Как найти похожую картинку, фотографию, изображение в интернет
12.07.2019
Допустим у Вас есть какое-то изображение (рисунок, картинка, фотография), и Вы хотите найти такое же (дубликат) или похожее в интернет. Это можно сделать при помощи специальных инструментов поисковиков Google и Яндекс, сервиса TinEye, а также потрясающего браузерного расширения PhotoTracker Lite, который объединяет все эти способы. Рассмотрим каждый из них.
Поиск по фото в Гугл
Тут всё очень просто. Переходим по ссылке https://www.google.ru/imghp и кликаем по иконке фотоаппарата:
Дальше выбираем один из вариантов поиска:
- Указываем ссылку на изображение в интернете
- Загружаем файл с компьютера
На открывшейся страничке кликаем по ссылке «Все размеры»:
В итоге получаем полный список похожих картинок по изображению, которое было выбрано в качестве образца:
Есть еще один хороший способ, работающий в браузере Chrome. Находясь на страничке с интересующей Вас картинкой, подведите к ней курсор мыши, кликните правой клавишей и в открывшейся подсказке выберите пункт «Найти картинку (Google)»:
Вы сразу переместитесь на страницу с результатами поиска!
Статья по теме: Поисковые сервисы Google, о которых Вы не знали!
Поиск по картинкам в Яндекс
У Яндекса всё не менее просто чем у Гугла 🙂 Переходите по ссылке https://yandex.by/images/ и нажимайте значок фотоаппарата в верхнем правом углу:
Укажите адрес картинки в сети интернет либо загрузите её с компьютера (можно простым перетаскиванием в специальную области в верхней части окна браузера):
Результат поиска выглядит таким образом:
Вы мгновенно получаете доступ к следующей информации:
- Какие в сети есть размеры изображения, которое Вы загрузили в качестве образца для поиска
- Список сайтов, на которых оно встречается
- Похожие картинки (модифицированы на основе исходной либо по которым алгоритм принял решение об их смысловом сходстве)
Поиск похожих картинок в тинай
Многие наверняка уже слышали об онлайн сервисе TinEye, который русскоязычные пользователи часто называют Тинай. Он разработан экспертами в сфере машинного обучения и распознавания объектов. Как следствие всего этого, тинай отлично подходит не только для поиска похожих картинок и фотографий, но их составляющих.
Проиндексированная база изображений TinEye составляет более 10 миллиардов позиций, и является крупнейших во всем Интернет. «Здесь найдется всё» — это фраза как нельзя лучше характеризует сервис.
Переходите по ссылке https://www.tineye.com/, и, как и в случае Яндекс и Google, загрузите файл-образец для поиска либо ссылку на него в интернет.
На открывшейся страничке Вы получите точные данные о том, сколько раз картинка встречается в интернет, и ссылки на странички, где она была найдена.
PhotoTracker Lite – поиск 4в1
Расширение для браузера PhotoTracker Lite (работает в Google Chrome, Opera с версии 36, Яндекс.Браузере, Vivaldi) позволяет в один клик искать похожие фото не только в указанных выше источниках, но и по базе поисковика Bing (Bing Images)!
Скриншот интерфейса расширения:
В настройках приложения укажите источники поиска, после чего кликайте правой кнопкой мыши на любое изображение в браузере и выбирайте опцию «Искать это изображение» PhotoTracker Lite:
Есть еще один способ поиска в один клик. По умолчанию в настройках приложения активирован пункт «Показывать иконку быстрого поиска». Когда Вы наводите на какое-то фото или картинку, всплывает круглая зеленая иконка, нажатие на которую запускает поиск похожих изображений – в новых вкладках автоматически откроются результаты поиска по Гугл, Яндекс, Тинай и Бинг.
Расширение создано нашим соотечественником, который по роду увлечений тесно связан с фотографией. Первоначально он создал этот инструмент, чтобы быстро находить свои фото на чужих сайтах.
Когда это может понадобиться
- Вы являетесь фотографом, выкладываете свои фото в интернет и хотите посмотреть на каких сайтах они используются и где возможно нарушаются Ваши авторские права.
