Photo analyzer service что это за программа

SiteAnalyzer

Программа SiteAnalyzer является веб-краулером и служит для технического аудита сайта. Просканировав весь ваш сайт и получив полную информацию по каждой его странице, программа SiteAnalyzer отобразит все технические ошибки и SEO-недоработки и тем самым окажет помощь в их исправлении.

Для проведения технического аудита доступно более 60 параметров проверки. Все найденные ошибки можно экспортировать в подробный отчет в Excel, либо выгрузить общую картину по степени технической оптимизации сайта в отчет формата PDF.

Для наглядного представления ссылочных связей в программе имеется модуль визуализации данных на графе, который поможет SEO-специалисту оценить распределение внутреннего PageRank на страницах сайта, а также понять, какие из страниц получают большую ссылочную массу, а каким страницам и разделам сайта не хватает внутренних ссылок.

Программа SiteAnalyzer распространяется бесплатно, имеет портативный формат (работает без установки), а размер дистрибутива составляет всего 10 Мб.

Image Analyzer

Год основания: 2016
Реквизиты: ИП Симагин А.В. (ИНН: 771870797803, ОГНИП: 307770000481267)

был на сайте 11.11.2021

Источник: otzyvmarketing.ru

Photo analyzer service что это за программа

Sony Album
версия: 9.8.A.1.2

Последнее обновление программы в шапке: 05.11.2020

Краткое описание:
Стандартная галерея смартфона.

С помощью данного приложения с легкостью можно посмотреть сделанные фото, а также загруженные изображения.

Возможности:
— слайд-презентация;
— редактировать фото
— ипользование изображения для рабочего стола
— удобная сортировка альбомов
— красивый интерфейс

Установка: Как обычное приложение (без необходимости рута)
Дополнительно: Кто использует программу TwCrop или другую иную программу для обрезки, то рекомендую удалить

Проверено на устройствах:

Samsung I8190,I9100,I9105,I9300,i9082,S7710,S7562,I8160,N8000,N7100,P6800,N8000,N5100,I9
250,I9500,I9505,i8552
LG P715 E450 E455,E960,E975..
HTC ONE X,ONE XL, HTC EVO 3d..
Sony Ericsson Xperia Pro.
Huawei U8860
THL 5000
Lenovo практически на всех моделях с Андроидом ~ 4.

список обновляется(пишете в личку кому подошло и на какую модель)

Требуется Android: 4.4+
Русский интерфейс: Да

Источник: 4pda.to

Фотошоп или нет? Онлайн проверка фото на фейк

Современный интернет настолько насыщен всевозможными фейками, что уже с трудом понимаешь чему верить, а чему нет. Если новости еще можно как-то проверить и убедиться в их достоверности, то определить фейковые фотографии очень сложно.

В чем проблема пользовательских исследований | Илья Бирман | Prosmotr

1. Можно ли определить монтаж на фото? Немного теории
2. Онлайн проверка фото на Фотошоп. От теории к практике
3. Magnifier
4. Clone Detection
5. Error Level Analysis
6. Noise Analysis
7. Level Sweep
8. Luminance Gradient Analysis
9. Principal Component Analysis
10. Прочие инструменты анализа фото
11. Выводы

Программы фотомонтажа достигли такого уровня, что имея даже базовые навыки работы в Photoshop, можно сделать фотофейк, который с трудом удастся отличить от реального снимка. Как же проверить: фотошоп перед вами или нет? С помощью данной статьи вы сможете буквально за считанные минуты анализировать любое фото и с уверенностью определять использованы ли в нем приемы монтажа.

Можно ли определить монтаж на фото? Немного теории

В государственных структурах, о которых не принято говорить вслух, существуют специальные отделы, которые занимаются экспертизой фотографий. При помощи сложных методов в специально разработанных для этого программах они анализируют попадающие к ним медиа файлы и выносят вердикт о том, насколько велика вероятность того, что при их создании был использован Фотошоп либо аналогичные фоторедакторы.

Всё дело в том, что при обработке фото, добавлении либо удалении из кадра каких-то объектов, всегда остаются характерные артефакты. Они могут быть невидны невооруженным взглядом и даже при большом увеличении, но при наложении определенных фильтров они становятся различимы. Скрыть следы от Photoshop не так и просто как может показаться.

В интернете вы найдете сотни статей с советами о том как определить явный фотошоп:

• Ищите проблемы со светом и тенями.
• Внимательно смотрите на фон фото и ищите искажения.
• Проверьте исходные метаданные файла (EXIF).
• Обратите внимание на общую реалистичность картинки и т.д.

