Будет немного случаев, когда мы сохраним название объекта на кончике нашего языка. К счастью, благодаря технологиям, которые используются сегодня в наших мобильных устройствах, это больше не будет проблемой. Поэтому мы не будем продолжать тратить время зря каждый раз, когда название объекта перед нами не приходит в голову.
В настоящее время у нас есть необходимые инструменты, чтобы идентифицировать любой элемент с помощью мобильной камеры всего за пару кликов. Если вы все еще не знаете, как это сделать самостоятельно, здесь мы предоставим вам каждый из вариантов, которые будут у вас под рукой, чтобы быстро добиться этого. Поэтому рекомендуем обратить внимание. Кроме того, не имеет значения, есть ли у вас Android or iPhone телефоны.
Используйте Google Lens
Развитие технологий в последние годы — это то, что поражает, теперь мы можем достать мобильный телефон, откройте камеру и узнайте любой объект на что мы ориентируемся. Одним из инструментов, который облегчает это, является Google Lens, который способен обрабатывать изображение и давать нам точное имя, он может даже показывать нам похожие изображения при выполнении быстрого поиска в Интернете. И не только это, но также дает нам возможность делать это с теми изображениями, которые мы уже сохранили в галерее терминала.
Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение
Linux direkt unter Windows über da.
Please enable JavaScript
В случае телефонов Android этот инструмент обычно входит в стандартную комплектацию, если у нас есть смартфон с последней версией операционной системы Google. Однако в случае iOS На смартфонах нам нужно будет загрузить это конкретное приложение из App Store, хотя оно будет не таким, как в Android, поскольку нам придется установить официальное приложение Mountain View. По этой причине мы оставляем вам ссылки, чтобы вы могли установить это программное обеспечение на свой мобильный телефон, прежде чем узнать, как это сделать:
Разработчик: Google LLC
Разработчик: Google LLC
- Еда: полезна в тех случаях, когда мы видим блюдо, название которого мы не знаем, но хотели бы узнать рецепт.
- Породы: животные также возможны, их можно идентифицировать и даже породы, когда речь идет о собаках и кошках.
- Похожие изображения: как если бы это был обратный поиск изображений в Google, этот метод упрощает процесс поиска чего-то похожего в сети.
- Имена: он скажет точное имя объекта, на котором мы сосредоточились при создании снимка.
Из галереи
Первый вариант, который у нас есть под рукой, будет самым простым, и тем более, если у нас есть Android в качестве мобильного телефона. В этом случае некоторые уровни настройки также интегрируют его в свою собственную галерею, в то время как в других случаях нам придется перейти непосредственно к Объектив или Google Фото . Если он появляется на самом барабане, нам просто нужно выбрать изображение, а затем щелкнуть символ линзы, чтобы он распознал элемент.
Распознавание объектов на Python | Поиск объектов на изображении | TensorFlow, PixelLib
С другой стороны, если вам нужно получить доступ к этим инструментам, мы должны щелкнуть значок изображения, чтобы получить доступ к нашей галерее, выбрать фотографию, и она будет автоматически сканировать объект что изображено на фото.
В случае, если у нас есть iPhone, у нас нет ограниченного доступа, но наши возможности будут больше затронуты. Нам придется прибегнуть к да или да к самому приложению Google. Оказавшись внутри, вам нужно будет нажать на значок камеры, чтобы получить доступ к объективу. Для этого мы должны войти в официальное приложение американской компании, которое мы ранее установили, щелкнуть значок изображения (он отображается красным на следующей фотографии) рядом со шторкой, разрешить доступ к нашей галерее и выбрать фотографию. Затем он продолжит распознавать объект.
С камеры
Здесь не нужно будет делать снимок элемента, который мы не называем, достаточно использовать камеру смартфона. На телефонах Android это будет быстрее, поскольку они обычно сопровождаются объективом непосредственно в самом приложении для фотографий. Поэтому вам просто нужно коснуться значка Google Lens> выбрать «Поиск»> нажать кнопку. Тогда это даст нам результат того, на чем мы сосредоточились. Однако на телефонах Apple мы не сможем напрямую перейти к приложению камеры, но нам придется использовать следующий метод.
