Как найти текстуру по фото

Как искать по изображению с помощью нашего инструмента?

Поиск По Фото

Миллионы людей по всему миру найти фото как для личных, так и для профессиональных целей. Мы предлагаем вам самый быстрый инструмент, который может поиск по фото найти наиболее похожие фотографии в Интернете из ведущих поисковых систем.

НАЙТИ ПО КАРТИНКЕ – НАЙТИ ИСТОЧНИК

Обратный поиск изображения

Поиск по картинке может быть полезен при поиске изображения с лучшими ракурсами и разрешением. Пользователи могут поиск по фото, чтобы узнать, использовал ли кто-то ваши изображения без вашего разрешения, или вы можете использовать его для поиска источника изображения. Просто используйте фотографию в качестве образца запроса, чтобы найти похожее изображение во всем Интернете. Любой может использовать этот инструмент для поиска фотографии, поскольку он показывает точные результаты, связанные с данным изображением; вы можете ввести «ключевое слово» в качестве входного запроса фотографии, а затем выполнить поиск в этом источнике, чтобы узнать, что еще есть, что совпадает с вашим изображением или похож на него.

Как работает этот Поиск По Картинке?

Поиск по картинке основан на CBIR и анализирует контент из ведущих поисковых систем, которым пользуются некоторые люди, и мгновенно выдает вам все подходящие изображения. Более того, никакая третья сторона не может получить доступ к этому онлайн-инструменту, так как он защищен современными алгоритмами безопасности. Если у вас в голове возникает вопрос, что вас могут попросить пройти скучную процедуру регистрации, чтобы выполнить поиск по картинкам с помощью этого инструмента, тогда избавьтесь от этого беспокойства. Он сканирует не только базы данных поисковой системы, но и миллионы социальных профилей в Интернете, включая профили популярных социальных сетей, таких как Twitter, Facebook, Instagram и другие форумы, с использованием подборки изображений.

Есть больше инструментов, помогающих искать подходящие изображения, объекты и т. Д.

• Smallseotools ПОИСК ПО ФОТО
• Google Lens
• Duplichecker ПОИСК ПО ФОТО
• Google Images

2: Предварительный просмотр изображения

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

3: Локальное хранилище

Этот онлайн-поиск по изображению позволяет вам просматривать и выбирать файл, сохраненный в памяти вашего устройства. Вам нужно только нажать кнопку загрузки, чтобы найти и выбрать файл, чтобы начать поиск фотографий.

4: Несколько языков

Если вам удобнее пользоваться веб-сайтами на родном языке, тогда мы поможем вам. Эта найти по картинке доступна на нескольких языках, чтобы сделать ее удобной для пользователей со всего мира.

5: Захват в реальном времени

Теперь вам не нужно искать картинки в своей галерее, чтобы загружать их в поиск по картинке. 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

Это поиск фото поддерживает все основные форматы файлов изображений, чтобы облегчить пользователю загрузку изображения, которое они хотят использовать для поиска. Пользователи могут загружать свои изображения, хранящиеся в форматах JPG, JPEG, PNG или GIF, для выполнения поиска на инструмент.

7: Интеграция URL

Если фотография, которую вы хотите найти, не хранится на вашем устройстве, вы можете вставить ее URL-адрес в поле, указанное в этом инструменте искать по картинке. После ввода URL-адреса пользователь может нажать кнопку поиска, чтобы найти похожие изображения доступны в сети.

8: Быстрый

Это простой в использовании онлайн-инструмент, который генерирует результаты за считанные секунды. Вы можете использовать это веб-приложение для поиска изображений столько раз, сколько захотите, без затрат времени и усилий.

9: Точный

Наш поиск по картинке работает на основе передовой технологии CBIR, которая гарантирует получение 100% точных результатов. Это отображает результаты наилучшего соответствия для каждого загруженного на него изображения.

10: Голосовой поиск

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

2: Нашли обрезанное изображение?

Если вы нашли обрезанное изображение и задаетесь вопросом, как будет выглядеть полное изображение, просто выполните поиск по изображению. Это поможет пользователям найти множество примеров исходного изображения вместе с другими обрезанными результатами.

