6 лучших API для распознавания изображений

Работа с большим объемом изображений возможна даже без какого-либо API распознавания изображений .

Однако без специального API для обработки изображений такие операции, как поиск связанных изображений или идентификация ориентиров, практически невозможны.

В этой статье мы сосредоточимся на API-интерфейсах обработки изображений. Существует множество API OCR.

Некоторые API распознавания изображений по-прежнему работают с другими приложениями компьютерного зрения. Из-за этого, если вы создаете новый инструмент компьютерного зрения, все же стоит взглянуть на них.

Что такое API распознавания изображений?

Человеческий мозг распознает изображения, исследуя каждый пиксель изображения. API распознавания изображений также извлекает соответствующую информацию так же, как это делают люди. Камеры с искусственным интеллектом, обученные компьютерному зрению, могут обнаруживать и распознавать множество объектов.

API распознавания изображений в контексте машинного обучения можно определить как способность набора программных инструментов идентифицировать объекты, места, людей, надписи и действия на изображениях.

На практике компьютеры с технологиями машинного зрения в сочетании с камерой и искусственным интеллектом могут добиться распознавания изображений.

Как работает API распознавания изображений?

Машинам и программным приложениям нелегко учиться на примере, естественном для человека. Распознавание изображений в конечном итоге включает разработку методов, которые пытаются воспроизвести возможности человеческого зрения.

Чтобы распознать любой объект, машины должны узнать о его отличительных чертах по множеству его изображений под разными углами. Это сложный процесс, требующий много времени и усилий.

Где используются API распознавания изображений?

Их можно использовать для:

• Маркировка содержимого изображений мета-тегами
• Беспилотные автомобили и системы предотвращения аварий
• Поиск содержимого изображений и управление автономными роботами
• Защита лесов путем наблюдения с помощью БПЛА
• Военное наблюдение для защиты границы и объектов критической инфраструктуры

Это лишь некоторые из почти бесконечных приложений API распознавания изображений.

Как выбрать API распознавания изображений?

• Возможности визуального анализа. Изучая страницы продуктов и документацию, мы можем узнать, какие объекты API может распознавать и обнаруживать.
• Выставление счетов: можно определить исходя из прогнозируемой рабочей нагрузки.
• Использование API: API становятся полезными только тогда, когда разработчики знают, как их использовать. Соответствующие учебники являются обязательными.
• Поддержка: должна быть доступна 24/7 по нескольким каналам технической поддержки.

Каковы 6 лучших API распознавания изображений?

Вот некоторые из лучших API-интерфейсов распознавания изображений, охватывающие широкий спектр приложений и функций.

1. API обработки изображений стека файлов

Filestack Image Processing API — это подходящий набор инструментов для обработки большого количества фотографий. Его API обработки изображений может хранить, сжимать и конвертировать файлы мгновенно и автоматически.

Кроме того, обнаружение авторских прав помогает сохранить права на любой онлайн-контент.

Filestack Processing API и Image Intelligence Suite могут мгновенно находить изображения, защищенные авторскими правами, когда пользователи загружают одно или миллион изображений.

Что касается неприемлемого контента, Filestack также использует API-интерфейсы обработки изображений. Он может сразу распознать неприемлемый контент и символы.

Он также может автоматически интегрироваться с платформами для обмена файлами, такими как Google Drive, Dropbox и Facebook.

Еще несколько общих отличительных функций, таких как пометка видео, обрезка или изменение размера изображений, сжатие или поворот изображений, делают Filestack конкурентоспособным.

2. API CloudVision

Google CloudVision API близок к plug-and-play API идентификации изображений. Он используется для определения преобладающего цвета изображения и предварительно настроен для обработки мотивов идентификации изображения.

Это позволяет разработчикам легко интегрировать функции обнаружения изображений в приложения. Он включает в себя маркировку изображений, обнаружение лиц, ориентиров, оптическое распознавание символов и явную маркировку содержимого.

Оптическое распознавание символов (OCR) — самая важная функция Google CloudVision API для любого файла, например JPEG и PDF. Он может распознавать рукописный и печатный текст.

