Содержание

Использование функции распознавания VoiceOver на iPhone или iPad

Благодаря функции распознавания VoiceOver устройство может распознавать изображения и текст в приложениях и на веб -сайтах, где отсутствует поддержка VoiceOver, например замещающий текст или метки ARIA.

Что вам понадобится

Для использования функции распознавания VoiceOver необходимо одно из следующих устройств с iOS или iPadOS 14 или более поздней версии:

  • iPhone XS, iPhone XS Max, iPhone XR или более поздние модели
  • iPad mini (5-го поколения) или более поздней модели
  • iPad Air (3-го поколения) или iPad Air (4-го поколения)
  • iPad (8-го поколения) или более поздней модели
  • Все модели iPad Pro (11 дюймов)
  • iPad Pro 12,9 дюйма (3-го поколения) или более новой версии

Активация функции распознавания VoiceOver

  1. Перейти в меню «Настройки» > «Универсальный доступ» > VoiceOver. Убедитесь, что функция VoiceOver включена.
  2. Нажмите «Распознавание VoiceOver».
  3. Затем выберите любой из доступных вариантов, чтобы включить их.

Описания изображений

При включении функции «Описания изображений» VoiceOver проговаривает описание изображений в приложениях и на веб -сайтах. При использовании приложения «Камера» для фотосъемки функция VoiceOver также описывает, что видно в видоискателе. Функция VoiceOver сообщит о наличии нецензурного или неприемлемого контента до того, как она будет описывать это изображение. Функция «Описания изображений» доступна на английском (Великобритания), английском (США), арабском, испанском (Испания), итальянском (Италия), китайском (путунхуа — континентальный Китай), корейском, немецком (Германия), португальском (Бразилия), русском и французском (Франция) языках.

Распознавание экрана

При включении функции «Распознавание экрана» VoiceOver распознает элементы управления в интерфейсе приложения, чтобы упростить навигацию по ним.

Распознавание текста

При включении функции «Распознавание текста» функция VoiceOver проговаривает текст, найденный на изображениях и фотографиях. Функция «Распознавание текста» доступна на английском (США), испанском (Испания), итальянском (Италия), китайском (упрощенном), китайском (традиционном), немецком (Германия), португальском (Бразилия) и французском (Франция) и языках.

Выбор стиля отзыва

Чтобы задать способ оповещения VoiceOver о значках или изображениях без меток, выберите «Стиль отзыва».

  • «Произносить»: VoiceOver сначала произносит слово «возможно», а затем описывает распознанные объекты. Например, если функция VoiceOver обнаружит в музыкальном приложении треугольный значок без метки, она произнесет: «Возможно, кнопка воспроизведения».
  • «Воспр. звук»: VoiceOver сначала воспроизводит короткий звук, а затем описывает распознанные объекты. Например, при выборе фотографии животного в медиатеке приложения «Фото» она может воспроизвести звук, а затем сказать: «Черная собака, лежащая на сине-белом одеяле на деревянном полу».
  • «Не требуется»: функция VoiceOver описывает распознанные объекты без предварительного уведомления.

Дополнительная информация

Дата публикации: 

Топ-21 лучших онлайн-сервисов OCR для извлечения текста из изображений

Онлайн-сервисы OCR очень полезны, если вы планируете извлекать текст из изображений и pdf и т. д. Ниже приводится список 20 лучших бесплатных онлайн-сервисов OCR, которые можно использовать бесплатно в Интернете. Используя эти бесплатные онлайн-сайты OCR, вы можете легко выполнять услуги оптического распознавания символов в Интернете без необходимости платить и загружать какой-либо дрянной инструмент OCR Converter. Мы считаем, что всегда нужно искать в Интернете любую альтернативу программному обеспечению, поскольку большинство вещей можно легко сделать в Интернете. Вы можете легко использовать эти онлайн-конвертеры OCR без регистрации.

20 лучших бесплатных онлайн-сайтов OCR

OCR Online с помощью Google Диска

Просто загрузите изображение в Гугл Диск и щелкните правой кнопкой мыши загруженное изображение и откройте его с помощью документов Google. Он покажет изображение вверху и извлеченный текст внизу. Помимо всех вышеупомянутых процессов, есть еще один процесс или метод, который помогает выполнять OCR на изображениях, а также в файлах PDF, только с помощью диска Google. Это очень простой процесс: файл, содержащий изображение или PDF-файл, необходимо загрузить на накопитель. Когда диск открывается с сайта «drive.google.com» в браузере, отображаются загруженные файлы. Необходимо выбрать предпочтительный файл и, щелкнув его правой кнопкой мыши, выбрать «Документы Google» в подменю «Открыть меню». Когда файл откроется, изображение или документ PDF отобразит синюю рамку и текст внизу страницы, который можно редактировать. Теперь полученный текст можно выбрать и скопировать для желаемого использования или полностью загрузить на локальный диск компьютера.

Удобный и бесплатный онлайн-сервис конвертера OCR для извлечения текста из изображения, который бесплатно доступен в Интернете, помогает в оптическом распознавании символов в Интернете. Файлы размером до 5 МБ могут быть загружены для преобразования. Пользователь получает длинный список для выбора желаемых форматов ввода, таких как JPG, PNG, PDF, BMP, TIFF, PCX, GIF и ZIP. Некоторые из поддерживаемых форматов вывода: Microsoft Word (DOCX), Microsoft Excel (XLSX) и простой текст (TXT). Он может распознавать введенные файлы в три этапа. Первый шаг включает выбор файла, а затем на следующем шаге выбираются язык и формат вывода. Вы можете выбрать именно любой язык в мире, например французский, русский, английский, арабский, немецкий, китайский, голландский и т. Д. И, наконец, на последнем этапе преобразование выполняется путем нажатия на опцию преобразования. Выходной текст можно просмотреть, прежде чем вы захотите его загрузить. Доступна даже бесплатная регистрация учетной записи, чтобы получать все больше и больше утилит.

Пользователи Windows могут загрузить это бесплатное полезное приложение для сканирования фотографий из магазина Windows, которое можно использовать для преобразования текста из изображения. Просто скачайте и установите это приложение на свой компьютер с Windows и открывайте через него любое изображение. Он немедленно отобразит извлеченный текст в правом окне.