3. Отслеживание распространения инфографики

Многие люди будут переиздавать чужую инфографику, даже не сообщая им об этом. Вы можете отслеживать свои упоминания и обратные ссылки, для этого очень полезен поиск по картинке, чтобы найти некоторых из ваших промоутеров. Это безопасный и простой способ найти несвязанное повторное использование вашей работы, и можно даже обратиться к пользователю, чтобы попросить кредит или ссылку. Этот метод может помочь вам повысить рейтинг в поисковой выдаче. Этот инструмент, безусловно, может помочь вам улучшить результаты поиска изображений в поисковой выдаче.

4. Защита авторских прав и получение ссылок

Любому фотографу, чьи работы доступны в Интернете, приходится иметь дело с множеством людей, которые повторно используют их на своих сайтах и ​​в блогах. Поиск по картинке – отличный инструмент для обнаружения повторного использования изображений и может привести к довольно выгодным сделкам.

5. Найдите сведения об объекте

Часто мы сталкиваемся с изображениями знаменитостей, продуктов и продуктов питания, которые мы считаем привлекательными и хотим узнать о них больше, но не знаем их имен. Мы полагаемся на поиск по ключевым словам, но, не зная имена собственные, поисковые системы не могут отображать желаемые результаты.

6. Найдите продукты и рецепты с помощью поиска по картинкам

Пользователи могут легко найти продукты или рецепты, которые они видели в Интернете или в магазине и хотели бы купить. Если вы видите что-то на веб-сайте, например рецепт или продукт, который не связан со страницей продукта, вы можете поиск по фото, чтобы найти продукты с помощью изображения или его URL.

поиск по фото на iOS устройствах

Пользователи iPhone всегда беспокоятся об инструментах, которые они готовы использовать, которые могут быть несовместимы с их системой iPhone. Но наши пользователи могут легко получить доступ к этому средству поиска изображений через Safari и начать выполнять простые шаги для поиска изображений в Интернете. Аналогичным образом он работает и на Mac.

Обратный поиск изображений в Windows

Этот обратный поиск фотографий можно использовать для поиска источника или деталей любого изображения с помощью устройств Windows. Независимо от того, какая версия Windows работает на вашем устройстве, пользователи могут получить к нему доступ, введя его URL-адрес в веб-браузере.

Конфиденциальность – приоритет – ReverseImageSearch.com

Конфиденциальность пользовательских данных является высшим приоритетом нашего веб-сайта. Мы понимаем, что пользователи неохотно используют онлайн-инструменты для работы с изображениями, такие как поиск по картинке, из-за страха потерять важные данные. Поэтому наши разработчики разработали этот веб-сайт таким образом, чтобы на его серверах не сохранялись загруженные изображения. По завершении процесса и отображения результатов на экране пользователя загруженное изображение автоматически удаляется с наших серверов. Мы предоставляем пользователям самую безопасную платформу для поиска фотографий. Для получения дополнительной информации вы можете посетить нашу политику конфиденциальности.

FAQs

А вы знали, что существуют специальные онлайн сервисы для поиска по картинке или изображению? Скорее всего, вы даже не догадываетесь о том, какую пользу вы можете извлечь для себя, пользуясь этими инструментами. Ну что ж, для тех, кто вообще не имеет представления о том, что же это такое, рассказываем. Поиск по картинке (Reverse image search) — это уникальный метод, включающий в себя поиск копий, похожих или оригинальных изображений в интернете. Поиск по изображению поможет именно в тот момент, когда вам нужен максимально точный результат, а обычного описания по кейвордам недостаточно. Ведь ничто не может более точно описать изображение, как само изображение. В этой пятиминутной статье мы расскажем вам о том, как пользоваться этой техникой, а также о том, какие онлайн-сервисы наиболее удобны, точны и безопасны.

Сегодня существует множество веб-сайтов и приложений, которые специализируются на услугах так называемого обратного поиска по картинке. Но также вы должны знать, что не все эти сервисы полезны для вашего использования. В частности, некоторые поисковики могут сохранить ваши изображения профессионального или личного характера в своей базе данных. А это весьма и весьма небезопасно, особенно в наше время.
 

В дополнение к вышесказанному хочется сказать, что из огромного количества платных и бесплатных сервисов по поиску изображений только некоторые из них являются действительно надежными и безопасными. Ниже мы расскажем о трех лучших инструментах для поиска по картинке.
 

