Поиск одинаковых картинок в интернете

Проще всего о задаче расскажет картинка сверху из статьи Recent Advance in Content-based Image Retrieval: A Literature Survey (2017).

Сейчас все активнее применяется подход "Поиск по фото", в частности, в e-commerce сервисах (AliExpress, Wildberries и др.). "Поиск по ключевому слову" (с пониманием контента изображений) уже давно осел в поисковых движках Google, Яндекс и пр., но вот до маркетплейсов и прочих частных поисковых систем еще не дошел. Думаю, с момента появления нашумевшего в кругах компьютерного зрения CLIP: Connecting Text and Images ускорится глобализация и этого подхода.

Поскольку наша команда специализируется на нейронных сетях в компьютерном зрении, в этой статье я сосредоточусь только на подходе "Поиск по фото".

Базовые компоненты сервиса

Шаг 1. Обучение модели. Модель может быть сделана на классике CV или на базе нейронной сети. На вход модели - изображение, на выход - D-мерный дескриптор/эмбеддинг. В случае с классикой это может быть комбинация SIFT-дескриптора + Bag of Visual Words. В случае с нейронной сетью - стандартный бэкбон по типу ResNet, EfficientNet и пр. + замысловатые пулинг слои + хитрые техники обучения, о которых мы далее поговорим. Могу сказать, что при наличии достаточного объема данных или хорошего претрена нейронные сети сильно выиграют почти всегда (мы проверяли), поэтому сосредоточимся на них.

Шаг 2. Индексирование базы изображений. Индексирование представляет из себя прогон обученной модели на всех изображениях и запись эмбеддингов в специальный индекс для быстрого поиска.

Шаг 3. Поиск. По загруженному пользователем изображению делается прогон модели, получение эмбеддинга и сравнение данного эмбеддинга с остальными в базе. Результатом поиска является отсортированная по релевантности выдача.

Нейросети и Metric Learning

Нейронная сеть в задаче поиска похожих используется как feature extractor (бэкбон). Выбор бэкбона зависит от объема и сложности данных - рассмотреть можно все от ResNet18 до Visual Transformer.

Первая особенность моделей в Image Retrieval - это магия в голове нейросети. На лидерборде по Image Retrieval борются за построение лучших дескрипторов - тут есть и Combined Global Descriptors с параллельными пулингами и Batch Drop Block для более равномерного распределения активации по выходной карте признаков.

Второй главной фишкой являются функции ошибок. Их очень много. Только в Deep Image Retrieval: A Survey представлено больше десятка зарекомендованных парных лоссов. Еще столько же есть классификационных. Главная суть всех этих лоссов - обучить нейросеть трансформировать изображение в вектор линейно разделимого пространства, так чтобы далее можно было сравнивать эти вектора по косинусному или евклидову расстоянию: похожие изображения будут иметь близкие эмбеддинги, непохожие - далекие. Рассмотрим подробнее.

Функции ошибок

Contrastive Loss

Самая простая для понимания функция ошибки - Contrastive Loss. Это парный лосс, т.е. объекты сравниваются по расстоянию между друг другом.

Нейросеть штрафуется за отдаленность друг от друга эмбеддингов изображений p и q, если эти изображения на самом деле похожи. Аналогично, возникает штраф за близость эмбеддингов, изображения которых на самом деле непохожи друг на друга. При этом в последнем случае мы ставим границу m (например, 0.5), преодолев которую, мы считаем, что нейросеть справилась с задачей "разъединения" непохожих изображений.

Triplet Loss

Triplet Loss берет во внимание три объекта - якорь, позитив (похожий на якорь) и негатив (отличный от якоря). Это также парный лосс.

Здесь мы нацелены на минимизацию расстояния от якоря до позитива и максимизацию расстояния от якоря до негатива. Впервые Triplet Loss был представлен в статье FaceNet от Google по распознаванию лиц и долгое время был state-of-the-art решением.

N-tupled Loss

N-tupled Loss - развитие Triplet Loss, в котором также берется якорь и позитив, но вместо одного негатива используется несколько негативов.

Angular Additive Margin (ArcFace)

Проблема парных лоссов заключается в выборе комбинаций позитивов, негативов и якорей - если их просто брать равномерно случайными из датасета, то возникнет проблема "легких пар". Это такие простые пары изображений, для которых лосс будет 0. Оказывается, сеть достаточно быстро сходится к состоянию, в котором большинство элементов в батче будут для нее "легкими", и лосс для них окажется нулевым - сеть перестанет учиться. Чтобы избежать этой проблемы, стали придумывать изощренные техники майнинга пар - hard negative и hard positive mining. Подробнее о проблеме можно почитать в этой статье. Существует также библиотека PML, в которой реализовано множество методов майнинга, да и вообще в библиотеке представлено много полезного по задаче Metric Learning на PyTorch.

Еще одним решением проблемы являются классификационные лоссы. Рассмотрим одну популярную функцию ошибки, которая привела к state-of-the-art в распознавании лиц три года назад - ArcFace.

Основная мысль в том, чтобы добавить в обычную кросс-энтропию отступ m, который распределяет эмбеддинги изображений одного класса в районе центроиды этого класса так, чтобы все они были отделены от кластеров эмбеддингов других классов хотя бы на угол m.

Кажется, что это идеальная функция ошибки, особенно, когда посмотришь на бэнчмарк MegaFace. Но нужно иметь в виду, что она будет работать только при наличии классификационной разметки. Если у вас такой нет, придется работать с парными лоссами.

Здесь я визуально показываю, какие функции ошибок лучше всего применять при наличии одноклассовой и многоклассовой разметки (из последней можно вывести парную разметку путем подсчета доли пересечения между multilabel векторами примеров).

Пулинги

Вернемся к архитектуре нейросети и рассмотрим парочку pooling слоев, применяемых в задачах Image Retrieval

R-MAC

Regional Maximum Activation of Convolutions (R-MAC) - пулинг слой, принимающий выходную карту нейронной сети (до глобального пулинга или слоев классификации) и возвращающий вектор-дескриптор, посчитанный как сумма активаций в различных окнах выходной карты. Здесь активацией окна является взятие максимума по этому окну для каждого канала независимо.

Итоговый дескриптор учитывает локальные особенности изображения при различных масштабах, тем самым создающий богатое признаковое описание. Этот дескриптор сам может являться эмбеддингом, поэтому его можно сразу отправить в функцию ошибки.

GeM

Generalized Mean (GeM) - простой пулинг, который может улучшить качество выходного дескриптора. Суть в том, что классический average pooling можно обобщить на lambda-норму. При увеличении lambda мы заставляем сеть фокусироваться на значимых частях изображения, что в определенных задачах может быть важно.