Другой пример бесплатной онлайн-службы OCR, которая является бесплатной, помогает отличать текст от других отсканированных документов и конвертировать сразу несколько страниц. Эта служба позволяет преобразовывать JPG, BMP, PNG, GIF, TIFF, PDF, DJVU, ZIP и многие другие в текстовый формат, который можно легко редактировать. Входной файл можно легко выбрать, нажав кнопку «Обзор» или указав URL-адрес конкретного файла. Затем нажимается опция предварительного просмотра, чтобы начать загрузку и предварительный просмотр основного файла. А эта точка, язык, установка вращения. Можно выбрать и т. Д. После этого нужно выбрать OCR, чтобы процесс начался. Как только процесс будет завершен, извлеченный текст можно будет увидеть в текстовой части. Теперь вы можете загрузить текст в формате обычного текста (TXT), Microsoft Word (DOC) или в формате Adobe Acrobat (PDF) на свой компьютер. Сервис может поддерживать дополнительно 75 различных распознаваемых языков.

Free-ocr.com — это пример другого бесплатного онлайн-конвертера OCR, который может помочь в извлечении текста из отсканированных изображений или нескольких изображений, в которые вписан текст в виде изображения. Для использования этой услуги адреса электронной почты не требуются. Некоторые из поддерживаемых форматов: JPG, BMP, TIF, GIF и PDF. Любой из этих файлов может быть загружен размером 2 МБ, в пределах 5000 пикселей и десятью изображениями подряд в час. Теперь пользователь должен выбрать вариант изображения, затем выбрать язык и затем ввести заданную CAPTCHA. После нажатия на опцию «отправить файл» процесс запускается. Полученный текст можно использовать для редактирования при необходимости.

Удобный для пользователя бесплатный онлайн-конвертер OCR, доступный в Интернете, помогает преобразовывать отсканированный текст и документ или изображения в файлы, которые можно надлежащим образом редактировать и искать. Он поддерживает различные типы форматов входных файлов, включая JPG, BMP, PNG, TIF и PDF, а выходные форматы включают DOC, RTF, PDF и TXT. При нажатии кнопки «Обзор» на вкладке «Выберите изображение или файл PDF» будет выбран входной файл. Выпадающий список помогает выбрать формат вывода. Наконец, процесс начинается с нажатия на опцию преобразования. Ссылка доступна мгновенно на той же странице, что помогает при загрузке того же самого.

Этот конкретный онлайн-сайт с бесплатным OCR помогает легко конвертировать PDF-файл в текстовый файл, и даже с его помощью выполняется OCR. OCR можно выполнить для отсканированных файлов PDF, нажав опцию «использовать функцию OCR для отсканированных файлов». Затем выходной формат можно выбрать из списка поддерживающих его форматов. Некоторые из них упомянуты здесь, например, DOC, RTF, TXT, PDF, DOCX, XLS, XPS и HTML. Затем входной файл выбирается при нажатии опции «Обзор» и выбирается из списка форматов, таких как PDF, GIF, JPG и PNG. Вновь сформированный файл можно легко загрузить после завершения преобразования. Для каждого файла может поддерживаться максимум две страницы.

Finereaderonline.com — это популярный бесплатный онлайн-сервис OCR для онлайн-распознавания текста. Все отсканированные тексты и документы можно конвертировать без проблем, причем бесплатно. Вы можете использовать десятистраничный кредитный лимит в течение 15 дней при регистрации бесплатной учетной записи. Документ, который конвертируется в этом процессе, имеет высокую точность. Некоторые из поддерживаемых входных форматов — это PDF, JPG, BMP, TIF, PNG и многие другие, а некоторые из поддерживаемых выходных форматов — это DOCX, XLSX, RTF, TXT, PPTX, ODT, PDF, FB2 и EPUB. Введенный документ может быть преобразован в текстовый документ или текстовый файл в отредактированную форму с использованием нескольких простых шагов. На сайте даже есть возможность перевода преобразованного документа на другой язык.

На этом сайте онлайн-инструментов OCR Отсканированная форма файлов PDF и любые поддерживаемые форматы изображений преобразуются в текстовые документы, которые можно легко редактировать. Поддерживается OCR в файлах огромного размера, и даже можно выбрать несколько файлов, а затем OCR можно выполнить для каждого из них. Значок «Обзор» выбирается для выбора файла и затем добавляется в список процессов. Затем можно выбрать язык для входного файла. Вариант процесса выбран для процедуры загрузки и распознавания текста. После того, как работа будет завершена, на странице появится ссылка для скачивания.

Одним из необходимых интернет-провайдеров бесплатных услуг OCR является i2ocr.com, который может преобразовывать отсканированные изображения текстового документа в какой-либо документ, который можно редактировать с помощью этого конкретного веб-сайта. Вот некоторые из форматов ввода изображений: JPG, TIF, BMP, PNG, PBM, PGM, PPM и т. Д., В то время как некоторые из поддерживаемых форматов вывода — TXT, DOC, PDF и HTML. Язык для ввода выбирается, в первую очередь, путем выбора входного файла или URL-адреса. Затем необходимо записать отображаемую CAPTCHA и нажать опцию «извлечь текст». Когда OCR завершено, результат загружается в одном из указанных выходных форматов. Он также поддерживает еще 60 признанных языков.

Очень простой в использовании сайт Free OCR, который помогает в процессах OCR. Любой тип изображений текстового документа может быть преобразован в документы при его использовании. Для этого вида услуг не требуется дополнительной регистрации. Основное преимущество, которое он предоставляет, заключается в том, что экономится время на повторный набор, а также предоставляется возможность дополнительных 40 популярных языков. Для выбора входного файла необходимо выбрать язык, а затем нажать кнопку «Обзор». Когда файл изображения выбран, нужно нажать значок преобразования, чтобы начать процесс. Весь преобразованный текст отображается на экране, и, следовательно, пользователь может при необходимости загрузить его в формате TXT на ПК.

Одна из бесплатных онлайн-служб OCR, которая помогает конвертировать, сжимать и распознавать документы или изображения в формате PDF. Это делается путем выбора задачи (здесь основная задача — OCR), а затем путем нажатия на опцию «загрузить файлы». Некоторые из форматов ввода, которые могут поддерживаться этой службой, представлены ниже — PDF, TIF, TIFF, JPG, JPE и BMP. После того, как этот шаг будет очищен, файлы будут готовы к обработке. Полученные и преобразованные файлы PDF можно было легко загрузить, только после того, как человек предоставит необходимые данные.