SmallSeoTools.com
Поиск по картинке от SST является одним из самых впечатляющих инструментов в интернете потому, что с его помощью вы легко сможете найти самые точные и визуально похожие изображения, их дубликаты, а также первоисточники. А все потому, что SST использует искусственный интеллект для анализа контента от Google, Bing и даже Yandex!
 

Наряду с аутсорсингом результатов поиска от этих известных поисковых систем SST имеет собственную базу данных изображений, в которой также осуществляется поиск. Именно это делает выборку наиболее полной и оптимальной.
 

Использовать SST очень просто. Вам нужно перейти по ссылке https://smallseotools.com/ru/reverse-image-search/, после чего вы попадаете на онлайн-платформу по поиску похожих картинок. Там нажимаете синюю кнопку Загрузить и выбираете на компьютере фото, которое вы хотите просканировать на предмет уникальности. Затем нажимаете кнопку Поиск похожих изображений.
 

Также можно загрузить изображение с внешних источников, например,с Dropbox или Google диск, нажав на соответствующие иконки. Или же вы просто вводите урл изображения в соответствующую графу, и затем также также нажимаете Поиск. Сервис предоставит вам все связанные результаты, которые будут учитывать его оригинальность, использование в интернете и даже авторские права!
 

DupliChecker.com
Возможно, вы уже знаете, что Duplichecker — это известный СЕО инструмент, в состав которого также входит функция поиска по картинкам, что делает его одним из самых продвинутых в интернете. Поиск по картинке охватывает свыше 25 миллиардов проиндексированных изображений. И их число увеличивается каждый день, поскольку база данных сервиса регулярно обновляется.
 

Интерфейс сервиса предельно прост и дружелюбен, поэтому с функционалом справится даже неопытный пользователь. Также есть множество промо видео материалов, которые помогут вам разобраться и избежать путаницы.
 

Возможности Duplichecker действительно впечатляют — всего за 15 секунд обработать гигантскую базу из 25 миллиардов изображений и выдать более 30 тысяч релевантных результатов! Сервис бесплатен для использования и не требует регистрации.
 

SearchEngineReport.net
Этот бесплатный сервис также является одним из наиболее известных в интернете. Он максимально эффективен в использовании, а также надежен и безопасен. Его отличие в том, что по желанию вы можете сохранить свои результаты поиска, и это будет, прежде всего, безопасно для вас. Недаром, SearchEngineReport считается одним из самых безопасных в интернете.
 

Функционал сервиса интуитивно понятен и предельно прост. Просто смотрим на интерфейс и выбираем нужные опции. Суть такая — загружаем картинку для поиска, нажимаем ввод и получаем результат. Также будет представлена сопутствующая техническая информация об изображении, данные о копиях и плагиате, а также об обратных ссылках и многое другое!
 

Эта статья взята из “Исследования по алгоритму извлечения изображений на основе текстуры”. Описаны несколько алгоритмов поиска изображений, основанных на свойствах текстуры.

Глава 3 Получение изображений на основе свойств текстуры

3.2 Метод анализа текстуры на основе матрицы совпадений уровней серого

Матрица сопутствующих уровней серого является эффективным методом анализа особенностей текстуры, который изучает пространственную зависимость уровней серого в текстурах изображения. Его характеристики распределения серой шкалы представлены распределением пикселей с различными значениями серой шкалы, и пространственные позиционные отношения и характеристики распределения этих пикселей по серой шкале также отражены. Основным процессом является построение матрицы совмещения с направлением и расстоянием пар пикселей в качестве изменений, а затем извлечение статистики (энергия, энтропия, момент инерции, корреляция), которая может характеризовать содержимое изображения как особенности текстуры из этой матрицы. Когда такой процесс удовлетворяет точности поиска, объем вычислений уменьшается.