Ранжирование

Индексы

Залог качественного поиска похожих изображений - ранжирование, т.е. отображение наиболее релевантных примеров для данного запроса. Оно характеризуется скоростью построения индекса дескрипторов, скоростью поиска и потребляемой памятью.

Самое простое - сохранить "в лоб" эмбеддинги и делать brute-force поиск по ним, например, с помощью косинусного расстояния. Проблемы появляются тогда, когда эмбеддингов становится много - миллионы, десятки миллионов или еще больше. Скорость поиска значительно снижается, объем занимаемой динамической памяти увеличивается. Одна позитивная вещь остается - это качество поиска, оно идеально при имеющихся эмбеддингах.

Указанные проблемы можно решить в ущерб качеству - хранить эмбеддинги не в исходном виде, а сжатом (квантизованном). А также изменить стратегию поиска - искать не brute-force, а стараться за минимальное число сравнений найти нужное число ближайших к данному запросу. Существует большое число эффективных фреймворков приближенного поиска ближайших. Для них создан специальный бэнчмарк, где можно посмотреть, как ведет себя каждая библиотека на различных датасетах.

Самые популярные: отечественная NMSLIB, Spotify Annoy, Facebook Faiss, Google Scann. Также, если хочется взять индексирование с REST API "из коробки", можно рассмотреть приложение Jina.

Переранжирование

Исследователи в области Information Retrieval давно поняли, что упорядоченная поисковая выдача может быть улучшена неким способом переупорядочивания элементов после получения исходной выдачи.

Одним из таких методов является Query Expansion. Идея состоит в том, чтобы использовать top-k ближайших элементов для генерации нового эмбеддинга. В самом простом случае можно взять усредненный вектор, как показано на картинке выше. Также можно взвесить эмбеддинги, например, по отдаленности в выдаче или косинусному расстоянию от запроса. Подобные улучшения описаны в едином фреймворке в статье Attention-Based Query Expansion Learning. По желанию можно применить Query Expansion рекурсивно.

k-reciprocal

k-reciprocal - множество элементов из top-k, в числе k ближайших которых присутствует сам запрос. На базе этого множества строят процесс переранжирования выдачи, один из которых описан в статье Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding. По определению, k-reciprocal ближе к запросу, чем k-nearest neighbors. Соответственно, можно грубо считать элементы, попавшие в множество k-reciprocal заведомо позитивными и изменять правило взвешивания, например, для Query Expansion. В данной статье разработан механизм пересчета дистанций с использований k-reciprocal множеств самих элементов в top-k. В статье много выкладок, это выходит за рамки данного поста, поэтому предлагаю читателю ознакомиться самостоятельно.

Валидация

Мы подошли к части проверки качества поиска похожих. В этой задаче есть много тонкостей, которые новичками могут быть не замечены в первое время работы над Image Retrieval проектом.

Метрики

В первую очередь - метрики. Рассмотрим такие популярные метрики в задаче Image Retrieval: precision@k, recall@k, R-precision, mAP и nDCG.

precision@k

Показывает долю релевантных среди top-k ответов.

Плюсы:

Минусы:

• очень чувствительна к числу релевантных для данного запроса, что не позволяет объективно оценить качество поиска, где для разных запросов имеется разное число релевантных примеров

• достичь значение 1 возможно только, если число релевантных >= k для всех запросов

R-precision

То же самое, что precision@k, где k устанавливается равным числу релевантных к данному запросу

Плюсы:

Минусы:

recall@k

Показывает, какая доля релевантных была найдена в top-k

Плюсы:

• отвечает на вопрос, найдены ли релевантные в принципе среди top-k

• стабильна и хорошо усредняется по запросам

mAP (mean Average Precision)

Показывает насколько плотно мы заполняем топ выдачи релевантными примерами. Можно на это посмотреть как на объем информации, полученной пользователем поискового движка, который прочитал наименьшее число страниц. Соответственно, чем больше объем информации к числу прочитанных страниц, тем выше метрика.

Плюсы:

• объективная стабильная оценка качества поиска

• является одно-численным представлением precision-recall кривой, которая сама по себе богата информацией для анализа

Минусы

Подробнее про метрики в Information Retrieval, в том числе посмотреть вывод mAP, можно почитать здесь.

nDCG (Normalized Discounted Gain)

Данная метрика показывает, насколько корректно упорядочены элементы в top-k между собой. Плюсы и минусы этой метрики не будем рассматривать, поскольку в нашем списке это единственная метрика, учитывающая порядок элементов. Тем не менее, есть исследования, показывающие, что при необходимости учитывать порядок данная метрика является достаточно стабильной и может подойти в большинстве случаев.

Усреднение

Также важно отметить варианты усреднения метрик по запросам. Рассмотрим два варианта:

macro: для каждого запроса считается метрика, усредняем по всем запросам

+: нет значительных колебаний при разном числе релевантных к данному запросу
-: все запросы рассматриваются как равноправные, даже если на какие-то больше релевантных, чем на другие

micro: число размеченных релевантных и отдельно успешно найденных релевантных суммируется по всем запросам, затем участвует в дроби соответствующей метрики

+: запросы оцениваются с учетом числа размеченных релевантных для каждого из них
-: метрика может стать сильно низкой / сильно высокой, если для какого-то запроса было очень много размеченных релевантных и система неуспешно / успешно вывела их в топ

Схемы валидации

Предлагаю рассмотреть два варианта валидации.

Валидация на множестве запросов и выбранных к ним релевантных

На вход: изображения-запросы и изображения, релевантные к ним. Имеется разметка в виде списка релевантных для данного запроса.

Для подсчета метрик можно посчитать матрицу релевантности каждый с каждым и, на основе бинарной информации о релевантности элементов посчитать метрики.

Валидация на полной базе

На вход: изображения-запросы, и изображения, релевантные к ним. Также должна быть валидационная база изображений, в которой в идеале отмечены все релевантные к данным запросам. А также в ней не должно присутствовать изображений-запросов, иначе придется их чистить на этапе поиска, чтобы они не засоряли top-1. Валидационная база участвует как база негативов - наша задача вытянуть релевантные по отношению к ней.

Для подсчета метрик можно пройтись по всем запросам, посчитать дистанции до всех элементов, включая релевантные и отправить в функцию вычисления метрики.

Пример реализованного проекта

Некоторые компании спорят с другими компаниями, чтобы вторые не использовали изобразительные элементы бренда первых. В таких случаях более слабый производитель пытается паразитировать на успехе крупного бренда, выдавая свои продукты и услуги под похожей символикой. От этого страдают и пользователи - вы можете по ошибке купить сыр не того производителя, которому вы уже доверяете, а взять подделанный товар, не прочитав внимательно этикетку. Пример из недавнего: Apple Is Attempting to Block a Pear Logo Trademark.

