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これらの機能を備えたiOSアプリを作成する必要があります。

  • カメラを使用して画像をキャプチャします。
  • その画像を認識します：サンプル画像と一致しますか？

それを行うためのオンラインAPIはありますか（Google、Yahooなどから）？たとえば、画像をアップロードして画像のURLを取得し、その後、新しい画像と既存の画像を比較するためのURLをリクエストできますか？

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OpenCVライブラリ（iPhone用）には多くのアルゴリズムが含まれています。画像の色ヒストグラムを単純に比較することも、より複雑なものを使用することもできます。どのようなマッチングを意味しますか？重複を見つけたり、画像の類似性の尺度を計算したりしますか？

いくつかの単純なテンプレートを照合してオブジェクトを検索する場合は、Viola＆JonesアルゴリズムおよびいわゆるHaarカスケードを試してください。OpenCVは、たとえば顔を検出するためのXMLファイルのテンプレートのコレクションをトレーニングしました。OpenCVにはトレーニング用のユーティリティが含まれているため、他の種類のオブジェクトのカスケードを生成できます

于 2011-04-04T11:52:36.807 に答える
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また、Moodstocksを確認することもできます。これらは、アプリに画像認識を数分で実装するための優れたAPIとiOSSDKを提供します。

于 2011-10-18T12:39:49.413 に答える
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リストを拡張するだけです：

于 2013-11-05T08:53:16.550 に答える
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次の2つのAPIを試してください。

于 2011-04-14T19:02:59.707 に答える
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うまく機能するIQEngineを見つけました。

于 2011-04-08T09:44:22.773 に答える
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ディープニューラルネットワークの出現により、画像認識の分野全体が変化しました。ただし、独自のニューラルネットをトレーニングするには強力なマシンが必要です。ただし、 vize.itを使用することもできます。これは、http APIを使用してタスクを定義し、画像を分類できる、使いやすいオンラインアプリです。

免責事項：私はvize.itチームのメンバーである人工知能の博士課程の学生です。

于 2016-10-04T16:42:36.537 に答える
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Pastecは、すでに述べたサービスに代わるオープンソース（LGPL）です。

そのシンプルなHTTPAPIを使用すると、インデックス内の一致する画像を簡単に追加、削除、検索できます。これはOpenCVに基づいており、特許を取得していないORB記述子を使用しています。

于 2014-10-09T20:51:07.457 に答える
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月払いサービスで画像認識システムを完成させたと思われるMoodstocksを調べました。彼らは素晴らしいシステムを持っています（私はそれを私自身の使用のためにテストしました、そしてそれは素晴らしいです）しかしそれは私にとって非常に高価です、それが私がそれを使用しない理由です。私がこれを書いている時点では、「最大100,000」の画像サービスは約12,000ドル/年です。私のプロジェクトでは、照合する必要のある画像が400万近くあります。うわぁ。

ですから、何ヶ月にもわたる調査の結果、数千以上の画像（私の場合は100万以上）と比較する場合は、画像の比較を行う必要があるという結論に達しました。デバイスの。ユーザーのモバイルデバイスには、この種の作業を行うために大量の計算を実行するためのスペース、速度、およびパワーがありません。

つまり、高性能マシンに画像認識サーバーをセットアップして、アプリに公開する必要があるということです。アプリで、ユーザーにオブジェクトの写真を撮ってもらい（または、カメラビデオからフレームを取得して）、比較のためにサーバーに送信してもらいます。一致するものが見つかったら、結果をアプリに報告します。

たとえば、 Accord.NETやEmguCVなどのフレームワークを使用して、Windows Serverボックスで実行されるC＃デスクトップアプリケーションまたはサービスを作成し、これを行うことができます。

私が推測できることから、Amazon iOSアプリが画像認識のために行うことは、SURFポイントをリアルタイムで特定し、画像全体ではなくスキャン中にデータをサーバーに送信するように見えることです。私の推測では、彼らはこれを行うためにデバイスでOpenCVを使用しています。ただし、サーバーソフトウェアを使用して、一致した製品のSKUを送り返します。

これは、.NETで画像マッチングを実行したいと考えていた男性によるすばらしいブログ投稿です。彼は、その動作方法、実行方法など、すべてのステップを順を追って説明し、サンプルアプリケーションですべてのコードを提供します。すばらしい投稿：https ：//sbrakl.wordpress.com/2015/01/30/love-affair-with-cbir-part-3/comment-page-1/

私が学んだことから、LoCATeアルゴリズムは、大量の画像で最高かつ最速で実行されますが、大量のインデックスを作成するのに数時間、数日、場合によっては数週間かかることもわかります。探す。画像のマッチングに関しては、ソリッドインデックスを作成する速度は、クエリから一致を見つける速度に関連していることがわかりました。

于 2015-04-27T00:36:26.567 に答える