Определить название объекта по фотографии. Поиск по картинке, фото или любому загруженному изображению в Гугле и Яндексе — как это работает. Как начать поиск по картинке

Бывают случаи, когда очень нужно выполнить поиск по картинке с телефона. Да, большинство из нас знает, как осуществлять подобную операцию на компьютере.

Там все просто – у каждого браузера ( , Гугл и так далее) есть собственная страница для использования фотографий в качестве запроса.

Собственно, остается только указать исходное фото и начать искать соответствующие материалы.

Вопреки мнению некоторых пользователей, осуществлять такую операцию не менее легко.

Алгоритм действий тот же самый, а в некоторых случаях и еще проще. Следует только знать, какие сервисы или приложения для этого использовать и как это правильно делать.

Но мы подскажем вам 5 лучших вариантов, которые помогают найти что-либо по фотографии.

Cодержание:

Google Chrome

Это тот самый браузер, который по умолчанию есть на всех смартфонах и планшетах, работающих .

Существует, кстати, у Яндекса собственный браузер, так же, как у Гугл, но там нет такого же окна и таких функций, как показано на рисунке. Поэтому скачивать его нет смысла.

TinEye

А это уже специализированный сервис, созданный с целью дать возможность пользователям со всего мира искать информацию по фото.

Его знают многие профессиональные .

Хотя и среди любителей он также известен, так как осуществлять поставленную задачу с его помощью чрезвычайно, а результаты он выдает достаточно информативные и точные.

Чтобы использовать ее, сделайте вот что:

1. Зайдите на официальный сайт (ссылка внизу). Страница ресурса автоматически адаптируется под ваше устройство, что достаточно важно.
2. А дальше все предельно ясно – есть единственная кнопка и поле для ввода запроса. Если нажать на кнопку, появится новое окно, в котором следует указать расположение исходного файла. А поле для ввода предназначено для использования ссылок на фотографии. Если применяется второй подход, то есть вводится ссылка, нужно будет дополнительно нажать на пиктограмму в виде лупы.
3. После этого произойдет процесс.

Примечательно, что у TinEye алгоритм совершенно отличается от того, что используется у Яндекса и Гугла.

В большинстве случаев результаты точнее отражают суть и больше отвечают ожиданиям пользователей. Так что вам обязательно следует попробовать воспользоваться данным сервисом.

Google Googles

Здесь речь идет о достаточно нестандартном приложении, которое ищет информацию не просто о каких-то картинках, а о тех местах, где вы находитесь, и вещах, которые вы видите.

Это означает, что вы можете сфотографировать ту картину в галерее, на которую смотрите, или же продукты питания, которую видите в магазине.

После этого программа найдет всю доступную информацию по сфотографированному предмету.

Также стоит отметить, что в программе есть режим перевода с попутным распознаванием текста на фото.

То есть вы можете сделать снимок какой-то надписи, чтобы программа могла использовать эту надпись как запрос, и перевести ее, допустим, с русского на английский.

Чтобы использовать Googles на смартфоне, сделайте вот что:

• запустите приложение (перед этим, разумеется, скачайте и установите его);
• выберете режим работы внизу;
• сделайте снимок так же, как вы делаете это обычно;
• смотрите на результаты.

Один из самых простых способов, который можно использовать для определения местоположения объекта, — это поиск похожих изображений в Google или TinEye. Если найти название объекта, будет несложно узнать название места, где он находится. Но этот способ срабатывает не всегда. Поэтому можно попробовать другие методы. Например, проверить то, чего не видно на фотографии, но что может дать важное понимание о самом изображении.

В метаданных, а также EXIF-данных можно, среди прочего, найти:

• Дату и время создания изображения
• Данные о геолокации
• Модель камеры и параметры создания снимка (диафрагма, выдержка и т.д.)
• Информацию о собственнике снимка

Это может быть полезным при проверке двух аспектов: места и времени создания фотографии, а также того, было ли изображение отредактировано и каким образом.

Как раз информация о геолокации (если она будет в метаданных) может помочь с предельной точностью установить место съемки. Но в то же время наличие данных о геолокации зависит от нескольких факторов. Во-первых, от устройства, которым была сделана фотография. В некоторых камерах или мобильных устройствах может не быть GPS-датчика, фиксирующего координаты. Во-вторых, от желания пользователей мобильных устройств — они могут отключить геолокацию из-за соображений приватности или уменьшения нагрузок на аккумулятор. В-третьих, наличие таких данных зависит от ресурса, на котором фотография была опубликована. Социальные сети Facebook, Twitter или Instagram удаляют метаданные с самих фотографий во время их загрузки на серверы этих ресурсов. Но в то же время они могут непосредственно показывать информацию о местонахождении автора фотографии (а также поста/твита), если он дал доступ к GPS-датчику своего мобильного устройства.