Процесс поиска изображения на основе матрицы совместного использования:

(1) Количественная оценка всех изображений в библиотеке изображений с исходных 256 уровней до 16 уровней;

(2) Построить матрицу совместного вхождения уровня серого в четырех направлениях: горизонтальном, вертикальном, диагональном и антидиагональном, которые выражаются математическими формулами как 0 °, 45 °, 90 °, 135 °;

(3) Построить вектор признаков. Вектор объекта сохраняется в матрице объектов, и каждый столбец матрицы объектов представляет собой вектор объектов изображения, который представляет изображение. Вектор признаков состоит из среднего значения и дисперсии четырех параметров признаков четырех матриц совместного появления каждого изображения;

(4) гауссов нормализовать матрицу признаков;

(5) Используйте шаги (1) – (4), чтобы вычислить нормализованный вектор признаков изображения, к которому следует обращаться;

(6) Евклидово расстояние используется для измерения сходства, и примерный график сопоставляется со всеми векторами признаков в матрице признаков.

3.3 Метод текстурного анализа Тамура

Поскольку особенности текстуры, полученные из статистических характеристик матрицы совместного появления уровня серого, не устанавливают соответствующей связи с визуальным восприятием человека, Тамура и др. Предложили шесть атрибутов характеристик текстуры, а именно контрастность, шероховатость, направленность, регулярность и линейность. И шероховатости, первые три из которых играют большую роль.

3.4 Выделение текстурных объектов на основе вейвлетов Gabor

Благодаря развитию вейвлет-преобразования оно становится более удобным для сжатия, передачи и анализа изображений. Некоторые ученые использовали вейвлет-анализ для выражения текстурных особенностей изображений и достигли очень хороших результатов. В 1946 году доктор Габор предложил самую раннюю функцию Габора, сгенерированную функцией Гаусса плюс сдвиг частоты.

Банк фильтров Габора имеет больше преимуществ, чем вейвлет, с точки зрения мультиразрешения, и было доказано, что преобразование Габора является неточным в 2D (временное разрешение и разрешение по частоте представляют собой пару противоречивых величин). Домен может быть описан оптимально. Функции Gabor использовались во многих анализах изображений.

С непрерывным развитием компьютерных технологий, функция Габора постепенно применяется в обработке изображений, что в основном обусловлено ее особыми свойствами и биологической значимостью. Поэтому он широко используется. Ниже описано, как использовать его для извлечения изображений.

Последовательность отфильтрованных изображений может быть получена путем свертки изображения с помощью фильтра Габора.Каждое изображение описывает информацию изображения выше определенного масштаба и определенной степени направления. Следовательно, изображение извлекается путем извлечения особенностей текстуры каждого отфильтрованного изображения посредством вейвлет-преобразования с базовым вейвлетом в качестве функции Габора.

В этой главе подробно описываются метод выделения признаков текстуры на основе матрицы совпадений уровней серого и алгоритм выделения признаков текстуры, основанный на вейвлете Габора, и сравниваются оба. Используя точность в качестве стандарта измерения, результаты показывают, что метод пространственных объектов, основанный на вейвлет-преобразовании Габора, имеет лучший эффект поиска в частотной области и может исключить избыточную информацию, но вектор объектов имеет более высокий размер, а скорость поиска медленнее. В этой главе также описывается метод описания текстур Tamura и проводятся соответствующие эксперименты с характеристиками, которые показывают, что метод описания текстур Tamura соответствует психологическому восприятию человека, но вычисление вектора признаков является большим, оно занимает больше времени и скорость извлечения текстур замедляется ,

Глава 4 Алгоритм извлечения признаков текстуры на основе преобразования Фурье

4.2.1 Вейвлет-преобразование

Вейвлет-анализ – это новый инструмент математического анализа, разработанный в 1980 году. Благодаря хорошим характеристикам многомасштабного анализа, в том числе ортогональности, жесткой опоре, исчезающему моменту и симметрии, в последние годы он получил огромное развитие. Изображения и анализ сигналов играют ведущую роль и широко используются в области поиска изображений, таких как сжатие изображений, объединение изображений, улучшение изображений и т. Д. Как показано на рисунке 4-1, на примере горы, реализован процесс сжатия изображения.

В литературе описано большое количество алгоритмов, основанных на вейвлет-преобразовании.В разложении в виде вейвлета пирамиды, используемом в этих документах, используется среднее значение или стандартное отклонение энергии поддиапазона или значение энергии поддиапазона в качестве особенностей текстуры.