- Вы являетесь блогером или копирайтером, пишите статьи и хотите подобрать к своему материалу «незаезженное» изображение.
- А вдруг кто-то использует Ваше фото из профиля Вконтакте или Фейсбук в качестве аватарки на форуме или фальшивой учетной записи в какой-либо социальной сети? А ведь такое более чем возможно!
- Вы нашли фотографию знакомого актера и хотите вспомнить как его зовут.
На самом деле, случаев, когда может пригодиться поиск по фотографии, огромное множество. Можно еще привести и такой пример…
Как найти оригинал заданного изображения
Например, у Вас есть какая-то фотография, возможно кадрированная, пожатая, либо отфотошопленная, а Вы хотите найти её оригинал, или вариант в лучшем качестве. Как это сделать? Проводите поиск в Яндекс и Гугл, как описано выше, либо средствами PhotoTracker Lite и получаете список всех найденных изображений. Далее руководствуетесь следующим:
- Оригинальное изображение, как правило имеет больший размер и лучшее качество по сравнению с измененной копией, полученной в результате кадрирования. Конечно можно в фотошопе выставить картинке любой размер, но при его увеличении относительно оригинала, всегда будут наблюдаться артефакты. Их можно легко заметить даже при беглом визуальном осмотре.
Статья в тему: Как изменить размер картинки без потери в качестве.
- Оригинальные фотографии часто имеют водяные знаки, обозначающие авторство снимка (фамилия, адрес сайта, название компании и пр.). Конечно водяной знак может добавить кто угодно на абсолютно на любое изображение, но в этом случае можно поискать образец фото на сайте или по фамилии автора, наверняка он где-то выкладывает своё портфолио онлайн.
- И наконец, совсем простой признак. Если Ваш образец фото черно-белый (сепия и пр.), а Вы нашли такую же, но полноцветную фотографию, то у Вас явно не оригинал. Добавить цветность ч/б фотографии гораздо более сложнее, чем перевести цветную фотографию в черно-белую 🙂
Уважаемые читатели, порекомендуйте данный материал своим друзьям в социальных сетях, а также задавайте свои вопросы в комментариях и делитесь своим мнением!
Похожие публикации:
- Как включить новый дизайн Фейсбук и темную тему
- Какие программы можно без опасений удалить с компьютера?
- Как заряжать смартфон быстрее – 7 полезных советов
- Что о Вас знает Яндекс и как удалить свои персональные данные?
- TFW – что это значит и когда употребляется
Понравилось? Поделитесь с друзьями!
Сергей Сандаков, 42 года.
С 2011 г. пишу обзоры полезных онлайн сервисов и сайтов, программ для ПК.
Интересуюсь всем, что происходит в Интернет, и с удовольствием рассказываю об этом своим читателям.
Поиск по картинке является одной из самых крутых функций, предложенных пользователям интернета. Если раньше можно было искать только текстовую информацию, то теперь нейронные сети научились без труда определять то, что изображено на картинке, и предлагать вам либо её исходник, либо аналоги с похожим содержанием. Странно только, что кнопка поиска по картинке в Google почему-то пропала. Неужели компания просто отказалась от такой возможности? На самом деле нет. Просто она предложила кое-что покруче.
Из Chrome не пропадала кнопка поиска по картинке, просто она обрела другой вид
Фишки YouTube на Android, о которых вы могли не знать
Какое-то время назад пользователи Google Chrome обратили внимание, что из браузера пропала кнопка «Найти в Google». Вместо неё появилась другая под названием «Найти через Google Объектив». Это куда более продвинутый инструмент, который расширяет возможности браузера, предлагая пользователю куда больше сценариев поиска и вариантов подстройки для получения более релевантного результата.
Что такое Гугл Объектив
Искать по картинке в Google стало намного удобнее
Чем хорош Google Объектив? Ну, причин для его внедрения было несколько.
- Во-первых, Google Объектив — это универсальный инструмент, который является составной частью сразу нескольких приложений и сервисов Google. Он доступен не только в браузере, но и, скажем, в Google Фото.