Проверить наличие метаданных довольно просто. Можно загрузить файл фотографии и правой клавишей мыши открыть его свойства. Во вкладке «Подробно» будут собраны все существующие метаданные. Но для более быстрого и эффективного анализа EXIF-данных можно использовать специальные онлайн-ресурсы. Одним из таких ресурсов является Jeffrey’s Exif Viewer . Написанный и выложенный в открытый доступ американским программистом, этот сервис анализирует и показывает всю доступную информацию из метаданных.

Например, загрузив на этот сервис фотографию, опубликованную в начале текста, мы узнаем, что она была сделана на iPad 6 октября 2013 года в 16^59. Поскольку ссылка на фотографию не была взята с серверов Facebook или Twitter, в метаданных осталась информация о координатах. Удобность Jeffrey’s Exif Viewer заключается в том, что он сразу иллюстрирует эти координаты на картах Google. Таким образом, мы не только можем определить, что фотография сделана в Брно (Чехия), но даже сможем сказать, под каким углом и в каком направлении. Это может быть полезным при проверке информации об определенном объекте.

Другой похожий ресурс для проверки метаданных – FindEXIF.com – работает точно так же и может быть альтернативой Jeffrey’s Exif Viewer. Но в нем нет возможности загрузить фотографии. Сервис работает только с ссылками.

Фотографии из определенных географических мест также можно искать с помощью Panoramio . Этот сервис использует EXIF-данные для публикации фотографий на карте. Впрочем, на Panoramio чаще публикуют пейзажные фотографии из различных мест, чем репортажные фото с разных событий.

Еще один аспект, при проверке которого могут помочь метаданные, — это информация о том, как изображение было отредактировано. Для этого может быть полезен сервис FotoForensics . На ресурс можно непосредственно загрузить фотографию или просто вставить ссылку на нее. Прежде всего, сервис показывает существующие в файле снимка метаданные, так же как Jeffrey’s Exif Viewer. Из метаданных можно получить информацию как о дате съемки, так и о дате редактирования. Но еще FotoForensics предлагает так называемый ELA (Error Level Alysis) — уровень сжатия файлов. Это своего рода сканнер, которые показывает манипуляции с изображением, даже если они не видны на первый взгляд. Зная специфику этих данных, можно эффективно определять масштабы и тип редактирования снимка. Например, был ли использован фотомонтаж при редактировании изображения.

На странице этого ресурса есть множество материалов с рекомендациями и пробными заданиями для более подробного анализа снимков. Назовем только некоторые из них:

— области одинакового цвета при ELA тоже должны иметь одинаковую яркость. Если при ELA какая-то область изображения светлее другой того же цвета, то ее могли редактировать;

— каждое пересохранение JPEG сжимает изображение, ухудшая его качество. На слишком сжатых изображениях будут видны шумы;

— на смонтированном изображении вставленный объект при ELA будет значительно ярче, чем другие области. Также ярче будут области с высоким контрастом (текст, линия, контур);

— графические редакторы от Adobe оставляют на монотонных областях изображения следы цвета радуги. Эти следы необязательно будут свидетельствовать о фотомонтаже. Чтобы такие следы появились, достаточно сохранить изображение с помощью программ Adobe.

Фейковое фото урагана Сенди. На кадр из фильма «Послезавтра» путем монтажа наложили телевизионный титр

Не каждая фотография, особенно из соцсетей, будет содержать метаданные с датой, автором и местом съемки. Это было бы слишком просто. Но важно помнить, что проверка достоверности контента из Сети – это всегда процесс, при котором части информации собираются из разных источников и с помощью разных инструментов. И чем больше инструментов задействовано в этом процессе, тем более полной будет становиться картина.

Новая разработка поискового гиганта уже превзошла человека.

Большинство из вас знают о функции поиска по фото в Google. Достаточно перейти в режим Картинки, добавить ссылку на снимок или загрузить файл с компьютера и поисковая система определит объект, расположенный в кадре.

Однако, срабатывает такой трюк исключительно с популярными достопримечательностями и известными местами. Google без труда распознает Эйфелеву башню, Статую Свободы или египетские пирамиды. Однако, стоит загрузить просто снимок улицы своего города и поиск не увенчается успехом.

Специалисты в Google не сидят на месте и разрабатывают нейронную сеть PlaNet , которая позволит искать местность по фото более точно. Для анализа и поиска данная система разбила большую часть суши на 26 000 зон. Каждая из них характеризуется определенными особенностями и отличается от других.