Да, эти советы применимы, когда фото было сделано на скорую руку, а вот если к созданию фейка подошли профессионалы, то без специальных средств анализа вы уже не сможете распознать в нем фотомонтаж.

Онлайн проверка фото на Фотошоп. От теории к практике

Forensically — бесплатный онлайн сервис, который считается лучшим на сегодняшний день для экспертизы на фотошоп. Он использует передовой набор уникальных алгоритмов анализа, при помощи которых вы сможете выявить мельчайшие несостыковки на снимке и быстро выявить фейки.

Наглядно суть работы Forensically, а также конкретные примеры вы можете увидеть из ролика, созданного автором сервиса:

Настоятельно рекомендую не пожалеть пять минут времени и посмотреть видео, потому что в нем наглядно продемонстрирована работа каждого инструмента Forensically, и приведены интересные примеры монтажа и их выявления.

Я же в свою очередь кратко расскажу как анализировать фотографии в Forensically и тоже покажу парочку примеров.

В верхней части окна браузера есть две кнопки:

1. «Open File» — загрузить свой файл
2. Help – вызов справки (на английском языке)

В правой части окна находятся инструменты для анализа фотографии. Объясню назначение и работу каждого из них.

Magnifier

Инструмент Magnifier (Лупа, или увеличительное стекло) позволяет увидеть мельчайшие детали изображения, скрытые для обычного взгляда. Работа инструмента основана на увеличении размеров пикселей и контраста внутри исследуемой области.

Наводя лупу на различные области изображения вы сможете увидеть мельчайшие несостыковки, которые будут свидетельствовать о его возможной обработке в Photoshop.

Лупа имеет три варианта работы, отличающиеся по настройкам контраста и гистограммы. Их выбор доступен из выпадающего списка.

Clone Detection

Инструмент выявляет похожие области на изображении, которые часто создаются при помощи клонирующего штампа (Clone Stamp) Фотошопа. Похожие области на фотографии будут подсвечены голубым (белым) цветом и соединены розовой линией.

Клонированные фрагменты отчетливо видны

Инструмент имеет пять настроек с ползунками, перемещая которые вы производите поиск дублированных областей, уточняя параметры этого поиска.

Если при использовании данного инструмента появляется надпись «No clones have been detected», попробуйте сначала поиграть с ползунками «Minimal Similarity» и «Minimal Detail», а потом переходите к остальным.

Error Level Analysis

Каждый раз, когда вы сохраняете изображение в фотошопе, оно подвергается целому набору преобразований, даже если визуально и при большом увеличении кажется, что с картинкой ничего не произошло. Артефакты преобразования остаются всегда, особенно когда дело касается файлов JPEG (JPG).

Инструмент Error Level Analysis (ELA) сравнивает исходную версию изображения с повторно сжатой и указывает на разницу между ними. Области, которые подвергались фотомонтажу, могут быть светлее, темнее или ярче чем те области, которые не подвергались обработке.

ELA легко обнаружил признаки монтажа на фото

Когда вы читаете в интернет разного рода разоблачения на основе фотографий, то чаще всего онлайн изобличители используют Error Level Analysis для выявления фейков. Однако с этим инструментом следуют быть осторожным при вынесении выводов, потому что при определенных условиях он может давать ложные срабатывания. В частности, если вы имеете контрастный объект на относительно чистом однородном фоне (самолет на фоне неба).

Noise Analysis

Noise Analysis, или Анализатор Шума, с очень специфичным алгоритмом работы: вместо того, чтобы снижать шум на фото, он наоборот его увеличивает.

Всё дело в том, что каждое изображение имеет свой уровень шума, который зависит от матрицы фотоаппарата, условий съемки, параметров сжатия картинки и пр. Если на одно фото разметить любой фрагмент другого фото, то они будут иметь разную интенсивность и характер шума.

Отчетливо заметен иной характер шума у вставленного объекта

Анализатор шума как раз и выявляет такие несоответствия, указывающие на наличие у фотографии элементов монтажа.

Level Sweep

Этот инструмент позволяет быстро просмотреть гистограмму изображения. Он увеличивает контраст определенных уровней яркости и делает более заметными края объектов, которые были добавлены в оригинальное фото.

Просто наведите курсор на изображение и вращайте колесико мыши, пытаясь найти характерные «разрывы» в картинке.