Для борьбы с нелегалами существуют специальные компании, государственные и частные. У них имеется реестр зарегистрированных товарных знаков, по которому они могут сравнивать новые приходящие знаки и разрешать/отклонять заявку на регистрацию товарного знака. Выше пример интерфейса зарубежной системы WIPO. В таких системах хорошим помощником будет поиск похожих изображений - эксперт быстрее сможет найти аналоги.

Примеры работы нашей системы

Объем индексируемой базы изображений: несколько миллионов товарных знаков. Здесь первое изображение - запрос, на следующей строке - список ожидаемых релевантных, остальные строки - то, что выдает поисковая система в порядке снижения релевантности.

Заключение

На этом все. Это был обзорный материал. Надеюсь, те, кто строит или собирается строить системы поиска похожих изображений, извлекли какую-то пользу. И наоборот, если считаете, что я где-то не прав, скажите в комментариях, буду рад обратной связи.

Как найти копии фото, выложенных в интернете?

В основном это обнаруживается случайно или самостоятельно, или по наводке друзей. Но есть все-таки некоторые сервисы, позволяющие сделать это намеренно.

1. TinEye 
Единственный более-менее нормальный сайт, позволяющий найти копию конкретной картинки.
С недавнего времени потихоньку начинает индексировать и рунет, так что через полгода-год вполне может стать хорошим подспорьем для защиты свои прав.

2. Яндекс.Картинки
Главный инструмент поиска копий фотографий. Здесь проблема в том, что найти все копии конкретной фотографии нельзя, но можно найти фотографии, размещенные, например, в ЖЖ и все их копии.

 Разберемся на примерах

Задача 1. Найти копии фотографий, сделанных Ильей Варламовым.

1. Поскольку мы знаем, что фотографии он размещает в блоге, вбиваем его адрес в область поиска.

2. В результате Яндекс находит нам более 10 000 картинок.

3. Дальше выбираем какую-нибудь одну фото

4. и нажимаем смотреть все копии

Задача 2. Найти копии фотографийИльи Варламова , посвященные беспорядкам на манежке, отсюда.

1. Самый первый вариант, который приходит в голову...

...не работает!

Но это не значит, что они не проиндексированы! Тогда вбиваем название поста в "Я ищу", а в область поиска - zyalt.livejournal.com

На что получаем 57 картинок, то есть почти все, которые были размещены.

Дальше - действуем так, как было описано выше.

Задача 3. Найти копии всех фотографийИльи Варламова , размещенных на одном сайте (возьмем, к примеру, сайт Эхо Москвы)

Для этого в поле запроса вписываем ник либо имя и фамилию, а в область поиска - сайт-цель

И в результате получаем фотографии Ильи, которые есть на сайте Эха. При этом важно отметить, что в результатах поиска могут появиться и те фотки, на страницах с которыми не пристствует никакого упоминания об авторе!

Если хотите получить ответы на другие вопросы, задавайте их в верхнем посте!

7 лучших программ для поиска файлов-дубликатов

Наверняка у любого из нас на диске со временем скапливаются файлы-дубликаты. Файлы в «Загрузках», которые вы скачали несколько раз, одинаковые фотографии и музыкальные композиции, лежащие в таких недрах, что до них просто не доходят руки. Избавиться от всего этого можно и вручную, но куда быстрее за вас сработают специальные утилиты, ищущие одинаковые файлы.

CCleaner

Очень популярный «чистильщик», который, наверное, установлен у каждого. Да, он может не только искать системный мусор и очищать историю и cookies браузеров, но и убирать дубликаты файлов.

Платформы: Windows, Mac.

Цена: бесплатно, 24,95 доллара за расширенную версию.

Загрузить CCleaner →

dupeGuru

Программа ищет файлы как с одинаковыми или похожими названиями, так и с идентичным содержимым. Хорошо работает с музыкой и может отыскивать одинаковые музыкальные файлы, даже если у них разные теги. Кроме того, dupeGuru умеет сравнивать изображения, чтобы найти не только одинаковые, но и просто похожие фотографии.

Разрабатывается для Mac и Linux. Версия для Windows больше не поддерживается разработчиком, но её можно загрузить с официального сайта — она полностью работоспособна.

Платформы: Windows, Mac, Linux.

Цена: бесплатно.

Загрузить dupeGuru →

SearchMyFiles

Продвинутое приложение для поиска файлов, которое, помимо прочего, может удалять дубликаты. SearchMyFiles обладает гибкими фильтрами, так что вы можете настроить поисковую выдачу так, как вам угодно.

Платформы: Windows.

Цена: бесплатно.

Загрузить SearchMyFiles →

Gemini 2

Популярное приложение для Mac, которое ищет одинаковые или похожие файлы и показывает, в чём разница между ними. Копии в «Фото», в фонотеке iTunes — мимо Gemini 2 не пройдёт ничего. Разработчиками заявлен умный механизм поиска дубликатов, который запоминает, какие файлы вы оставляете, а что решаете удалить.

Платформы: Mac.

Цена: 19,95 доллара.

Загрузить Gemini 2→

AllDup

Хотя AllDup бесплатна, она умеет немало. Ищет, удаляет, копирует и перемещает дубликаты файлов, в том числе одинаковые аудиозаписи с разными тегами. Присутствует гибкая настройка поиска. С помощью встроенного просмотрщика можно изучить файлы и выбрать, что именно удалять.

Платформы: Windows.

Цена: бесплатно.

Загрузить AllDup →

Duplicate File Finder

Duplicate File Finder быстро и эффективно отыскивает файлы-копии. Предоставляет интересную возможность поиска дубликатов не только на жёстком диске, но и в локальной сети. Может работать с изображениями и музыкой, сравнивая как теги, так и содержимое. Функция предпросмотра поможет разобраться, что действительно удалить, а что оставить. К сожалению, в бесплатной версии довольно много опций недоступно.

Платформы: Windows.

Цена: бесплатно, 29,95 доллара за расширенную версию.

Загрузить Duplicate File Finder →

Total Commander

Универсальный файловый менеджер, который может сделать с вашими файлами что угодно. В том числе и найти файлы-дубликаты. Включить опцию поиска копий можно на вкладке с параметрами поиска, там же, где указываются другие атрибуты искомых файлов.

Платформы: Windows.

Цена: 43,9 доллара.