Это бесплатный веб-сайт OCR, который позволяет пользователю преобразовывать отсканированные документы в текст. Здесь пользователь должен сначала открыть бесплатную учетную запись, а затем, после того, как он вошел в учетную запись, можно загрузить входной файл. Теперь нужно выбрать язык входного документа, а также выходной формат. Некоторые из поддерживаемых форматов, такие как DOC, PDF, RTF и TXT. Сразу после того, как файл будет загружен, файл должен быть выбран, и, наконец, необходимо щелкнуть параметр обработки. Теперь, когда процесс завершен, файл можно загрузить по предоставленной ссылке. Вот некоторые из поддерживаемых форматов ввода: PDF, JPG, JPEG, TIF, TIFF, GIF, PNG и BMP. Одновременно пять страниц могут быть подвергнуты OCR под бесплатной учетной записью.

Converttimagetotext.net — еще один пример преобразования FreeOCR и извлечения текста в Интернете, который помогает в выполнении службы OCR в Интернете. Сайт поддерживает множество форматов ввода, таких как PDF, JPG, GIF и PNG. Преобразование двух страниц в файл в формате PDF не требуется. Некоторые из поддерживающих форматов вывода для них — DOC, DOCX, RTF, XLS, TXT, XPS, PDF и HTML. Конечный результат включает ограничение по времени всего в несколько секунд, после чего загрузка выходного файла может быть должным образом начата по ссылке, которая будет предоставлена ​​на экране.

Вышеупомянутый веб-сайт является поставщиком бесплатных онлайн-услуг OCR. Тексты могут быть захвачены из изображений и картинок, просто загрузив файл. Веб-сайт поддерживает следующие форматы ввода: JPEG, PNG, GIF, BMP и TIFF. Входной файл необходимо выбрать, нажав кнопку «Обзор», а затем язык будет выбран из раскрывающегося списка. Наконец, процесс запускается нажатием опции «загрузить и конвертировать». Файл TXT можно легко загрузить после завершения процесса. Захваченный текст можно использовать в текстовых редакторах.

Это бесплатная онлайн-служба OCR, которая помогает извлекать отсканированный файл PDF в Интернете. Отсканированный PDF-файл можно должным образом загрузить, а файл DOCX в редактируемом формате можно получить по почте. Сначала необходимо загрузить файл PDF с адресом электронной почты, и простым нажатием кнопки «Пуск» запускается процесс. Через полчаса приходит электронное письмо с URL-адресом преобразованного файла DOCX. Текст, который появляется в результате, имеет очень хорошее качество.

Веб-сайт помогает выполнять онлайн-оптическое распознавание текста для файлов PDF и различных файлов изображений. Файлы могут быть загружены в указанную область, а также множество файлов могут быть загружены с растяжением. Затем, просто нажав значок «начать процесс распознавания текста», извлеченный текст отобразится на дисплее компьютера. Файл можно загрузить или скопировать позже, и даже объединенный файл можно загрузить, если загружено несколько файлов.

Удобный для пользователя веб-сайт, который помогает преобразовывать отсканированные файлы PDF в онлайн-файлы Word. «Распознавание текста OCR» необходимо выбрать в методе преобразования. После этого выбирается язык входного файла, и при нажатии на значок преобразования запускается процесс. После завершения всего процесса извлеченный файл можно будет загрузить по отображаемой ссылке. PDF-файл размером не более 8 ГБ разрешен для загрузки. Для извлечения рассматриваются многие языки, например английский, французский, итальянский, арабский, голландский и испанский.

Этот конкретный веб-сайт выполняет онлайн-распознавание текста в огромных количествах. Многие файлы могут быть загружены за один раз, и для них выполняется пакетное распознавание текста. Для выбора файла необходимо выбрать значок «Обзор», а затем использовать опцию «добавить файл» для вставки все большего и большего количества файлов. После нажатия на опцию «извлечь текст» начинается загрузка. Файлы будут подвергнуты OCR, а тексты будут преобразованы в форматы TXT. Наконец, файлы TXT можно загрузить по отображаемой ссылке. Некоторые из форматов ввода, которые должным образом поддерживаются этим веб-сайтом, — это JPG, PNG, TIFF, PDF, GIF, BMP и DJVU.

Online OCR — это бесплатная служба Tech Blog, которая позволяет загружать файл изображения с помощью кнопки загрузки и преобразовывать файл в слова. Он утверждает, что является самым быстрым в своем роде и является новым ребенком в своем классе. Я не пользовался им, но считаю, что это точный сервис.

Scannedpdftoword — это онлайн-сервис, созданный производителем программного обеспечения. Вы можете использовать его онлайн-сервис, где вы можете конвертировать PDF-документ в Word для вашего использования. Он имеет минималистичный интерфейс и очень прост в использовании. У вас есть возможность не устанавливать этот флажок, что рекомендуется, если вы не хотите получать рекламные письма каждый раз, когда открываете почтовый ящик.

О распознавании текста:

Полная форма OCR Оптическое распознавание символов . Список, представленный ниже, показывает 18 лучших бесплатных онлайн-сервисов OCR. Они помогают выполнять оптическое распознавание текста для различных типов файлов, содержащих изображения или PDF-файлы. Их даже можно преобразовать в документы, которые можно редактировать с помощью отсканированных документов. Наличие конкретного браузера важно, и для использования всех этих инструментов не требуется устанавливать какое-либо дополнительное программное обеспечение. У них есть некоторые важные характеристики, в том числе простота загрузки и скачивания, а также помощь в завершении оптического распознавания текста в массовом режиме. JPG, PDF, PNG, GIF, BMP и ZIP являются одними из поддерживаемых форматов ввода, в то время как TXT, DOC, DOCX, PDF, XLS, XLSX, HTML и т. Д. Являются некоторыми поддерживающими форматами вывода, которые будут предоставлять ссылку на преобразованные файл на веб-странице, но другой будет передавать ссылку на адрес электронной почты и даже имеет много языков, таких как английский, французский, итальянский, арабский, голландский, испанский и т. д., которые он поддерживает, для процесса распознавания текста.

Рекомендуется для вас:

  1. 10 лучших инструментов для конвертации видеоформатов для Windows 10
  2. 18 лучших бесплатных онлайн-инструментов для проверки скорости Интернета

Распознавание изображений. Выделение признаков — презентация онлайн

1.  Распознавание изображений: Выделение признаков

Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Физический факультет
Кафедра информационных технологий в физических исследованиях
 Распознавание изображений:
Выделение признаков
подготовил: аспирант 1 года
Чуманкин Юрий Евгеньевич
 
1

2.