Из приложения Google
В телефонах Android у нас также будет третий вариант ввода из самого приложения Google . При входе мы увидим значок камеры. Следовательно, при нажатии на нее мы перейдем в другой раздел, где нам нужно будет щелкнуть Поиск с камерой. В это время мы будем внутри Lens, чтобы выбрать опцию поиска.
С другой стороны, если у вас есть iPhone, вам нужно будет перейти «да» или «да» в официальное приложение Google, щелкнуть значок камеры и выбрать параметр «Поиск». При нажатии на увеличительное стекло он начнет искать результаты, поэтому он покажите нам визуальные совпадения или точное имя .
Помогите себе с приложениями
С другой стороны, предыдущий вариант — не единственный способ, который у нас будет для продолжения выполнения задачи по именованию различных элементов, которые мы видим. К счастью, мы найдем следующие сторонние приложения, которые также будут нам очень полезны.
Хотя Pinterest — это социальная сеть фотографий, в которую каждый загружает изображения, правда в том, что его приложение использует огромную базу данных, так что мы можем искать ее по изображению, сохраненному на нашем мобильном устройстве. Поэтому это один из лучших вариантов, поскольку он выполняет почти ту же работу, что и Google Lens, когда идентификация неизвестного элемента . Он не на том же уровне, потому что вместо того, чтобы сообщать нам точное имя, он покажет нам аналогичные результаты.
Источник: itigic.com
Camfind для iOS: Определяем и ищем в интернете предметы по фотографии
Приложений с дополненной реальностью в App Store не так уж и много. А действительно качественных и интересных из них — и того меньше. По большей части это игры, которые серьезными проектами и не назовешь. Тем не менее иногда разработчики выпускают стоящие внимания проекты. Например, интересный переводчик Word Lens, умеющий переводить текст с помощью камеры вашего смартфона “на лету”.
А как насчет определения предметов по фотографии?
Camfind — неприглядное, на первый взгляд, приложение, которое с легкостью пропустят 90% пользователей, выискивая что-нибудь новое в магазине приложений Apple. Название, иконка и описание составлены так, что первая мысль, приходящая в голову — это “очередной развод”. Однако взглянув на “цену” и отсутствие встроенных покупок, любопытство берет верх. Именно так я и скачал это приложение.
На удивление, заявленные возможности действительно работают, но с небольшими оговорками. Camfind — приложение, которое с помощью сделанной вами фотографии определяет предмет на ней. Допустим, вы проходите мимо какого-нибудь магазина и замечаете на витрине какой-то товар. Делаете снимок, который загружается на сервера разработчика, а далее распознается.
После идентификации вас перекидывает в поисковик Google для просмотра результатов. Таким образом вы можете узнать о любом неизвестном для вас предмете, просто сфотографировав его.
Кроме того, есть и более стандартные методы идентификации: сканирование штрих- и qr-кодов, распознавание голоса — но все это уже давно реализовано в других приложениях, именно поэтому распознавание предметов на фотографиях — самое интересное. Я сделал несколько фотографий и обнаружил, что приложение справилось с каждой из них вполне прилично. По фото телевизора Camfind выдал мне результат не только о том, что передо мной цветной, плоский телевизор, но и его марку. Сфотографировав цветок в коридоре, приложение мне выдало “зеленое растение в комнатном горшке”.
По заявлениям разработчиков, вы можете также делать снимки различных афиш мероприятий или каких-либо мест города, чтобы получить о них дополнительную информацию. Однако, видимо, не для этой страны. К тому же закрадывается подозрение, что ваше фото обрабатывается не каким-то специализированным алгоритмом, а обычными людьми, которые сидят и “разгребают” фотографии, присланные к ним (возможно, не все, но какую-то часть).
В любом случае, как и с переводчиком Word Lens, приложение не несет какой-то конкретной цели по упрощению вашей жизни. На данный момент это, скорее, демонстрация технологии, нежели финальный продукт. Вполне возможно, что в будущем подобные наработки будут выведены в разряд куда более полезных приложений.