Загрузить Total Commander →

DupeGuru выглядит наиболее привлекательным вариантом. Он бесплатен, при этом предлагает все необходимые функции для избавления вашего диска от скопившегося барахла. Огорчает лишь тот факт, что разработка версии для Windows остановлена. Пользователям Windows, не желающим платить за коммерческие альтернативы, больше подойдёт AllDup. А CCleaner и Total Commander — это более универсальные и распространённые решения, которые, наверное, уже установлены у каждого.

Поиск изображений - Инструмент быстрого поиска изображений

Вы можете делать много замечательных вещей с обратным поиском картинок, но вот некоторые из них:

Узнайте больше об объекте изображения

Помнишь нашего милого щенка? В результате обратного поиска мы, наконец, обнаружили, что щенок принадлежал к породе по имени Сиба-ину, которая является самой маленькой из шести оригинальных и отдельных пород шпицев, происходящих из Японии. Мы также обнаружили, что симпатичный малыш довольно проворный и может очень хорошо справляться даже с гористой местностью.

Поиск визуально похожих изображений

Думаете, вам нужно почти такое же изображение, но в разных стилях? поиск с помощью метаизображения Google позволяет найти изображения, визуально похожие или связанные с образцом.

Найти оригинальные источники изображений

Если вы хотите найти источник изображения, чтобы отдать должное владельцу изображения, но не можете определить, кто является первоначальным создателем, лучше всего подойдет средство поиска источника изображения.Ваш запрос.

Найти фото

могут думать, что они умные, но поиск по загрузке изображений Google делает вас умнее! Если у вас есть много оригинальных фотографий и вы хотите знать, использует ли кто-то их без вашего разрешения или не дает вам кредита, этот инструмент Google Image Reverse Tool — ваш новый друг. Вы даже сможете увидеть, сколько других страниц содержит ваше изображение.

Создание возможностей

обратных ссылок Не просто используйте средство поиска фотографий, чтобы найти людей, которые используют ваши фотографии без указания авторства, попросите их упомянуть вас как автора и дать ссылку на вашу страницу.Отлично подходит для SEO!

Идентифицировать людей, места и продукты

У вас есть фотографии людей, мест или продуктов, которых вы не знаете? Не волнуйтесь! Просто загрузите их, и обратный поиск фотографий поможет вам идентифицировать их, если в Интернете есть идентичные изображения или информация.

Найдите больше версий определенного образа

Возможно, ваша текущая версия изображения не соответствует назначению. С помощью обратного поиска изображения вы можете получить больше версий определенного изображения, независимо от того, означает ли это другой размер, формат или изображение, которое не такое размытое.

Обнаружение поддельных учетных записей

Вы думаете, что вы слишком симпатичны, и кто-то может использовать вашу фотографию в поддельной учетной записи в социальной сети? Разрешите обратный поиск изображения, чтобы сохранить вашу личную репутацию в чистоте, а также если вы считаете, что стали жертвой рыбалки, а кто-то другой использует ложное имя в вашей учетной записи в социальной сети. Выполнение обратного поиска фотографии мошенника с помощью инструмента обратного поиска фотографий может выявить реального человека.

Поиск изображений - Бесплатный обратный поиск изображений

сайта с вашими изображениями:

Обратный поиск изображений поможет вам найти все сайты, которые используют ваши изображения без вашего согласия. Инструмент поиска изображений предоставляет все источники, из которых ваше изображение размещено в Интернете, за считанные секунды.

Социальные профили с одинаковым изображением:

Возможно, вы видели много поддельных профилей в социальных сетях и вам нужен способ определить, какой профиль является поддельным.Для этого вы можете использовать наш удивительный онлайн-поиск фотографий. Вы можете выполнить поиск по изображению с фотографией, размещенной в этом профиле. Предоставляет сведения об этом изображении и сайтах, использующих одно и то же изображение. Это поможет вам понять, настоящий профиль или поддельный.

Исходный источник изображения:

Все мы знаем, что одно и то же изображение может быть на разных сайтах. В этом случае найти первоисточник изображения становится довольно сложно.Обратный поиск изображения также помогает найти источник изображения. Когда вы загружаете изображение в наш онлайн-поиск фотографий, вы получаете все источники, содержащие это изображение. Это может помочь вам разоблачить оригинал в кратчайшие сроки.

Получить информацию об изображении:

Если вы хотите найти подробную информацию об изображении, лучше всего выполнить обратный поиск фотографии. Вы можете получить все важные детали изображения, выполнив поиск изображения.

Найти изображения с авторскими правами или без них:

Этот инструмент поиска фотографий также позволяет определить, есть ли у изображения заявление об авторских правах или нет. Все мы знаем, что использование изображения, защищенного авторским правом, без согласия владельца является незаконным. Поэтому важно связаться с владельцем изображения, и обратный поиск изображения помогает в этом отношении.

Найдите бесплатные изображения для использования:

Если вы ищете бесплатные изображения для своего блога или статьи, это поможет вам выполнить обратный поиск изображений.Вы можете найти множество подходящих и бесплатных фотографий, выполнив поиск изображений.

Поиск по изображению для поисковой оптимизации:

Оптимизация изображений означает оптимизацию визуальных элементов на веб-сайте, чтобы упростить поиск и индексацию для роботов поисковых систем. SEO-оптимизация изображений оказывает положительное влияние на поисковые системы, что помогает им понять его и может привести к повышению вашего рейтинга в поисковой выдаче.

Поиск инверсного изображения, чтобы найти объект на фотографии / знаменитость:

Возможно, вы видели много красивых фотографий объектов или знаменитостей в социальных сетях и хотите узнать о них больше.Что ж, всю информацию, которую вам нужно знать о них, можно легко найти, выполнив поиск изображений.

Другие размеры искомого изображения / другие размеры / большие версии:

Если у вас есть изображение, но размер этого изображения не соответствует вашим требованиям, вы можете найти другие размеры для этого изображения, выполнив обратный поиск изображения. Это даст вам различные размеры, размеры и версии этого изображения в кратчайшие сроки.

Поиск картинок - бесплатный инструмент для поиска картинок

Удивительные возможности нашего инструмента поиска изображений

Обратный поиск изображений имеет удивительные возможности. Вот некоторые из основных ключевых функций нашего расширенного средства поиска фотографий, перечисленных ниже:

1: Обширная база данных

Загруженная фотография пользователя сравнивается с миллиардами изображений, доступных в Интернете, для получения и отображения точных или похожих результатов.Наша автоматизированная база данных дает пользователю свободу поиска по изображению из нескольких поисковых систем.

2: Предварительный просмотр изображения

Наша платформа обеспечивает предварительный просмотр выбранного изображения. Функция предварительного просмотра позволит вам убедиться, что вы загрузили правильное изображение.