Распознавание изображений

Распознавание изображений
• ~ 90% информации человек получает через 
зрение
• Это очень информативный источник
• Множество рутинной работы людей связано с 
распознаванием изображений
– Гаишник высматривает нарушителей
– Работник завода ищет бракованные детали
– Охранник сверяет фото на пропуске с лицом человека
• Было бы здорово автоматизировать эту работу
2

3. Распознавание изображений

Распознавание изображений
• В XXI веке появились большие 
вычислительные мощности
• Получать цифровые изображения стало 
очень просто
3

4. Распознавание изображений

Распознавание изображений
• За последние 10 лет произошел 
огромный толчок
• КЗ нашло свое применение:
– Распознавание людей
(отпечаток пальца, лицо, сетчатка)
– Контроль подлинности 
(банкнот, документов)
– Распознавание текста (ABBY)
– Интеллектуальное видеонаблюдение 
(системы безопасности, письма 
счастья)
– Контроль качества 
(подсчет длины очереди, поиск течи в 
трубе)
4

5.

Задача распознавания

Задача распознавания
• Сужаем класс задач
• Наши условия:
– Есть изображение
– На нем есть объект
– Необходимо отнести его к 
одному из известных классов, т.е. 
решить задачу классификации
Пример: 
• Распознать букву
• Распознать чей отпечаток
5

6. Общий алгоритм

Общий алгоритм
Предварительная 
обработка
• Положение и 
размеры 
объекта
Выделение 
признаков
• Нечто, по 
которому можно 
судить об объекте
Принятие 
решения
• Класс 
объекта
6

7. Фильтрация от шума

Фильтрация от шума
• На всех реальных изображениях присутствует шум
• Шум распределен 
в широкой полосе
частот
• Не понятно как 
отделить его от
изображения
7

8. Фильтры низких частот

Фильтры низких частот
– Фильтр низких частот
• Свертка с прямоугольным окном
• Свертка с гауссовым окном
x2 y2
1
g ( x, y )
exp
2
2
8

9.

Медианный фильтр

Медианный фильтр
• Выбор окрестности
• Сортировка
• Выбор значения из середины
9

10. Фильтрация от шума

Фильтрация от шума
10

11. Метод наращивания и соединения областей

Метод наращивания и соединения 
областей
Исходное изображение
Смежные области объединяются
Наращивание 
Промежуточных областей
Сегментированное изображение
11

12. Результат сегментации

Результат сегментации
12

13. Есть картинка, и что?

Есть картинка, и что?
• Компьютер понимает только
формальное описание
• Например классификацию точек на 
плоскости он бы провести смог
13

14. Что отличает изображение от точки в пространстве?

Что отличает изображение от точки в 
пространстве?
• Очень много информации
– На обычном hd снимке 1280 * 720 ~ 1 млн. 
пикселей
• Сложно обрабатывать такие большие 
массивы данных
• Не вся информация является полезной для 
распознавания
• Есть информация которая сбивает с толку
14

15.

Проблемы освещенности

Проблемы освещенности
15

16. Искажения перспективы

Искажения перспективы
16

17. Аберрации линзы (рыбий глаз)

Аберрации линзы 
(рыбий глаз)
17

18. Вариация формы

Вариация формы
18

19. Встречаются почти всегда

Встречаются почти всегда
Эталон
Сдвиг
Масштабное
преобразование
19
Поворот

20. Выделение признаков для изображений символов

Выделение признаков для изображений 
символов
• Предположения:
– Изображение полутоновое
– Символ на картинке один
• Задача:
– Сопоставить изображению набор чисел, 
достаточный для классификации
– Учесть смещение символа
– Учесть символы разных масштабов
– Учесть символы повернутые на разный угол
20

21. Математическое представление изображения

Математическое представление 
изображения
• Это функция двух переменных (непрерывный случай)
• Это матрица (дискретный случай)
21

22.

Математическое представление изображения

Математическое представление 
изображения
Справедливы:
• Сложение
• Вычитание
• Умножение
• Деление
• Возведение в 
степень
• И т.д.
 

22

23. Физическое представление изображения

Физическое представление изображения
Это плоская фигура (непрерывный случай)
Это система материальных точек (дискретный случай)
• Чем светлее фрагмент, тем больше он весит
• Интенсивность (I) выступает в роли плотности
• Здесь и далее рассматриваем буквы
23

24. Инвариантность относительно сдвига

Инвариантность относительно сдвига
• Буква – это твердое тело
• С каждой  точкой ТТ можно связать 
систему координат
 
24

25. Выбор начала отсчета

Выбор начала отсчета
• Нормальный выбор – центр буквы
• Очень просто вычислить
• Но что происходит при слабом изменении 
формы?
 
25

26. Центр масс изображения

Центр масс изображения
•• Если высота буквы выросла на , то начало отсчета 
 
сместился на /2
• Можно ли добиться того, чтобы начало отсчета смещалось 
меньше?
• Вспоминая физическое представление изображения 
можно вычислить центр масс 
N 1 M 1
I 0 I (i, j )
i 0 j 0
1
xc
I0
1
yc
I0
I 0 I ( x, y )dxdy
N 1 M 1
jI (i, j )
i 0 j 0
N 1 M 1
iI (i, j )
i 0 j 0
xc
1
I0
x I ( x, y)dxdy
yc
1
I0
y I ( x, y)dxdy
26

27.

Центр масс изображения

Центр масс изображения
•• Если I=const,
то смещение становится 
 
пропорционально не а  
•      =>      центр масс сменится не сильно
• Центр масс – это статистическая характеристика 
(среднее), она устойчива к слабым изменениям 
формы
 
 
27

28. Инвариантность относительно масштаба

Инвариантность относительно масштаба
• Надо изменить масштаб 
распознаваемого изображения
• Какую область масштабировать?
• Во сколько раз?
28

29. Какую область масштабировать?

Какую область масштабировать?
29

30. Какую область масштабировать?

Какую область масштабировать?
• Она должна быть связана с размерами 
символа
• Можно выбрать описанный квадрат или 
круг
• Недостатки все те же, что и раньше
• Выгоднее опираться на статистические 
характеристики
30

31. Статистические характеристики

Статистические характеристики
• Удобно рассмотреть распределение 
пикселей по удаленности от центра масс
• Это функция ρ(r)
– По горизонтальной оси – удаление от центра масс
– По вертикальной оси количество пикселей, которые 
находятся на таком расстоянии от центра масс
 
31
 

32.

Статистические характеристики

Статистические характеристики
• Область точно не надо брать уже, чем 
математическое ожидание расстояния
• Насколько велик разброс пикселей вокруг 
среднего показывает дисперсия
 
 
 
32
 

33. Статистические характеристики

Статистические характеристики
•  
•   подбирается экспериментально
• Исследования для символов латинского 
алфавита дают  =2,5 (по теории должно 
быть не больше 3)
33

34. Во сколько раз масштабировать?