Тем не менее приложение целиком и полностью бесплатно, поэтому можете скачать и лично убедиться в его работоспособности. Как минимум, это интересно.
Источник: lifehacker.ru
Приложения для распознавания изображений
Распознавание изображений — информационная технология, созданная для получения и понимания фотографий реального мира, их преобразования в цифровую информацию для дальнейшей обработки и анализа. В эту область вовлечены машинное обучение, расширение базы знаний, интеллектуальный анализ данных, распознавание образов.
Достижения в распознавании графических изображений привели к тому, что компьютеры и смартфоны стали способны имитировать человеческое зрение. Усовершенствованные фотокамеры в современных устройствах делают снимки очень высокого разрешения (выше 30 Мп), а новые программы потом извлекают из них нужные данные, чтобы на их основе сервер провёл обработку изображений и распознавание.
Как устройства понимают, что изображено на фото
Вы можете не осознавать этого, но человеческий мозг — прекрасная машина для распознавания, ведь он может получить массу информации всего лишь из одной картинки. Достаточно посмотреть на картинку выше. Если бы вас спросили, что на ней, то что бы вы ответили? Вероятно, что там нарисованы 6 человек, кошка, 3 мобильных устройства, монитор, несколько иконок.
Персональный компьютер пока не способен одновременно выдать такой объём информации по картинке или фото, достичь такой предельной точности. Однако технология распознавания изображений приближает нас к этому.
Так как же устройства понимают, что изображено на рисунке или фотографии? С помощью специальных алгоритмов, которые заложены в свёрточные нейронные сети — особую архитектуру искусственных нейронных сетей, предназначенную для эффективного автоматического распознавания изображений. Принцип работы алгоритмов распознавания изображений заключается в чередовании свёрточных и субдискретизирующих слоёв. В процессе свёртки каждый кусок изображения умножается на матрицу свёртки пофрагментно, а результат суммируется и записывается в подобную позицию выходного изображения.
Эти операции в действительности не происходят в самих мобильных устройствах. Любой смартфон, даже с самой мощной начинкой, всего лишь пересылает фотографию серверу, где происходит обработка и сверка с базой данных. Так что нейронная сеть с распознаванием изображений развёртывается на серверном оборудовании, а не на пользовательских устройствах. Получается, в компьютерном зрении фотокамера смартфона или ноутбука — это просто глаза. А мозгом, обрабатывающим увиденное, выступает сервер, находящийся далеко от глаз (в другом городе или стране).
Зачем нужно распознавать изображения
Сегодня распознавание изображений — одна из основных и широко используемых задач компьютерного зрения. Распознавание образов на изображениях и извлечение признаков также выступают важной частью других, более сложных методов компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и сегментация изображения.
Довольно большая и универсальная функциональность распознавания может обеспечить целый ряд полезных функций как для персонального пользования, так и для коммерческого, например:
- модерация пользовательского контента;
- улучшенный визуальный поиск;
- интерактивный маркетинг.
Это только малая часть из доступных примеров. Сама суть заключается в том, что распознавание изображений уже сейчас формирует наше будущее.
Что предлагают ИТ-гиганты
Ведущие технокомпании уже достаточно давно предлагают использовать свои сервисы распознавания изображений. Так, у Amazon есть Rekognition (с 2016), у Google есть Lens и Cloud Vision (с 2017).
Amazon Rekognition
Amazon Rekognition — SaaS-система распознавания изображений, позволяющая добавить в приложение функцию автоматического анализа и распознавания фото/видео. Работает на основе глубокого обучения, которое проводится двумя методами: на предварительных данных, собранных Amazon или его партнёрами; на данных, настраиваемых пользователем.
Amazon Rekognition распознаёт объекты, людей, действия, сцены, текст на фото/видео, а также определяет нежелательный контент. После распознавания изображения лица, оно анализируется с высокой точностью, что позволяет искать лица, которые можно применять для обнаружения, анализа и сравнения в тех случаях, когда необходима проверка или подсчёт людей. Система даже умеет определять эмоциональное состояние лица по внешним признакам.