Luminance Gradient Analysis

Как мы хорошо знаем, световые лучи падают на объекты неравномерно, что делает одни участки боле светлыми, другие — более темными. Создается так называемый градиент освещенности.

Части объекта, находящиеся под одинаковым углом к источнику света и при одинаковом освещении должны иметь одинаковый цвет.

Заметен качественно иной характер освещения вставленного объекта

Данный инструмент анализирует изменения яркости по осям X и Y изображения, ища неравномерности и аномалии в освещении разных частей изображения. Также инструмент неплохо выявляет шумы и имеющиеся артефакты сжатия.

Principal Component Analysis

Principal Component Analysis (PCA) имеет очень сложный и заумный алгоритм работы. Не буду его описывать, скажу лишь, что он выполняет анализ основных компонентов изображения и выявляет таким образом на снимке наличие определенных манипуляций и деталей.

С исходной фотографии вырезано летящее насекомое

Данный метод редко используется как основной для проверки фотографий на фотошоп, а в связке с другими хорошо дополняет общую картину.

Прочие инструменты анализа фото

• Meta Data — показывает скрытые данные EXIF, если такое имеются у изображения.
• Geo Tags — основываясь на данных GPS показывает место на карте, где была снята фотография.
• Thumbnail Analysis — отображает скрытое превью исходного изображения. Если само изображение было обработано в Фотошопе, то превью часто остаётся прежним.
• JPEG Analysis — дает информацию о матрицах квантования (quantization matrices) и некоторых служебных мета данных, на основе которых можно судить о внесении редактуры в изображение. Например, если вы знаете, что фотокамера, на которую было снято изображение, использует один тип матрицы квантования, а изображение, которое вы пытаетесь проверить, использует другой тип матрицы квантования, то это неплохой индикатор того, что файл был отредактирован или, по крайней мере, пересохранен в какой-то программе.
• String Extraction — обнаруживает скрытые мета данные, которые служат для дальнейших выводов о наличии монтажа и обработки.

Выводы

При помощи Forensically вы без труда можете проверить онлайн любое фото на предмет его правки в Photoshop или ином редакторе. При помощи удобных инструментов вы проанализируете различные составные части изображения и быстро выявите несостыковки и очевидные несоответствия фотомонтажа.

Конечно же, любой инструмент можно обмануть, скрыв следы фотошопа, и создать таким образом практически «идеальный фейк», неотличимый от реального фото. Однако таких примеров очень мало, а большинство фейков создано довольно грубо и легко поддаются разоблачению.

• Простой редактор для создания фотоколлажей
• Как удалить фон с фотографии онлайн
• Открытки на все случаи жизни
• Онлайн поисковик бесплатных фото 9в1
• Нейросеть DALL-E: что это, примеры изображений, перспективы технологии

Понравилось? Поделитесь с друзьями!

Сергей Сандаков, 42 года. С 2011 г. пишу обзоры полезных онлайн сервисов и сайтов, программ для ПК. Интересуюсь всем, что происходит в Интернет, и с удовольствием рассказываю об этом своим читателям.

3 комментария

Юрий 24.10.2022 Круто, мои справки (штуки 5), которые я в унике подделывал, распознать на фотошоп прога не смогла. То ли я крутой фотошопер, который всего лишь вырезал похожие цифры и потом вручную дорисовывал попиксельно, то ли прога на самую банальщину

Сергей 25.10.2022 Просто данный сервис же не дает однозначного ответа фейк или правда. Там нет результата в виде кнопки или заключения. На основании анализа вы сами делаете выводы. А как проводить анализ — я подробно рассказал. Возможно вы ожидали что просто загрузите фотографии и сервис вам выдаст ответ, что ваши справки поддельные?

Источник: webtous.ru

Photo analyzer service что это за программа

Решение от Napoleon IT позволяет ритейлерам определять цены и классифицировать товары на изображениях. Автоматизируется процесс ручного сбора данных мониторинга цен и товаров конкурентов.

Описание сервиса: Сервис состоит из нескольких моделей, которые позволяют последовательно распознать товары и ценники по изображениям. Product analyzer обучен на изображениях из Российских ритейл сетей.

Пайплайн моделей:

1. Находит координаты всех товаров и ценников на изображении
2. На ценниках находит область цены
3. OCR модель распознает цены на ценниках
4. Извлекает из изображений товаров вектора, отличимые в векторном пространстве. Эти векторы сравниваются с эталонными и если значение меньше порогового, то это означает принадлежность к классу.