Для обучения PlaNet использовали более 120 млн. снимков с добавленными гео-тегами. Позже для проверки системы ей предложили распознать местоположение 2 млн. фото с Flickr. Нейронная сеть смогла определить положение 3,6% снимков с точностью до улицы, 10% - с точностью до города. Страна была установлена в 28,4% случаев, а континент - в 48% .


PlaNet замечает на фото то, что бросится в глаза не каждому человеку. Система узнает блюда, растения, направление движения на дороге, животных, архитектуру зданий и другие особенности. После анализа поисковая машина выдает свое предположение о месте съемки.

Результаты PlaNet сравнили с результатами экспертов-путешественников в GeoGuessr . В этой игре используются снимки улиц Google Street View, необходимо угадать место, где было сделано фото.

Нейронная сеть показала себя лучше, чем команда экспертов. Средний результат погрешности PlaNet составил 1131,7 км., путешественники ошибались в среднем на 2320,75 км.

Интересно, а сможет ли угадать PlaNet место снимка по ковру на заднем фоне.

Поиск по картинкам поможет найти похожие или идентичные изображения в интернете. Для поиска похожих картинок используются онлайн сервисы, которые имеют большие базы проиндексированных изображений.

Для успешного поиска изображения в интернете необходимо, чтобы подобная картинка ранее была загружена на какой-нибудь сайт в интернете. Поэтому, если вы, в данный момент времени, сделаете фото и попытаетесь его найти, то с большой долей вероятности результаты поиска вас не удовлетворят. Разумеется, это не касается фотографий достопримечательностей и других известных мест.

Поиск изображения по картинке присутствует в поисковых системах Google, Яндекс, на некоторых онлайн сервисах. В этой статье мы рассмотрим поиск по изображению, когда имеется образец картинки, а не поиск картинок, подходящих для поискового запроса, вводимого в строку поиска.

Давайте посмотрим, как можно найти похожие изображения в интернете, используя Гугл поиск по изображению, поиск по изображению в Яндекс, поиск картинок с помощью онлайн сервиса TinEye. С помощью данных сервисов вы можете найти в интернете похожие фотографии, картинки, изображения.

Поиск по картинке Гугл

Для поиска по изображению с помощью поисковой системы Google, необходимо зайти на сайт images.google.ru . Далее нажмите на изображение фотоаппарата «Поиск по картинке».

В окне «Поиск по картинке» нужно будет указать ссылку на изображение, или загрузить файл с компьютера.

В первом случае, во вкладке «Указать ссылку» нужно ввести URL адрес картинки. Получить адрес можно таким способом: кликните правой кнопкой мыши по изображению на сайте, а в контекстном меню выберите пункт: «Копировать ссылку на изображение», «Копировать URL картинки» (в разных браузерах пункты контекстного меню отличаются, но смысл действия я думаю понятен).

Во втором случае, нужно загрузить картинку с компьютера. Откройте вкладку «Загрузить файл», а затем выберите изображение на своем компьютере.

В третьем случае, можно просто перетащить изображение в окно «Поиск по картинке».

После добавления изображения, нажмите на кнопку «Поиск по картинке».

По результатам поиска, вы увидите найденную картинку, другие варианты размера изображения (если есть другие размеры), похожие изображения, страницы с подходящими изображениями.

Таким образом, вы подберете нужный вариант изображения.

Поиск по изображению Яндекс

По технологии Яндекса, будут найдены изображения полностью соответствующие исходной картинке, или похожие изображения. Перейдите на страницу yandex.ru/images , а затем нажмите на изображение фотоаппарата.

Сервис Яндекс Картинки проведет поиск изображения в интернете. В результате, вы увидите, что найдены: исходная картинка, эта картинка в других размерах, похожие картинки, сайты, где встречается картинка.

Теперь вы можете выбрать подходящий вариант изображения для дальнейшего использования.

Поиск по картинкам TinEye.com

Онлайн сервис TinEye com обладает очень большой базой данных по изображениям (проиндексированы миллионы картинок в интернете).

Войдите на страницу www.tineye.com для поиска изображения.

В поле «Upload or enter image URL» введите адрес картинки в интернете, или нажмите на кнопку со стрелкой, расположенной около поля поиска, для загрузки картинки со своего компьютера.

Выводы статьи

Для поиска по картинкам в интернете, можно использовать: сервис Google Картинки в поисковой системе Google, сервис Яндекс Картинки в поисковой системе Яндекс, сервис поиска по картинкам TinEye. После загрузки изображения, или ввода его URL адреса из интернета, поисковые системы покажут вам все найденные изображения, похожие на оригинальную картинку.

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.