Во сколько раз масштабировать?
• Под размер шаблона с которым будет делаться 
сравнение
Шаблон должен быть 
• не слишком маленьким
– Теряются детали
• Не слишком большим
– Долго обрабатывать
• Исследования
показали что
оптимальный размер 
30 пикселей
34

35. Не случится ли беды?

Не случится ли беды?
 
Делаем масштабирование в прямом пространстве
Растяжение переходит в сжатие, сжатие в растяжение
– a 
– a > 1 – появились новые высокие частоты
35

36.

Не случится ли беды?

Не случится ли беды?
• Появление высоких частот при 
фиксированной частоте дискретизации 
может привести к невыполнению теоремы 
Котельникова
• Это означает потерю информации
• Чтобы этого не произошло надо убрать 
высокие частоты из исходной картинки
36

37. Этапы масштабной нормализации

Этапы масштабной нормализации
Исходный символ
Отмасштабированный
Свертка с 
символ
Гауссовым фильтром
37

38. Линейная алгебра

Линейная алгебра
• Функция это элемент гильбертова 
пространства. Как вектор.
• Скалярное произведение:
f1 | f 2 f1 x, y f 2 x, y dxdy
f | f f i f i
N 1
1
2
i 0
1
2
• Ортонормированный базис:
f j | f i ij
38

39. Разложение векторов

Разложение векторов
• Если размерность базиса (кол-во векторов в 
нем) совпадает с размерностью 
пространства, то по такому базису можно 
делать разложение
• В общем случае:
| f | e
j
j
j
e | e
i
j
j
ei | f
j
• Для ортонормированного базиса
i ei | f
39

40.

Моменты

• В функциональном пространстве 
скалярное произведение f(x) на g(x) 
назвали:
– Момент f(x) относительно g(x)
• Базисы есть разные, еще момент 
называют по имени базиса
• Какие базисы используются?
40

41. Базисы

Не ортогональный:
• Регулярный базис
m p ,q
p q
x
y f x, y dxdy
– Регулярные моменты
Ортогональные
• Базис Цернике
Anm Vnm ( x, y ) I ( x, y )dxdy
– Моменты Цернике
• Базис Уолша
– Моменты Уолша
41

42. Полиномы Цернике

Полиномы Цернике
Vnm ( x, y ) Vnm ( , ) Rnm ( ) exp( jm )
n s !
n 1 ( n |m|) / 2
1 s
R
n 2 s
nm
s 0
n | m | n | m |
s!
s !
s !
2
2
• Ортогональность
• Легко восстановить 
изображение
• Коэффициенты слабо 
коррелированы
• Модуль коэффициентов
   инвариантен к повороту
42

43. Восстановление изображения

Восстановление изображения
• Чтобы восстановить изображение надо 
найти коэффициенты
ei | e j j ei | f
j
i ei | f
• Формула для восстановления
| f j | e j
j
43

44. А если изображение повернуто?

А если изображение повернуто?
• Выбираем признаки
• Либо надо исключить информацию о 
повороте
• Либо надо все изображения развернуть в 
исходное положение
44

45. Поворот в исходное положение

Поворот в исходное положение
• Вспомним физическую 
интерпретацию 
изображения
• Как у любого твердого 
тела,
у буквы есть собственная 
система координат
45

46. Определение поворота по собственной системе координат

Определение поворота по собственной 
системе координат
• Рассчитывается тензор инерции
• Определяются собственные 
направления
• Сравниваются направления 
шаблона и изображения
m pq
m20 m11
p q
I ( x, y )x y dxdy J ij m
m02
11
m m m m 2 4m 2
20
02
20
11
02
arctan
2m11
46

47. Модуль моментов

Модуль моментов
• Возьмем модуль от моментов Цернике
1 2
An ,m
R exp jm f , d d
nm
0 0
1 2
1 2
R exp jm f , d d R f , d d
nm
nm
0 0
0 0
• Сделаем сдвиг
1 2
1 2
R f , a d d R f , d d
nm
0 0
nm
0 0
• Очень удобно
47

48. Выбор признаков

Выбор признаков
• Коэффициент с n=0 вносит большую 
ошибку
• Коэффициент с n=1 пропорционален rc
• nmax = 12
• Всего 48 
признаков
• Они будут инвариантны к повороту
48

«Яндекс» научился искать товары на фото

|

Поделиться

«Яндекс» обучил свой поисковый сервис выявлять различные товары на изображениях и искать их в интернете. Например, если пользователю понравилась фотография интерьера, «Яндекс» распознает его элементы и найдет их в Сети. То же работает и с одеждой. Сервис обрабатывает изображения из интернета, или же в него можно загрузить требуемую картинку из памяти ПК или мобильного устройства.

Поиск «Яндекса» стал умнее

Российский интернет-гигант «Яндекс» интегрировал в свой поисковый сервис функцию поиска товаров по изображениям. Как сообщили CNews представители компании, это пригодится в первую очередь тем, кто заинтересовался какой-либо вещью на фотографии и хочет узнать о ней больше или даже приобрести ее.

Новый сервис позволяет искать как точно такие же товары, так и похожие на них. Работает нововведение и в случае, если на картинке изображена исключительно искомая вещь, и когда она является лишь частью общей композиции.

Например, если найти в «Яндексе» фотографию интерьера, отечественный поисковик выявит на нем предметы мебели и предложит их отдельный поиск в интернете. Аналогичным образом будет «обработана» и фотография людей в модной одежде.

Искать товары можно через мобильный браузер или приложение «Яндекса»

Такой подход позволяет значительно ускорить процесс поиск необходимого товара. Если, например, пользователь ищет элемент интерьера или какое-нибудь неизвестное ему устройство, то от него больше не придется думать, как наиболее точно описать его внешние признаки в строке поиска.

Как и где это работает

Со слов разработчиков, в основе технологии распознавания объектов на изображении лежат алгоритмы компьютерного зрения. Как сообщили CNews представители «Яндекса», создавались они силами штатных разработчиков компании, без привлечения сторонних специалистов.

Алгоритмы позволяют разделить изображение на отдельные объекты. Затем к процессу распознавания подключаются нейросети, которые и определяют тип каждого объекта, после чего «Яндекс» осуществляет их поиск в Глобальной сети. Нейросети обучены на большом количестве примеров, утверждают разработчики.

Как работает поиск в настольном браузере

Представители «Яндекса» сообщили CNews, что новый сервис работает как в веб-версии поисковика (в его мобильной и настольной версиях), так и в фирменном мобильном приложении «Яндекса».