Бизнесу Amazon Rekognition предлагает дополнительный сервис Custom Labels, с помощью которого можно идентифицировать объекты и сцены, соответствующие сфере деятельности. Например, можно создать модель для классификации деталей оборудования или для выявления нездоровых животных. Custom Labels сами построят модель, так что пользователям не надо проводить машинное обучение. Им нужно только загрузить фотографии объектов или сцен, а всё остальное сделает сервис.
Google Lens и Cloud Vision
Google Lens — приложение распознавания изображений, предназначенное для получения информации об идентифицируемых объектах. Работает на основе визуального анализа, который проводится нейронной сетью. Благодаря глубокому обучению она улучшает методы распознавания изображений и расширяет возможности приложения.
Сначала это было отдельное приложение, потом его интегрировали в стандартное приложение камеры на Android. Если направите камеру смартфона на объект, Google Lens попытается идентифицировать объект, считать штрихкод или QR-код, метки или текст, затем отобразит результаты поиска, веб-страницы, дополнительную информацию. Lens также внедрён в приложения Google Фото и Google Assistant. Сегодня приложение умеет по фотографии переводить текст, звонить по номеру, искать вещи или мебель в интернет-магазинах, распознавать меню и рекомендовать блюда из него. Не говоря уже об идентификации достопримечательностей, животных, растений.
Бизнесменам и разработчикам Google предлагает Cloud Vision API, который позволяет легко интегрировать функции распознавания изображений в собственные приложения, чтобы они тоже могли идентифицировать объекты на фотографиях. API-сервис умеет распознавать лица, логотипы брендов, тексты — всё, что можно использовать в бизнесе. Благодаря этому Google API для распознавания изображений работает приложение Lens.
Какие преимущества получают потребители
Люди уже давно и полностью опробовали на себе работу нейросетей для распознавания изображений, преимущественно в сфере развлечений:
- Активные пользователи Facebook уже привыкли к тому, что искусственный интеллект распознаёт и отмечает их друзей на фотографиях.
- Любители накладывать фильтры и эффекты пользуются преимуществами искусственного интеллекта, чтобы создавать уникальные шедевры из обычных фотографий.
- С помощью приложений-фоторедакторов за пару кликов можно «омолодить» лицо пенсионера или «состарить» подростка, а также трансформировать мужчину в женщину или наоборот.
Однако программы распознавания изображений не ограничиваются развлекательными функциями. Некоторые способны помогать людям в опознании увиденного. Теперь пользователи могут быстро найти информацию о желаемой вещи в интернете, например, её точное название, где и по какой цене такую можно купить. Приложения распознают афиши фильмов и концертов, логотипы, бренды, штрихкоды, QR-коды и многое другое.
Технология открыла много возможностей для маркетинга и коммуникации с потребителями. Компании теперь могут легко отслеживать лидеров мнений о них, упоминания бренда на фото при отсутствии текста, не отмеченные хештегами отзывы на свою продукцию, получать пользовательские инсайты. Ритейлерам стало проще увеличивать продажи, качественнее обслуживать клиентов, подбирать им подходящие товары, следить за их выкладкой на витринах. Так что в выигрыше не только пользователи, но и те, кто работает на удовлетворение их потребностей.
Какие выгоды получит ваш бизнес с распознавания изображений
Существует много способов применения распознавания изображений, которые дадут вашему бизнесу преимущество в своей сфере. Такие системы помогут изучить социальный обмен, улучшить взаимосвязь с пользователями, привлечь больше клиентов. Их внедрение позволит вашему приложению расширить возможности и выйти за пределы мобильного устройства. Разработчики Polygant готовы создать или интегрировать программное обеспечение любой сложности, с адаптацией под вашу сферу деятельности.
У нас 10-летний опыт в машинном обучении для распознавания изображений. Заказчикам разрабатываем приложения и сервисы как для себя. Чтобы узнать стоимость работ и сроки разработки под конкретные задачи, заполните форму заявки, и мы сразу же свяжемся с вами.
Источник: polygant.net