Под каждую задачу используются следующие модели:

• ResNet обученный с применением ArcFace Loss

Детектирование цены в области ценника:

• AttentionOCR, обученная на миллионах примеров вырезанных цен

Преимущества

Бизнес преимущества: автоматизация процесса ручного сбора данных мониторинга цен и товаров конкурентов, а также автоматизированный контроль раскладки товаров.

Технические: Сервис уже собран в общий пайплайн распознавать и позволяет находить все товары и ценники, считывать текст цены и классифицировать товар без дополнительного обучения моделей, с помощью сравнения векторов признаков с эталонными.

Сценарии использования

Изначально формирование цены на товарные позиции в крупном магазине складывается из нескольких десятков переменных: затраты на закупку, логистику, выплату налогов, а также маржа, эластичность спроса, стоимость аналогов в других торговых сетях и пр. Чтобы их отслеживать, можно использовать ценовой мониторинг. Это система, которая по фотографии распознает товары на полках, их объем и цены, а затем агрегирует их стоимость у разных ритейлеров. Фото стеллажей в магазинах-конкурентах делают специальные сотрудники — мониторщики.

Как использовать? Ваш сотрудник отправляется на конкурентную разведку в ближайший магазин и присылает фотографии полок с товарами. Далее вы хотите распознавать товары на этих изображениях. Вы отправляете их на сервис, в ответ получаете все координаты товаров и их цен, а также вектора товаров, извлеченные моделью, которые можно сравнить с эталонными векторами полученными из фотографий в базе товаров.

Ритейлер может легко потерять покупателей, если полки его магазинов окажутся пустыми: никто не захочет заходить в несколько супермаркетов, чтобы приобрести все необходимое. Данное решение позволяет избежать подобной ситуации, поможет отследить количество продуктов на стеллажах и сформировать заявки на закупки.

Как использовать? Для проверки уровня заполненности полки в магазине необходимо ее сфотографировать. Далее отправить на сервис, в ответ получить все координаты товаров, на основе которых определяется сколько пространства заполнено товарами.

Инструкции по использованию

import base64 import requests # считать изображение в байтах with open(«test_image.jpg», «rb») as fp: encoded_string = base64.b64encode(fp.read()).decode(«utf-8») headers = < «content-type»: «application/json», «x-api-key»: «your-api-key», «x-workspace-id»: «your-workspace-id» ># отправить запрос на распознавание results = requests.post( server_url, json=, headers=headers ) image_recognition_results = results.json()[«raw_shelf_results»] product_contours = image_recognition_results[«raw_product_contours»] pricetag_contours = image_recognition_results[«raw_pricetag_contours»] price_contours = image_recognition_results[«raw_price_contours»]

Ответ от сервиса приходит в формате json:

«raw_shelf_results»: < «raw_product_contours»: Список задетектированных товаров на изображении и их эмбеддинги [ < «coords»: [x, y, width, height] — Координаты товаров на изображении «embedding»: [] Вектор 512 значений, извлеченный из задетектированного товара >] «raw_pricetag_contours»: Список задетектированных ценников на изображении [ < «coords»: [x, y, width, height] — Координаты ценников на изображении >] «raw_price_contours»: Список распознанных цен на изображении, координаты и вероятности распознаваний [ < «coords»: [x, y, width, height] — Координаты цен на изображении «price»: str Распознанная на изображении цена (рубли и копейки) «proba»: float Вероятность распознанной цены >] >

Отрисовать результаты распознавания на изображении можно следующим образом:

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def plot(src, cmap=None, title=None, size=(10, 10)): %matplotlib inline plt.rcParams[«figure.figsize»] = size plt.imshow(src, cmap) plt.title(title) def plot_boxes(img, contours: list, color=None, labels=None, line_thickness=None): if not labels: labels = [None for i in range(len(contours))] # Plots one bounding box on image img for contour, label in zip(contours, labels): tl = line_thickness or round(0.002 * (img.shape[0] + img.shape[1]) / 2) + 1 # line/font thickness c1, c2 = (contour[0], contour[1]), (contour[2]+contour[0], contour[3]+contour[1]) img = cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA) if label: tf = max(tl — 1, 1) # font thickness t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0] c2 = c1[0] + t_size[0], c1[1] — t_size[1] — 3 cv2.rectangle(img, c1, c2, color, -1, cv2.LINE_AA) # filled cv2.putText(img, label, (c1[0], c1[1] — 2), 0, tl / 3, [0, 0, 0], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA) return img
image = cv2.cvtColor(cv2.imread(«test_image.jpg»), cv2.COLOR_BGR2RGB) plot(img, title=image_name)