3: Локальное хранилище

Наш онлайн-поиск фото в обратном порядке позволяет просматривать и выбирать файл, хранящийся в памяти вашего устройства. Просто нажмите кнопку загрузки, чтобы найти и выбрать файл, чтобы начать поиск изображения.

4: несколько языков

Если вам удобнее пользоваться сайтами на родном языке, у нас есть для вас защита. Этот обратный поиск изображений доступен на нескольких языках, что делает его удобным для пользователей во всем мире.

5: Захват в реальном времени

Теперь вам не нужно искать фотографии в галерее, чтобы отправить их в обратный поиск изображений. Вы можете использовать функцию камеры, чтобы сделать снимок любого объекта или сцены в реальном времени, чтобы быстро найти похожие изображения в Интернете.

6: поддерживает несколько форматов файлов

Этот инструмент поиска изображений поддерживает все распространенные форматы файлов изображений, чтобы упростить пользователю загрузку изображения, которое необходимо найти. Пользователи могут загружать свои фотографии, сохраненные в форматах JPG, JPEG, PNG или GIF, для поиска в нашем инструменте.

7: интеграция URL

Если фотография, которую вы хотите найти, не хранится на вашем устройстве, вы можете вставить ее URL-адрес в место, указанное в поисковой системе изображений.После ввода URL-адреса пользователь может нажать кнопку поиска, чтобы найти похожие изображения, доступные в Интернете.

8: Быстро

Это простой в использовании онлайн-инструмент, который выдает результаты за считанные секунды. Вы можете использовать это веб-приложение для поиска изображения столько раз, сколько хотите, не тратя время и усилия.

9: Точно

Наш инструмент поиска изображений основан на передовой технологии CBIR (извлечение изображений на основе содержимого), которая обеспечивает 100% точные результаты.Отображает наилучшие результаты сопоставления для каждой загруженной фотографии.

10: Голосовой поиск

Пользователи также могут использовать нашу функцию голосового поиска. Эта функция позволяет вам сказать что угодно, поэтому она исследует и отображает наиболее релевантные результаты.

Ваше фото украли? Проверьте, не выдает ли себя за вас кто-то в Интернете

Нарушение авторских прав или кража фотографий, к сожалению, сегодня являются обычным явлением. Некоторые из таких случаев являются результатом недосмотра или незнания закона об авторском праве, некоторые люди, используя изображения из Интернета , просто не задумываются о том, что их кто-то создал и они являются чужой собственностью. К счастью, большинство из них не нарушают авторских прав (или не нарушают незначительно), поскольку, например, совершенно неосознанно используют т.н.добросовестное использование.

К сожалению, бывают и куда более серьезные случаи - явные кражи, благодаря которым, например, кто-то выигрывает конкурс или - что гораздо тяжелее для обычного пользователя Интернета - выдают себя за кого-то другого.

Есть много инструментов, которые вы можете использовать, чтобы проверить, использовалась ли наша фотография кем-то таким образом, который нарушает наши права или конфиденциальность.Профессионалы обычно используют коммерческие решения, подготовленные специально для фотографов или графических дизайнеров, но и бесплатно (или почти бесплатно), мы тоже можем немного проверить. Да, это будут не массовые акции, но для наших нужд (потребностей обычного интернет-пользователя) результаты их работы будут более чем удовлетворительными.

Google Графика

Первым и основным инструментом, который стоит использовать, является Google Graphics.

Попасть на него можно двумя способами - кликнув по тексту Изображение в гугле.pl или перейдя по адресу, где он расположен.

Нажмите Поиск с изображением, а затем вставьте адрес изображения, которое мы ищем в Интернете, или отправьте его в поисковую систему с помощью Загрузить изображение .

Мы также можем просто перетащить картинку из, например.рабочий стол в строке поиска. Если наша фотография уже есть в сети, мы также можем перетащить ее, например, из второго окна браузера или щелкнуть ее правой кнопкой мыши и выбрать Поиск картинок Google из контекстного меню.

Затем нажимаем Все размеры и готово - имеем результаты, которые нашел гугл и которые по его словам идентичны нашему фото.Щелкнув по найденным таким образом картинкам, можно перейти на страницу, где они размещены.

Бинг

Поисковая система Microsoft, как и Google, также предлагает возможность поиска изображений.

Функция Bing, Поиск картинок аналогична Google.Открываем поисковик Bing, kikamy Ищем по изображению , загружаем или перетаскиваем фото, или вставляем ссылку на него и готово. У нас есть результаты с первого взгляда. Bing также позволяет сделать фото прямо из поисковой системы, но фотография, сделанная таким образом, точно нигде не заимствована.

Яндекс

Российская поисковая система Яндекс, как и Google и Bing, предлагает своим пользователям поиск по картинкам.

То же, что и с предыдущими способами - поиск очень прост.Заходим на польский сайт поисковой системы Яндекс (у амбициозных может возникнуть соблазн использовать и русскоязычную версию), нажимаем Изображения и там можем загрузить, перетащить или вставить ссылку на него. Конечно, результаты могут незначительно отличаться для всех трех поисковых систем. Итак, чтобы исчерпать все возможности — советуем использовать все три.

Крошечный глаз

Инструмент TinyEye также работает аналогично графике Google, Bing или Яндекс.Он также используется для обратного поиска изображений. Однако вероятность того, что с ним найдут нашу потенциально украденную фотографию, несколько ниже, чем в случае с Google. Это правда, что TinyEye была первой поисковой системой, которая использовала поиск изображений, но механизмы Google делают это с той же эффективностью, но имеют доступ к гораздо большей базе данных информации.

TinyEye используется почти так же, как Google Graphics.

Перейдите на веб-сайт TinyEye и загрузите или перетащите фотографию из любого места, например, с рабочего стола, из папки или второго окна браузера в строку поиска.

Через некоторое время получаем результаты.После нажатия на название найденной копии фотографии мы можем перейти на сайт, где она размещена.

После нажатия кнопки Сравнить (отображается после наведения курсора на найденную копию фотографии) мы также можем сравнить результат поиска с той фотографией, которую мы отправили.

Копирование

Последний, почти бесплатный способ поиска изображений в глобальной паутине — Copytrack.Почти - потому что мы ничего не платим за его использование, но он требует регистрации, и вместо того, чтобы платить за искомые фотографии, мы даем частичную лицензию. Copytrack взимает 45% от стоимости нашей фотографии, если она используется.

Для регистрации в Copytrack нажимаем большую кнопку Sign Up .Затем заполните регистрационную форму и нажмите Создать учетную запись .

Затем выбираем свой уровень продвижения, из доступных вариантов - от любителя до фотоагентства.

На следующем шаге мы предоставляем информацию о правах на наши фотографии (вы можете пропустить этот шаг, если собираетесь использовать сайт спорадически, но если вы более чем любители, стоит предоставить такую ​​информацию).