На запрос редакции о сроках внедрения функции поиска товаров по изображениям в другие сервисы компании, например, в «Дзен», представители «Яндекса» на момент публикации материала ответить не смогли. Также пока нет данных, когда интернет-гигант реализует поиск товаров по видеороликам и по потоковому видео.

Редакция CNews выяснила, что искать товары поиск «Яндекса» умеет не только по изображениям, уже имеющимся в интернете. К примеру, если на компьютере или мобильном устройстве пользователя лежит какое-либо изображение или фотография, и ему очень интересно, что на нем изображено, он может загрузить его в «Яндекс». Затем потребуется лишь обратить внимание на графу «Товары на изображении», где уже будет представлен список распознанных объектов.

Если в Сети нет подходящего изображения, всегда можно загрузить свое

Данная функция работает как в мобильной версии поиска, так и в настольной. Привязки к конкретным браузерам или операционным системам нет.

Кто еще умеет распознавать объекты на изображениях

Распознавание объектов на изображениях – это относительно новая сфера использования технологий компьютерного зрения. Свои сервисы подобного рода разрабатывают различные компании, в том числе и крупнейшие ИТ-гиганты.

Работаем с «новой нефтью»: изучаем разные инструменты для распространенных задач

Цифровизация

Например, в марте 2021 г. компания Facebook, осенью 2021 г. переименовавшаяся в Meta, показала новую модель искусственного интеллекта, способную обучаться по абсолютно любой случайной группе немаркированных изображений из интернета. Как пишет ZDnet, модель получила название SEER (SElf-SupERvised). На ранних этапах обучения нейросеть «тренировалась» на произвольных неразмеченных изображениях из соцсети Instagram, находящихся в свободном доступе.

Российские компании тоже проводят изыскания в направлении обучения компьютерного зрения распознаванию объектов. Так, в июле 2021 г. эту сферу для себя открыла компания «Лаборатория Касперского», более известная как разработчик антивирусного ПО.

Как сообщают «Ведомости», в распоряжении «Касперского» есть система аналитики Kaspersky Neural Networks обученная распознавать различные и объекты на изображениях, переданных с камер беспилотников. Система может работать с данными, поступающими от нескольких БПЛА одновременно, притом в режиме реального времени.

Если поиск товаров по изображениям в интернете предназначен для экономии времени интернет-пользователей, то разработка «Лаборатории Касперского» создавалась для использования различными спасательными службами. Нейросеть обучена распознавать, в том числе, людей и животных, оказавшихся в зоне происшествия Как сообщили изданию представители разработчика, распознавание объектов при необходимости может происходить прямо на борту беспилотника. С их слов, необходимое ПО уже устанавливается на БПЛА компании «Альбатрос».

Конвертер изображений в Excel — Изображение в Excel с распознанием текста

Конвертер изображений в Excel — это программа , которая позволяет пользователям обрабатывать данные изображений. PDFelement — одна из лучших программ для преобразования изображений в excel, которая определенно заслуживает вашего внимания. Существуют различные методы преобразования изображений в лист Excel. Это очень важное умение, так как программа Excel широко используется в корпоративной среде. Если вы хотите научиться конвертировать изображения в Excel, советуем выбрать правильную программу, чтобы решить этот вопрос раз и навсегда.

Конвертирование изображения в Excel с помощью PDFelement

Процесс преобразования изображения в Excel в PDFelement организован достаточно просто. Данная программа рекомендуется для выполнения этой задачи благодаря своей надежности и удобству. Ниже приведен список необходимых действий. Обратите внимание, что OCR (распознавание текста) — это основная функция, которую вам необходимо использовать.

Шаг 1. Откройте изображение

Чтобы открыть PDF-файл, запустите PDFelement и перетащите файл в окно программы. Также вы можете нажать кнопку «Создать PDF» для выбора файла изображения и открытия его в программе.

Шаг 2. Выполните распознавание текста

PDF-файл уже создан — он автоматически создается в программе после открытия изображения. Нажмите кнопку «Преобразовать» > «OCR», чтобы включить функцию распознавания текста. Выберите язык содержимого вашего изображения, и его текст станет редактируемым.

Шаг 3. Преобразуйте изображение в Excel

После завершения распознавания запустите процесс преобразования изображения в Excel, нажав кнопку «В Excel» во вкладке «Преобразовать». По завершении конвертирования вы сможете найти сконвертированный excel-файл в выбранной вами выходной папке.


Конвертирование изображений в Excel с помощью PDF Converter Pro

PDF Converter Pro — одна из лучших программ, которые можно использовать для конвертации PDF-файлов. Благодаря удобному интерфейсу даже начинающие пользователи с легкостью работают в программе. Настоятельно рекомендуется всем, кто не может найти подходящую программу для работы с PDF.

Шаг 1. Загрузка изображения для конвертирования

После открытия перейдите во вкладку «Создать PDF» и добавьте изображения, нажав кнопку «Добавить файлы» в нижней части экрана.

Шаг 2. Настройки распознавания текста изображения в Excel

Загрузите созданное PDF-изображение во вкладке «Конвертировать PDF». Нажмите кнопку «Дополнительные настройки» в правой части экрана. Откройте вкладку «OCR», выберите опцию распознавания текста, а затем выберите язык текста изображения из списка.

Шаг 3. Конвертирование изображения в таблицу Excel

Выберите Microsoft Excel в качестве выходного формата для преобразования. Нажмите кнопку «Конвертировать» как только все настройки будут установлены.


Лучший конвертер изображений в Excel — PDFelement

PDFelement — лучший выбор, если вы ищете удобную программу для работы с PDF. Важная особенность этой программы — интуитивно понятный интерфейс, который помогает пользователям преодолевать сложности, которые возникают при работе в других программах. Приложение позволяет свободно открывать и заполнять PDF-файлы, созданные на основе XFA. Работать с PDF-файлами еще не никогда не было так просто. Программа доступна на 9 разных языках, что существенно увеличивает ее охват. Выбрав PDFelement, вы не пожалеете.

PDFelement — это синоним надежности и удобства. Приложение, которое подходит всем пользователям. Программа задает стандарт, которому должен следовать каждый бизнес, чтобы не оставаться в стороне от современных веяний. Многие пользователи отказываются от Adobe Acrobat в пользу PDFelement, т.к. данная программа существенно превосходит все остальные PDF-ридеры по уровню надежности. Это единственная программа, в которой вы можете быть полностью уверены. Также это отличный PDF-редактор со следующими характеристиками:

  • Очень высокая надежность. Удобные функции добавления, удаления, поворачивания, изменения размера графических элементов в PDF.
  • Защищать PDF-файлы еще не никогда не было так просто. Вы можете с легкость добавлять пароли к вашим PDF-файлам.
  • Возможность конвертировать PDF в различные форматы, включая HTML, текст и изображения.
  • Удобная работа с PDF-формами. Извлекайте данные из PDF-форм и экспортируйте в формат CSV.