products_img = plot_boxes( image, [i[«coords»] for i in product_contours], color=(0, 255, 0), labels=[«product» for i in range(len(product_contours))] ) plot(products_img)

pricetags_img = plot_boxes( image, [i[«coords»] for i in pricetag_contours], color=(255, 0, 0), labels=[«pricetag» for i in range(len(pricetag_contours))] ) prices_img = plot_boxes( pricetags_img, [i[«coords»] for i in price_contours], color=(125, 125, 125), labels=[i[«price»] for i in price_contours] ) plot(prices_img)

Классификация товаров

В данном случае классификация товаров происходит путем расчета Евклидова расстояния между извлеченными векторами, товар считается классифицированным по достижению порогового значения расстояния. Модель извлечения вектора из изображения обучена таким образом, что расстояние между векторами похожих изображений минимизируется а между векторами разных изображений максимизируется.

База с товарами, которые мы будем классифицировать в таком случае будет выглядеть как изображения товаров и извлеченные из них вектора той же длины и той же моделью.

Добавить свой товар в базу для распознавания можно путем добавления фотографий этого товара с разных ракурсов(чем больше вариативность тем лучше) и извлечения векторов из этих изображений. Таким образом у нас реализован подход Zero-shot learning, для добавления нового класса нам не нужно переобучать модель.

Отправим изображение для извлечения вектора и создадим базу товаров :

import base64 with open(«adrenalin.jpg», «rb») as fp: encoded_string = base64.b64encode(fp.read()).decode(«utf-8») results = requests.post(server_url, json=, headers=headers) image_recognition_results = results.json()[«raw_shelf_results»] product_contours = image_recognition_results[«raw_product_contours»] pricetag_contours = image_recognition_results[«raw_pricetag_contours»] price_contours = image_recognition_results[«raw_price_contours»] # проверим, что товар корректно задетектился img = cv2.cvtColor( cv2.imread(f»adrenalin.jpg»), cv2.COLOR_BGR2RGB) products_img = plot_boxes( img.copy(), [i[«coords»] for i in product_contours], color=(0, 255, 0), labels=[«product» for i in range(len(product_contours))] ) plot(products_img)

from scipy.spatial import distance def find_closest(desc_1, base): «функция классификации по векторному расстоянию» dists = [] for d in base: desc_2 = d[«desc»] dist = distance.euclidean(desc_1, desc_2) dists.append(dist) ind = int(np.argmin(dists)) sku = base[ind][«sku»] return sku, dists[ind]
# добавим в базу извлеченный вектор base = [] # фильтруем вектора найденных контуров по расстоянию до вектора из base matched_contours = [] distance_threshold = 0.7 for product_contour in product_contours: product_embedding = np.array(product_contour[«embedding»]) closest_product, dist = find_closest(product_embedding, base) if dist

Источник: sbercloud.ru

HTTP Analyzer Full Edition 7.6.4.508

Если вы искали функциональный инструмент, цель которого производить мониторинг HTTP и HTTPS трафика в режиме реального времени, то думаю данная программа должна вам понравится, это своеобразный сниффер, который может в понятном виде отображать всю необходимую информацию о соединениях, скачать HTTP Analyzer вы сможете с нашего проекта.

Если верить описанию авторов, то данный инструмент используется в крупных компаниях, среди которых можно выделить как Microsoft так и AOL, Google, проверить это конечно сложно, но будем считать, что так оно и есть. Данная версия идет в виде .zip файла, вы сможете просматривать любой проходящий трафик по протоколам описанным выше. HTTP Analyzer умеет работать с браузерами IE, FireFox, Chrome и так далее, в общем самые востребованные программы в данной области.

На счет взлома программы, изначально в архиве шел генератор ключей, на него Касперский очень сильно ругался, поэтому я просто сгенерировал серийные номера и вложил их в текстовый файл уже без самого генератора, надеюсь так проблем возникать у вас не будет. Вообще HTTP Analyzer умеет очень много всего, более подробно думаю сможете прочитать на официальном сайте, основную идею я написал.

Разработчик: IEInspector Software LLC
Лицензия: ShareWare
Язык: English
Размер: 9.91 MB
ОС: Windows
Скачать: HTTP Analyzer Full Edition 7.6.4.508

Источник: rsload.net