Теперь мы можем загружать на веб-сайт фотографии, которые мы хотим наблюдать за появлением в сети.

Для этого переходим в раздел Импорт и выбираем, как мы хотим передать фотографии.Вы можете использовать сервис EyeEm или загрузить их с диска.

Мы называем нашу коллекцию перед загрузкой фотографий.Для загрузки фотографий вам достаточно выбрать их с диска (после нажатия Перетащите файлы для загрузки ), либо, согласно надписи, перетащить их в окно браузера.

Copytrack теперь будет автоматически и регулярно искать в Интернете, если он найдет одну из фотографий, которые есть в нашем альбоме или альбомах, мы получим соответствующую информацию об этом.Более того, если наша фотография будет использована без нашего ведома и согласия, сервис от нашего имени свяжется с лицом, допустившим нарушение, и, скорее всего, установит условия соглашения.

Используя все вышеперечисленные методы, мы можем не только отследить, не использовал ли кто-то случайно одну из наших фотографий (особенно если мы любим хвастаться ими в сети), но и не использует ли кто-то, например.с нашего изображения в социальных сетях или не использует его для маскировки своей личности. Все зависит от того, что на фото и в каких местах в интернете появляется такое фото.

Больше тестов и руководств можно найти в последних выпусках Computer World и Necessary: ​​

Майский номер Komputer Świat

А в нем бонусы на сумму 133 злотых: код на сервис Audioteka Klub, позволяющий бесплатно слушать сборник из почти 2000 аудиокниг в течение 30 дней и подарки в игре Goodgame Empire.Также в комплект входит DVD с лучшими бесплатными играми.

Komputer Świat 6/2020 можно приобрести в киосках, а также на сайтах ksplus.pl (электронная версия) и Literia.pl (бумажная версия).

Посмотрите, как работает определение местоположения смартфона:

Интеллектуальное распознавание содержимого изображений в Bing

В этом году поисковая система Microsoft пополнилась Bing Visual Search . Это продвинутая система поиска изображений. Отличается от других поисковых систем (например, Google) тем, что позволяет осуществлять поиск из выбранного раздела изображений, благодаря чему можно найти, например, такой же карниз или кран, как на фото ваших друзей, и затем найти его в интернет-магазине.Другими словами, визуальный поиск Bing позволяет сосредоточиться на отдельной детали, а не на всей картинке. Но это не конец.

Bing Visual Search делает еще один шаг вперед: с новой функцией обнаружения объектов вам больше не нужно выбирать кадры вручную — Bing сделает это за вас автоматически. Представьте себе такой сценарий — мы ищем вдохновения в моде и нашли графику с интересным набором. Bing автоматически обнаруживает несколько объектов и помечает их, поэтому нам больше не нужно выбирать их самостоятельно.Когда вы наводите курсор на интересующий вас объект и нажимаете, Bing автоматически создаст его рамку и начнет поиск только на основе этого объекта. Ниже мы увидим результаты поиска с изображением по сходству с этим объектом. Вот как это работает:

Распознавание объектов в визуальном поиске Bing обрабатывается Обнаружение объектов Bing . На YouTube появилось короткое видео, показывающее еще одну демонстрацию этих функций. Интересно, что это реальный сценарий — мы смотрим фотографии кухни и хотим поискать в Интернете смесители или стулья, которые нам нравятся.Если фотография настолько неразборчива, что Bing Object Detection не может извлечь ее детали, мы все равно можем выбрать ее самостоятельно. Даже небольшие объекты должны обрабатываться двигателем. Прямоугольник выбора можно свободно масштабировать и перемещать, а результаты поиска ниже будут динамически корректироваться. На наш взгляд, это большое подспорье.

Что дальше? « Мы постоянно работаем над повышением точности и эффективности модели, экспериментируя с еще более сложными сетями », — пишет команда Bing.Также ведется работа по расширению охвата обнаружения объектов Bing на другие домены и улучшению распознавания знаменитостей. На данный момент инструмент доступен только на платформе ПК, но вскоре можно будет осуществлять интеллектуальный поиск и на смартфонах.

Вам понравилась эта статья? Поделись с другими!

2 онлайн-инструмента обратного поиска изображений

Вы когда-нибудь находили фотографию в Instagram или Facebook и хотели узнать, появится ли эта фотография где-либо еще в Интернете? Или, может быть, вы хотите проверить, не было ли украдено ваше фото кем-то, кто разместил его без разрешения?

В любом из этих случаев следует выполнить обратный поиск изображения. Существует несколько различных инструментов, которые можно использовать для обратного поиска изображений.В этой статье я расскажу, как найти изображения разных размеров и как найти другие веб-сайты с таким же изображением.

Google Image Search

Google, возможно, имеет самый большой онлайн-индекс изображений, чем кто-либо другой. Если вы ищете изображение, лучше всего начать с images.google.com.

Щелкните маленький значок камеры, после чего экран изменится, и вы сможете вставить URL-адрес изображения или загрузить изображение, которое хотите найти.

Если изображение, которое вы хотите найти, находится в Интернете, щелкните его правой кнопкой мыши и выберите Копировать адрес изображения / Копировать URL-адрес изображения , если вы используете Google Chrome.В Edge единственный вариант — сохранить изображение на свой компьютер. Другие браузеры имеют аналогичные параметры. Вы можете скопировать URL-адрес изображения или загрузить его.

Нажмите Search by Imag e и вы получите страницу результатов, которая выглядит следующим образом: . Изображение было бесплатным стоковым фото, поэтому я знал, что оно появится где-нибудь в Интернете. По умолчанию Google делает все возможное, чтобы угадать , что означает изображение, но, как вы можете видеть выше, QR-коды не имеют ничего общего с праздниками.

Впрочем, в поиске меня интересует не это. Если вы ищете изображение более высокого качества, которое вы ищете, просто нажмите Все размеры под Найдите другие размеры для этого изображения заголовок.

Вы получите список одинаковых изображений во всех размерах, которые может найти Google. Если вы вернетесь на главную страницу поиска, вы увидите внизу раздел под названием Страницы, содержащие совпадающие изображения .Это покажет вам все проиндексированные веб-страницы, которые имеют одно и то же изображение где-то на вашем сайте. Вы можете нажать на ссылку, чтобы увидеть точную страницу с изображением. Это отличный способ поиска защищенных авторским правом изображений в Интернете.

Если вам нужно часто искать изображения, рекомендуется установить расширение «Поиск по изображению» в Google Chrome. Это от Google и совершенно бесплатно. Круто то, что вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши любое изображение и выбрать Поиск Google с этим изображением .Нет необходимости копировать URL-адрес изображения или загружать его, а затем снова загружать.