Советы: Что такое OCR?

OCR обозначает «оптическое распознавание символов». Это встроенная в PDFelement технология, которая позволяет преобразовывать изображения и другие нередактируемые файлы в редактируемый текстовый формат. Например, на изображении с большим количеством текста бывает сложно найти нужную информацию. Для таких случаев и создана функция распознавания текста (OCR). PDFelement поможет извлечь данные и преобразовать текст из изображений в редактируемый формат. Узнайте больше о том, как работает OCR.

Данные, полученные в результате распознавания, могут использоваться и обрабатываться таким же образом, как обычный текст. Главное преимущество функции OCR в PDFelement — высокая надежность. Кроме того, инструмент прост в использовании и не создает никаких проблем в работе.

Google Goggles: мобильное приложение для распознавания изображений

Приложение Google Goggles было мобильным приложением для распознавания изображений, использующим технологию визуального поиска для идентификации объектов с помощью камеры мобильного устройства. Пользователи фотографируют физический объект, а Google ищет и получает информацию об изображении.

Мобильное приложение Google Goggles может:

  • Распознавание и предоставление информации об исторических достопримечательностях
  • Сканирование штрих-кодов и QR-кодов
  • Распознавание книг, компакт-дисков, произведений искусства, логотипов и других 2D-объектов
  • Добавление контактов путем сканирования визитных карточек
  • Перевод текста на иностранном языке

Функция перевода Google Goggles может переводить иностранный текст (например, меню ужина) для путешественников, посещающих иностранные страны.Очень удобная функция для тех, кто любит путешествовать.

 

Google Goggles теперь называется Google Lens

В августе 2018 года компания Google Goggles была упразднена и заменена на Google Lens. Идея та же: кто-то может просмотреть или сфотографировать предмет, и Google скажет вам, что это такое. Но в то время как Goggles на основе штрих-кода имеет свои ограничения, Lens на основе искусственного интеллекта обладает большими возможностями.

В дополнение к вышеперечисленным функциям Goggles, Lens также может:

  • Распознавайте и делитесь информацией о магазинах и ресторанах в режиме реального времени.
  • Расшифруйте изображения сложных кодов или длинных абзацев.
  • Добавляйте события в свой календарь с постера.
  • Магазин по изображениям одежды, мебели и декора.
  • Определите растения, животных и популярные блюда.

Загрузить мобильное приложение Google Lens

Вы когда-нибудь спрашивали Google: «Если я сфотографирую что-то, вы можете мне сказать, что это такое?»

Что ж, теперь вы знаете, что да! На любом мобильном устройстве.

Для пользователей Android загрузите Google Lens из магазина Google Play.Для пользователей iPhone загрузите приложение Google из App Store (не путать с приложением Chrome)

.

Чтобы узнать больше о Google Lens, вы можете посмотреть это видео о Google Lens на YouTube

Загрузить мобильное приложение Google Goggles

Вы больше не можете загружать приложение Google Goggles, но чтобы увидеть, как выглядели Google Goggles раньше, вы можете посмотреть это видео Google Goggles на YouTube

8 лучших инструментов распознавания изображений

Как выбрать средство распознавания изображений

Для начала, вот шесть ключевых вопросов, которые следует задать себе, прежде чем выбрать инструмент для распознавания изображений.Все они имеют сильные и слабые стороны, так что это поможет вам найти именно то, что вам нужно.

1. Можно ли найти любой логотип?

Очевидно, что гибкость и возможность выбора очень важны. Некоторые службы будут иметь ограниченное количество логотипов, которые вы можете искать, в то время как другие позволят вам выбрать любой из них (включая варианты логотипа).

2. Можете ли вы найти мелкие части логотипа?

Часто на изображениях логотипы могут быть нечеткими или крошечными. Узнайте, может ли инструмент, на который вы смотрите, справиться с этими ситуациями, не обнаружив ваш логотип.

3. Сколько времени занимает добавление нового логотипа?

Некоторым службам может потребоваться много времени для обнаружения логотипа (в некоторых случаях пять недель!). Скорость важна, особенно для отслеживания разговоров в реальном времени.

Другие инструменты могут отслеживать ваш логотип всего за несколько часов или максимум несколько дней (например, наше предложение Image Insights).

4. Какова частота ложноположительных результатов?

Ложноположительный результат — это неправильное обнаружение логотипа на изображении, например, когда инструмент считает, что логотип присутствует, когда его нет.

Обязательно изучите этот вопрос при выборе инструмента, поскольку частота ложноположительных результатов зависит от технологии.

5. Можете ли вы сравнить темы разговора между изображениями и текстовыми упоминаниями?

Очень важно иметь возможность сравнивать и противопоставлять данные изображений и текстовых упоминаний в одном месте. Это означает, что вы можете получить полную картину, видя, как различаются два типа.

6. Позволяет ли инструмент искать логотипы без использования ключевых слов?

Некоторые платформы могут идентифицировать упоминания изображений только по определенным ключевым словам, указанным пользователем.Это означает, что вы пропустите много упоминаний.

Вот почему вам нужно инвестировать в платформу, которая дает вам полный доступ к упоминаниям вашего логотипа и логотипов ваших конкурентов, даже если к нему не прикреплен текст.

Машинное обучение и распознавание изображений для электронной коммерции

В электронной коммерции изображения стоят больше, чем тысяча слов, особенно если учесть, как машинное обучение, ИИ и распознавание изображений применяются к каждому отдельному изображению. Если вы интернет-магазин, вы должны быть в курсе этих цифровых тенденций, которые меняют отрасль.Эти технологии дают системам возможность учиться и совершенствоваться на основе опыта без программирования, и раньше использовались в основном в социальных сетях, а теперь они повсюду. Все это делается для того, чтобы лучше коммерциализировать загружаемые изображения.

Это означает, что изображения продуктов теперь можно покупать. Вы можете зайти на модный сайт и делать покупки с любого изображения. Вы также можете черпать вдохновение из товаров, которые видите на витринах магазинов, и делать покупки с телефона, публикуя фотографии.Та же логика применяется, если вы видите, что кто-то носит одежду, которая вас интересует, и вы хотели бы купить для себя магазин в похожем стиле, поскольку ИИ подскажет вам, где вы можете купить именно этот предмет или, по крайней мере, что-то похожее. В следующем видео показан пример этого.

