipuri încărcate zilnic. Învață constant din date noi. Deci, oamenii de știință de la Amazon trebuie să adauge continuu noi etichete și caracteristici de comparație facială serviciului.

Când Amazon Rekognition API primește o imagine sau un videoclip ca intrare, poate identifica obiecte, oameni, text, scene și activități în câteva secunde.

Conținut inadecvat? Nu trebuie să vă faceți griji, deoarece Amazon Rekognition îl poate detecta automat.

Este potrivit pentru diverse situații, inclusiv identificarea utilizatorilor, catalogarea, numărarea persoanelor și siguranța publică, datorită analizei faciale extrem de precise, căutării feței și caracteristicilor de comparare.

Cu mai multe niveluri de plată, oferă și un nivel gratuit, ceea ce îl face demn de remarcat. Puteți obține o ofertă prin intermediul paginii de prețuri dacă sunteți interesat de mai mult decât de serviciul lor gratuit.

5. Clarifai

Clarifai este una dintre cele mai importante platforme de deep learning AI ciclului de viață pentru procesarea imaginilor.

Include o serie de modele prefabricate de viziune computerizată pentru analiza intrării vizuale.

Este, de asemenea, ușor de utilizat. Pur și simplu trimiteți media, iar Clarifai vă va oferi predicții bazate pe modelul pe care îl utilizați în prezent.

Există și elemente profitabile în Clarifai. De exemplu, are unul dintre cele mai amănunțite sisteme de identificare a modei. Mii de accesorii și articole de modă pot fi recunoscute folosind modelul de computer Fashion.

Ca și alte API-uri de recunoaștere a imaginii, poate detecta conținut explicit. Mai mult, poate identifica celebrități, recunoaște fețe și poate determina culoarea dominantă a unei imagini.

6. IBM Watson Visual Recognition API

IBM Watson Visual Recognition for Cloud este un API de recunoaștere a imaginii care permite programatorilor să creeze aplicații inteligente care efectuează analize vizuale de conținut.

Folosind algoritmi de învățare automată, rețele neuronale și identificarea imaginilor, dezvoltatorii pot construi, antrena și testa modele. Este vorba despre modelul general , care oferă o clasificare pentru mii de obiecte predefinite.

Pentru a începe cu o încercare, există un plan gratuit al serviciului Watson Assistant, care este limitat la 10.000 de apeluri API gratuite.

Concluzie

API-urile de recunoaștere a imaginilor extrag informații relevante în același mod în care fac oamenii. Astăzi, API-urile de recunoaștere a imaginii sunt folosite în multe cazuri de utilizare. Prin urmare, găsirea celor mai bune API-uri de recunoaștere a imaginii în proiectele noastre de dezvoltare este esențială. În acest articol, am discutat despre cele mai bune șase API-uri. Având în vedere toate caracteristicile, este clar că API-ul Google CloudVision este cel mai bun din clasa sa.

Etichete: API, Filestack, Image Classification API, Image Processing API, OCR API