TinEye

Еще один хороший вариант обратного поиска изображений — TinEye. Они существуют уже давно, проиндексировали более 25 миллиардов изображений и сосредоточены исключительно на поиске изображений.

Когда вы выполняете поиск в TinEye, результаты немного отличаются от того, как Google показывает результаты. Вот пример поиска логотипа Startbucks:

По умолчанию результаты отображаются в порядке Наиболее измененные .Это означает изображение, которое больше всего отличается от изображения, которое вы ищете. Если вы хотите увидеть одинаковые изображения, щелкните раскрывающееся меню и выберите Лучшее совпадение . Если вам нужны изображения самого высокого качества, выберите Самое большое изображение .

Вы также можете щелкнуть две опции вверху, чтобы просмотреть только результаты из коллекции и отобразить только изображения в хранилище.

Если вы нажмете на изображение в результатах, появится небольшое поле, которое вы можете использовать для сравнения изображения с вашим изображением.Нажмите кнопку Switch , и она будет прокручиваться, показывая ваше и соответствующее изображение.

TinEye также имеет расширение Google Chrome, которое работает почти так же, как Google, за исключением того факта, что оно загружает свои собственные результаты, как показано выше.

Это в основном лучшие варианты обратного поиска изображений в Интернете. Если вы хотите выполнить обратный поиск изображений на своем смартфоне, ознакомьтесь с этим сообщением от PCMag. Наслаждаться!

Поиск картинок по картинкам

У вас когда-нибудь была на компьютере картинка здания, чье-то лицо или скриншот из игры или фильма, но вы не знали или не могли вспомнить, что это и откуда ?откуда взялось это произведение? Или, может быть, на ваших компьютерах были фотографии с низким разрешением, и вам нужны были «более крупные» версии этих изображений? Диски вашего компьютера - жесткие диски, а может быть вы нашли в интернете такую ​​графику? Решают такие проблемы очень интересные поисковые системы по похожим изображениям — TinEye и GazoPa, вернее это лишь некоторые из их приложений.

Не стесняйтесь читать.

1 | Как это работает?

После входа на соответствующую страницу мы можем, например, загрузить фотографию с нашего компьютера или ввести URL-адрес интересующего нас изображения. Затем механизм этого инструмента анализирует каждый фрагмент нашего изображения, чтобы найти все самые важные детали, в т.ч. основной контур, цвета, форма и т. д. Позже он сравнивает «загруженную» фотографию со всеми теми, что есть в базе, и через некоторое время отображает соответствующую графику.Весь процесс занимает около дюжины (или в худшем случае несколько десятков) секунд.

2 | Поиск TinEye.

Первой из представленных услуг является продукция Idée TinEye (www.tineye.com), выпущенная в мае 2008 года. На сегодняшний день количество ресурсов действительно велико, ведь в базе сайта уже более полутора миллиардов изображений.Большим и несомненным преимуществом этого инструмента является скорость и высокая прозрачность, что делает пользование услугами этого сайта действительно приятным.

2а | Методы поиска.

TinEye позволяет искать похожие изображения двумя способами. Первый из них — «Загрузить изображение» , который, как нетрудно догадаться, позволяет загрузить фотографию, хранящуюся на жестком диске вашего компьютера. Чтобы загрузить интересующее вас изображение, просто нажмите «Выбрать» и откройте фото.Веб-сайт автоматически начнет поиск своих ресурсов и через дюжину или около того секунд (в большинстве случаев) представит список подходящих изображений (об этом списке чуть позже).

Когда мы хотим найти фотографии, похожие на изображение, найденное в Интернете, скопируйте и вставьте его полный URL-адрес в поле с текстом «Введите адрес изображения» выше. Затем нажмите «Поиск», чтобы через некоторое время увидеть все подходящие фотографии.Таким образом, ситуация почти полностью аналогична предыдущему способу.

2b | Полученные результаты.

Теперь самое время сказать несколько слов о результатах. После поиска ресурсов нам показывают страницу со всеми подходящими картинками. Вверху отображается основная информация, т.е. превью нашего изображения с данными, количество совпавших фотографий и в какое время они были найдены и из скольких были выбраны.У нас есть полный список изображений ниже. Каждая фотография содержит основную информацию о ней (формат, размер и размер файла), адрес страницы, на которой она расположена, и две ссылки: непосредственно на фотографию и на соответствующую часть страницы. Большим плюсом является то, что список очень четкий и разборчивый.

Эти результаты можно отсортировать тремя способами:
"Best Match" - наиболее подходящие фотографии, то есть наиболее похожие на нашу фотографию.
"Самые Измененные" - самые разные картинки (конечно с учетом похожих).
"Самое большое изображение" - самые большие изображения.

2c | Опция «Сравнить».

В поисковике TinEye также заслуживает признания опция, позволяющая сравнить наше изображение с найденным сервисом. Просто нажмите кнопку "Сравнить" под каждой найденной картинкой.Откроется окно, в котором после нажатия «Переключить» мы увидим сравнение с нашим изображением. Очень интересное решение, немного разнообразящее наши поиски. Это также показывает, хотя и в малой степени, как ищутся похожие фотографии.

2d | Вилки.

Компания Idée также создала плагины для популярных веб-браузеров , благодаря которым при наведении курсора на изображение в контекстном меню появляется пункт «Поиск изображения на TinEye».Такое расширение доступно пользователям следующих браузеров: Firefox , Chrome, Internet Explorer, Safari и Opera . Установка стандартная, поэтому у обычных пользователей соответствующих программ не должно возникнуть проблем, но если вы хотите убедиться, то перейдите на страницу: Как установить - "Плагины - TinEye" [RU]. Нет сомнений, что это очень хорошая идея, и она может улучшить ваш поиск.

3 | Поиск в службе Газопа.

Премьера GazoPa (www.gazopa.com) состоялась на несколько месяцев позже, чем TinEye, в августе 2008 года. Помимо более короткой истории, у него также немного меньшие ресурсы, чем у его конкурента, потому что в базе данных сайта около 70 миллионов изображений. Таким образом, шансы найти фотографию, похожую на нашу, намного меньше, но у этой поисковой системы также есть свои преимущества, и она немного больше ориентирована на развлечения.

3а | Методы поиска.

Способов поиска изображений на сайте Газопа в два раза больше, чем у конкурента, т.е. четыре , и переключаться между ними можно с помощью вкладок (одна из них, правда, не используется для поиска похожие изображения). Как и в случае с TinEye, основным методом является «загрузка» фотографии с нашего компьютера. Для этого используется вкладка "Выгрузка" . Дальнейшие действия точно такие же, как и на сайте Idée.