Google предоставляет обширные библиотеки данных и машинного обучения. Вот почему с помощью библиотек можно обнаруживать ориентиры и идентифицировать объекты на изображениях.

Google CloudVision API немного дороже. Так что, если вы готовы платить сборы, вы можете пойти на это.

3. API обработки изображений Майкрософт

Microsoft Computer Vision API для обработки изображений — это облачный API, который позволяет разработчикам получать доступ к алгоритмам обработки изображений и возврата информации.

Он использует алгоритмы машинного обучения для классификации изображений. Он не только специализируется на выполнении сложных задач, но также работает с API общего назначения.

Различные компании, такие как Google, Amazon, IBM и другие, предлагают эту услугу машинного обучения в облаке. Это избавляет пользователя от необходимости создавать свою базу данных для обработки изображений и нейронных сетей и покупать инфраструктуру для всего этого.

Microsoft API использует свою массивную инфраструктуру и модели машинного обучения, обученные на множестве изображений. Нейронные сети (глубокое обучение) классифицируют изображения, когда разработчик размещает там изображение.

Его цена зависит от территории и количества сделок.

4. Распознавание Амазонки

Amazon Rekognition поставляется с простым и удобным в использовании API. Он используется для проверки любого изображения или видеофайла, хранящегося в Amazon S3. Он удобен для пользователя, поскольку для его использования не требуются знания в области машинного обучения. Он также обладает высокой масштабируемостью и построен с использованием технологии глубокого обучения. Кроме того, он используется для анализа миллиардов изображений и видео, загружаемых ежедневно. Он постоянно учится на новых данных. Таким образом, ученые Amazon должны постоянно добавлять в сервис новые метки и функции сравнения лиц.

Когда Amazon Rekognition API получает изображение или видео в качестве входных данных, он может идентифицировать объекты, людей, текст, сцены и действия за считанные секунды.

Недопустимый контент? Вам не о чем беспокоиться, потому что Amazon Rekognition может обнаружить это автоматически.

Он подходит для различных ситуаций, включая идентификацию пользователей, каталогизацию, подсчет людей и общественную безопасность, благодаря высокоточному анализу лиц, поиску лиц и функциям сравнения.

С несколькими уровнями оплаты он также предлагает бесплатный уровень, что делает его примечательным. Вы можете получить расценки на странице с ценами, если вас интересует больше, чем просто бесплатный сервис.

5. Кларифаи

Clarifai — одна из ведущих платформ жизненного цикла искусственного интеллекта для обработки изображений.

Он включает в себя ряд предварительно созданных моделей компьютерного зрения для анализа визуального ввода.

Это также удобно. Просто отправьте свои медиафайлы, и Clarifai предоставит прогнозы на основе модели, которую вы сейчас используете.

В Clarifai есть и прибыльные элементы. Например, у него одна из самых полных систем определения моды. С помощью компьютерной модели Fashion можно распознать тысячи модных аксессуаров и предметов.

Как и другие API-интерфейсы распознавания изображений, он может обнаруживать явный контент. Более того, он может идентифицировать знаменитостей, распознавать лица и определять доминирующий цвет изображения.

6. API визуального распознавания IBM Watson

IBM Watson Visual Recognition for Cloud — это API распознавания изображений, который позволяет программистам создавать интеллектуальные приложения для анализа визуального контента.

Используя алгоритмы машинного обучения, нейронные сети и идентификацию изображений, разработчики могут создавать, обучать и тестировать модели. Все дело в общей модели , которая обеспечивает классификацию тысяч предопределенных объектов.

Чтобы начать работу с пробной версией, существует бесплатный план службы Watson Assistant, который ограничен 10 000 бесплатных вызовов API.

Вывод

API-интерфейсы распознавания изображений извлекают соответствующую информацию так же, как это делают люди. Сегодня API распознавания изображений используются во многих случаях. Поэтому очень важно найти лучшие API-интерфейсы распознавания изображений в наших проектах разработки. В этой статье мы обсудили шесть лучших API. Учитывая все функции, становится ясно, что Google CloudVision API является лучшим в своем классе.

Теги: API, Стек файлов, API классификации изображений, API обработки изображений, API OCR