В настоящее время эта технология в основном используется интернет-магазинами и издателями, работающими в сфере моды, но постепенно она проникает в товары для дома, гаджеты и другие популярные категории электронной коммерции.

Медиа-компании и издатели с особым энтузиазмом относятся к использованию машинного обучения и искусственного интеллекта, потому что они превращают все их изображения в рекламные объявления, в том числе печатные, поскольку изображения можно щелкать для покупки продуктов. Это спасение для журналов, дела которых в Интернете намного лучше, чем в печатных изданиях, потому что это потенциально может принести им большую отдачу от инвестиций.

Приложения для искусственного интеллекта и машинного обучения особенно полезны для интернет-портных, которые хотят использовать праздничный сезон (или несколько праздников в течение года).) Это связано с тем, что их потребители ищут наилучшие условия для совершения покупок в это время и ожидают, что бизнес удовлетворит их требования. Не зря торговые центры по всей территории США закрываются или находятся в опасной зоне. Покупатели теряют интерес покидать свои дома, чтобы отправиться в торговые центры, общаться с толпами людей и просматривать груды неупорядоченных товаров. Машинное обучение помогает пользователям сразу увидеть весь набор параметров без лишних хлопот и траты времени.

С изображениями, которые можно покупать, онлайн-покупатели, которые знают, что ищут, больше не должны сталкиваться с задачей придумывать правильные условия поиска или напрасно прокручивать несколько страниц инвентаря.Причина того, что попытки расширить опыт поиска по ключевым словам с помощью естественного языка на самом деле не взлетели, заключается в том, что покупки, естественно, являются очень визуальным опытом.

Глубокое обучение — еще один элемент, расширяющий возможности электронной коммерции. По словам Бабака Ходжата из Sentient о глубоком обучении,

Функции автоматического кодирования изображений в инвентаре на основе сходств и различий создают богатую модель того, что доступно в инвентаре, и эта модель удивительно близка к тому, как мы, люди, воспринимаем предметы, которые можно купить.Одной модели, конечно, недостаточно: нам нужен способ понять предпочтения покупателя, когда он взаимодействует с инвентарем.

Другой метод ИИ, называемый онлайн-обучением, может быть полезен здесь, когда сайты могут анализировать каждый клик в онлайн-инвентаре в режиме реального времени, чтобы понять предпочтения клиентов и создать персонализированный опыт покупок. Очевидно, что другие невизуальные аспекты контента, доступного для покупок, такие как цена, размер и соответствие, также должны быть приняты во внимание, помогая взвесить визуальные модели в соответствии с предпочтениями пользователя.

По данным eCommerce Nation, преимущества машинного обучения в электронной коммерции включают:

  • Повышение конверсии онлайн-продаж
  • Снижение затрат на поддержку клиентов
  • Повышение лояльности клиентов и бренда
  • Улучшение покупательского опыта

Электронная и визуальная коммерция быстро развивались в последние годы. Согласно недавнему отчету Министерства торговли США, это основная причина, по которой продажи в электронной коммерции принесли 394 доллара.9 миллиардов в 2016 году. Ожидается, что двузначный рост продолжится до 2020 года, когда объем продаж превысит 4 триллиона долларов. Достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта делают изображения (даже видео) интерактивными и прямыми каналами для совершения покупок в Интернете.

Пришло время использовать возможности машинного обучения и распознавания изображений для электронной коммерции.

Платформа машинного обучения для распознавания изображений

SentiSight.ai | Платформа машинного обучения для распознавания изображений

Для онлайн-распознавания изображений

Изучите модели распознавания изображений

, которые можно обучить и использовать в SentiSight.ай

Наша платформа машинного обучения распознаванию изображений поддерживается рядом полезных инструментов на базе ИИ, которые помогают повысить эффективность и скорость выполнения проектов по распознаванию изображений.

Платформа машинного обучения, простая для начинающих, но мощная для экспертов

Онлайн-панель

SentiSight.ai позволяет пользователям создавать модели распознавания изображений, такие как модели обнаружения объектов, классификации изображений и поиска сходства изображений.


Обнаружение объекта

Создайте модель распознавания изображений, которая может находить объекты на изображениях, используя наш инструмент для создания моделей обнаружения объектов.

Подробнее


Классификация изображений

Используйте инструмент SentiSight.ai Image Classification Model Builder для создания и обучения собственных моделей распознавания изображений для прогнозирования содержимого изображений.

Подробнее


Поиск сходства изображений

Используйте наш Инструмент сходства изображений, чтобы найти визуально похожие изображения в вашем наборе данных.

Подробнее


Инструменты комментирования изображений

Ускорьте процесс аннотирования изображений с помощью нашего набора настраиваемых инструментов для аннотирования изображений на основе искусственного интеллекта.

Узнать больше

Готовое решение для

Онлайн-проекты по распознаванию изображений

Этикетка изображений

Большинство проектов по распознаванию изображений требуют маркировки содержимого изображений, но это зачастую долгий и трудоемкий процесс. Используя нашу онлайн-платформу, пользователи могут воспользоваться настраиваемым набором инструментов для аннотирования изображений с помощью искусственного интеллекта, которые ускоряют процесс маркировки изображений.

После маркировки изображения можно использовать в SentiSight.ai или загружены для автономного использования.

Сборка и обучение

После выбора правильной модели распознавания изображений для своего проекта используйте онлайн-панель SentiSight.ai для создания и обучения собственной модели. Новички в распознавании изображений могут просто создавать свои собственные модели, в то время как эксперты могут настраивать параметры обучения для создания подробных и мощных моделей.

Если у вас есть идея, SentiSight.ai — то место, где ее можно реализовать!

Разверните свою модель

После сборки SentiSight.ai предлагает ряд полезных способов использования вашей модели для ваших проектов по распознаванию изображений. Пользователи могут использовать модели распознавания изображений онлайн с помощью онлайн-панели SentiSight.ai, через REST API или даже загрузить для автономного использования.

Самостоятельное использование платформы машинного обучения SentiSight.ai

Новые пользователи получают 20 евро бесплатных кредитов при регистрации учетной записи SentiSight.ai

Кроме того, каждый пользователь получает 5 евро в месяц бесплатных кредитов для использования на платформе.В результате SentiSight.ai можно использовать совершенно бесплатно, если вы не превысите лимит бесплатных кредитов , что эквивалентно 5000 прогнозов, 5000 меток или 83 минутам обучения.

Зарегистрируйтесь на SentiSight.ai