4.2.2. Преобразование Фурье

Преобразование Фурье широко используется в исследованиях по обработке изображений.Одним из его преимуществ является выделение основной частотной области и основного направления, содержащихся в изображении, а другое преимущество состоит в том, что элементы частотной области имеют лучшую помехоустойчивость, чем функции пространственной области. секс. Если вы сможете в полной мере использовать эти преимущества Фурье, это сэкономит ресурсы и увеличит скорость работы.

Во многих исследованиях частотная область делится на круглые и клинообразные области, как показано на рисунках 4-5 и 4-6. Пространственная частота может быть определена путем оптического преобразования изображения, и ее наибольшим преимуществом является то, что она может быть рассчитана в режиме реального времени. Метод анализа пространственной частоты на текстуре хорошо известен, но описание, полученное с помощью преобразования уровня серого изображения, не является инвариантным, поэтому обычно можно использовать комбинацию пространственной / пространственной частоты.

Большинство статей используют пространственную частоту для описания изображения, а затем используют среднее значение или дисперсию энергетического спектра Фурье кольцевой области для описания шероховатости текстуры – высокая энергия на кольце большого радиуса представляет характеристики тонкой текстуры (высокая Частота), а высокая энергия на кольце малого радиуса показывает характеристики грубой текстуры (с низкой пространственной частотой). Функция, вычисленная из области клина изображения преобразования Фурье, выражает атрибут направления текстуры – если текстура имеет много краев и прямых линий в направлении φ, высокая энергия будет появляться в направлении φ + π / 2 Внутри клин.

4.3 Алгоритм выделения текстурных объектов на основе преобразования Фурье

Алгоритм, предложенный в этой главе, основан на энергии, то есть статистическое значение энергии используется для представления характеристик текстуры. Этот алгоритм является улучшением алгоритма преобразования Фурье. Сначала разделите частотную область на несколько частей. Различие состоит в том, что алгоритм использует веерообразную область. Веерообразная область – это пересечение кольца и клинообразной области, как показано на рисунке 4-7.

Преимущество деления частотной области на сектора состоит в том, что она может получить более точное описание энергетического спектра в частотной области. Каждый сектор описывает большую степень направленности и шероховатости текстуры, он может сочетать преимущества кольцевых и клинообразных областей, так что большой объем информации может использоваться в процессе поиска изображения, одновременно повышая эффективность поиска. Второе преимущество заключается в том, что характеристика преобразования Фурье может использоваться для вычисления только половины пространства Фурье, что может сократить общее время вычисления. Всем известно, что повышение эффективности поиска является более важным для пользователей. Если вы можете быстро и точно получать нужные вам изображения, это является конечной целью поиска изображений. Эта глава в полной мере использует преимущества преобразования Фурье, вносит соответствующие улучшения в исходный алгоритм и получает хорошие результаты поиска.

Глава 5 Внедрение системы поиска изображений на основе текстуры и цвета

5.2 Извлечение статистического признака текстуры LBP

LBP – это локальный двоичный режим изображения, который является типичным алгоритмом, объединяющим статистику и структуру. Конечным результатом алгоритма является функция текстуры, которая не изменяет уровень серого и вращение, она рассчитывается по «однородным» локальным двоичным шаблонам в изображении, а количество различных шаблонов изображения измеряется статистикой гистограммы. Понял. Основным оператором LBP является матрица 3 x 3, содержащая 9 значений серого. Рисунок 5-1 дает пример LBP.

Чтобы преодолеть трудность, связанную с тем, что LBP не может извлекать крупномасштабные текстурные объекты и улучшить ее устойчивость, предлагается оператор LBP с переменным радиусом, выраженным как LBP (P, R), что означает круг с радиусом R в качестве радиуса. Есть P точек на поле.

Оригинальный адрес:http://www.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?QueryID=6&CurRec=3&recid=&filename=1011282687.nh&dbname=CMFD0911&dbcode=CMFD&pr=&urlid=&yx=&uid=WEEvREcwSlJHSldSdnQ0SWVjeDd5QmRzQ3hYek15em1ESU45MDZSWUtxVm0wYTc3Y3BiNCtJQnN1cndqdFBFPQ==&v=MzIzOTF1Rnl2aFVMN0JWRjI2SDdHd0hOZkVxSkViUElSOGVYMUx1eFlTN0RoMVQzcVRyV00xRnJDVVJMbWVadVI=