Нажав на вкладку "URL" , мы получаем доступ ко второму способу поиска, второму, такому же как и в TinEye.Суть, конечно же, в том, чтобы поискать на ресурсах сайта картинки, похожие на найденные в Интернете. Здесь тоже ситуация такая же, как и у конкурента, поэтому копируем URL изображения, вставляем его в поле под словами «Введите URL изображения для поиска похожих изображений» и нажимаем «Искать». Через некоторое время (обычно короткое) мы получаем результаты.

Третий режим, пожалуй, самый интересный. К сожалению, кроме того, что с ним можно немного поиграться, этот инструмент имеет очень и очень низкую эффективность и единственными преимуществами такого решения, похоже, является возможность показать то, о чем мы говорим, и дело, описанное в первые слова этого предложения.Хорошо, но что это? Кстати, только что назвали "Ничья" . Он заключается в том, чтобы раскрасить любую фигуру в специальном редакторе, чтобы найти похожую на нее. Такой инструмент может быть полезен, например, когда мы хотим найти варианты буквы. Редактор также позволяет сделать снимок веб-камерой (еще одна хорошая идея от создателей сайта!).

3b | Полученные результаты.

Процедура просмотра ресурсов сайтом Газопа занимает немного больше времени (по крайней мере у меня), но разница настолько мала, что это не проблема. Полученные результаты можно просмотреть двумя способами , между которыми мы можем переключаться, нажимая на соответствующие значки справа. Начнем с первого, который всегда выбирается в качестве стандартного. Тогда расположение картинок таково, что у нас есть картинка рядом с картинкой.Чтобы получить любую информацию об интересующей вас графике, наведите на них курсор. Это когда отображаются основные факты, такие как ссылка на страницу, прямая ссылка на фотографию, сходство, размер и информация о том, сколько времени прошло с момента публикации изображения.

Второй способ отображения результатов кажется более четким и может быть более полезным при поиске имени объекта или человека на фотографии.Здесь мы получаем информацию сразу — она расположена в правой части изображения и почти такая же, как и в случае с предыдущим способом. Почему почти? Потому что здесь также отображаются релевантные слова со страниц, на которых расположены картинки, что может сократить наш поиск. Это тоже одна из хороших идей сайта GazoPa.

3с | Опция «Поиск похожих».

Сервис Gazopa также имеет несколько функций, которые, несомненно, заслуживают признания. Одной из самых важных из них является кнопка "Поиск похожих" расположенная под картинкой или рядом с ней, нажав на нее ищем похожие. По общему признанию, это довольно хорошая идея, и иногда она может значительно облегчить поиск. Благодаря такому решению шансы найти ответ увеличиваются в несколько раз.

4 | Как это использовать?
Хорошо, я уже описал поиск большего или просто лучшего изображения или другого варианта того же изображения.Но что, если мы хотим узнать, что изображено на картинке? Ну, в любом случае, мы должны сделать шаги, описанные выше. Позже, однако, дело выглядит несколько иначе, и есть два пути: мы можем проверить имя файла, в котором в большинстве случаев получим ответ, или перейти на исходную страницу, которая часто является статьей или нить на форуме о предмете или человеке, которого мы ищем. Не всегда можно найти ответ по первому, второму или даже пятому фото. Однако важно, что во многих случаях есть хорошие шансы найти решение.Если наша фотография не дает вам ответа, а среди фотографий, которые вы найдете, есть изображение, показывающее то же самое, стоит поискать фотографии, похожие на это изображение.

5 | Как обстоит дело с эффективностью?
Я давно пользуюсь обеими этими поисковиками. Когда дело доходит до популярных фотографий, и TinEye, и GazoPa часто находят около дюжины похожих изображений. С произведениями искусства известных зданий, таких как Эйфелева башня, Пизанская башня, Статуя Свободы и т. д., поисковые системы без проблем находят ответ, но когда речь идет о менее известных в мире, таких как польские фонтаны, я много раз не отвечал на вопрос, что на самом деле представляет моя фотография. Кроме того, не было найдено более крупных версий моих работ.

То же самое и для лица. С фотографиями известных актрис и актеров, людей, занятых в музыкальной индустрии, спортсменов, у поисковых систем проблем нет и через десяток-другой секунд мы получаем массу похожих изображений.Однако когда мы ищем лица менее известных людей, ни TinEye, ни GazoPa не могут найти похожие изображения. То же самое, когда дело доходит до скриншотов из фильмов и игр.

Конечно, нельзя сказать, что обе эти поисковые системы не находят изображений, похожих на изображения чего-либо или менее известных. Так что я думаю, что для молодых продуктов вполне эффективны TinEye и GazoPa.

6 | Рейтинг.

TinEye

+: Скорость, прозрачность, сравнение, сортировка результатов, множество изображений и многое другое.

-: меньше приемлемости менее похожей графики.

+: различные способы отображения результатов, ключевые слова, "Draw" метод, прямой замены поиска изображений и многое другое.

-: Слишком мало изображений.

7 | Резюме.
Веб-сайты TinEye и GazoPa , безусловно, заслуживают внимания поисковых систем. По замыслу они могут помочь во многих ситуациях. Главное - могут! В товаре Idée изображений больше, поэтому шансов найти подходящее похожее фото намного больше. TinEye же учитывает меньше деталей, поэтому реже мы сталкиваемся с более измененной графикой. В случае с сервисом «ГазоПа» ситуация совершенно обратная. Здесь мы редко находим точно такую ​​же фотографию, а многие лишь напоминают ее.Поэтому в зависимости от того, что мы ищем, мы можем воспользоваться услугами более подходящего веб-сайта. Однако лучше всего использовать обе поисковые системы одновременно, потому что такое решение дает нам гораздо большую эффективность. Таким образом, поисковые системы по похожим изображениям, несомненно, являются полезными и интересными инструментами.

Не стесняйтесь комментировать и оценивать . Пожалуйста, напишите, что вам в этой статье нравится, а что вам не нравится. Или, может быть, у вас есть какие-либо вопросы? С удовольствием отвечу ;)

Смотрите также

• 
  Как на айфоне зайти в интернет
• 
  Как передать файлы по wifi с телефона на телефон
• 
  Какой протокол отвечает за идентификацию компьютера в сети
• 
  Как выбрать скорость интернета
• 
  Как отключить сири на apple watch
• 
  Что может быть опасным для здоровья при работе в компьютерном классе
• 
  Как убрать отчество в вк
• 
  Samsung s20 сброс до заводских настроек
• 
  Как включить перевод страницы в гугл хром
• 
  Alreader для андроид
• 
  Какие есть символы