- Во-вторых, Google Объектив может искать не только идентичное изображение, но и отдельные объекты с картинок. Благодаря ему можно найти ту или иную вещь, которую вы увидели на фотографии. Google найдёт её и даже подскажет, где купить.
- В-третьих, Google Объектив не только ищет, но и переводит в реальном времени. Нейронные сети определяют не только визуальные объекты на изображениях, но и текст, позволяя переводить его на любой из языков, знакомых Google Переводчику.
Как найти предмет по картинке в интернете
Несмотря на то что Google заменила кнопку поиска по картинке поиском через Google Объектив, с точки зрения механики процедура совершенно не изменилось:
- Откройте Google Chrome и выберите желаемую картинку;
- Нажмите на неё правой кнопкой мыши и нажмите «Искать через Google Объектив»;
Гугл объектив предлагает более широкий спектр возможностей для поиска
- Справа появится окно с результатами поиска;
Google Объектив определит все объекты на вашем фото
- Выберите объект на изображении, который хотите найти;
- Пролистайте вниз, чтобы увидеть совпадения по картинкам и ссылкам, ведущим на страницы с информацией об этом объекте.
5 причин использовать облако вместо карты памяти
Учтывайте, что чем больше объектов на фото, тем больше возможных вариантов поиска предложит Google Объектив. Для него не проблема распознать телефон, его модель и бренд, текстовые записи, а в отдельных случаях даже объекты на фоне. В целом, Google Объектив — это своего рода разборщик изображений, раскладывающий их на составные и предлагающий найти то, что на них изображено.
Впрочем, если вам не нужно лишних функций, и вы хотите просто вернуть старый-добрый механизм поиска по картинкам, вам понадобится зайти в соответствующий раздел сайта Google:
- Перейдите по этой ссылке на сайт поиска картинок;
- Найдите нужную вам картинку и перебросьте её сюда;
Если вы не хотите пользоваться Объективом, воспользуйтесь отдельным сайтом Гугл для поиска картинок
- Откройте вкладку с картинками и выберите размер;
- Отыщите нужную картинку в нужном вам разрешении.
Как скопировать текст с картинки
Поскольку Google Объектив — это универсальный инструмент поиска, он доступен и в других сервисах Google. Я же покажу, как он работает, на примере Google Фото:
- Откройте Google Фото и выберите любую фотографию;
- В нижней части экрана нажмите на значок Объектива;
Google Объектив очень глазаст
- В выпадающем окне снизу выберите желаемое действие;
- Тут вы можете найти похожие изображения, товар, найденный на фото, выделить и скопировать текст и даже перевести его на родной язык.
Что нужно знать при переходе с Android на iOS
Как видно на скриншотах выше, Google Объектив чрезвычайно глазаст. Он без труда разглядел надпись IKEA на сковородке, которую я сфотографировал, и предложил скопировать эту надпись. При желании можно выбрать вкладку с товарами и найти интернет-магазин, где можно купить точно такую же сковороду. Это очень удобно.
Аналогичным образом вы можете пользоваться Google Объективом как функцией поиска по картинке. Достаточно просто сохранить эту картинку себе на смартфон, дождаться синхронизации с Google Фото, а потом просто отыскать идентичное или похожее изображение с помощью нейронных сетей. Несмотря на кажущуюся сложность, на всё — про всё у вас уйдут считанные секунды.
У Гугла есть приложение Google Объектив. Многие пользователи устанавливали это приложение на свои смартфоны. Удобная программка, потому что с ее помощью можно распознавать разные предметы, растения и т.д. Для этого надо всего лишь навести камеру смартфона на любой предмет, который Вас заинтересовал.
Недавно Google Объектив стал доступен прямо в поисковой строке Гугла на компьютере или ноутбуке. Таким образом, поиск по картинке превратился в Объектив.
Возможностей у пользователей компьютеров стало больше. Одна из них – теперь можно распознать текст с картинки онлайн. Зачем это надо? Приведу пример.
У Вас есть какой-то документ, напечатанный на бумаге. Как бумажный текст перевести с бумаги в текст? Сфотографировать на телефон или сосканировать на компьютере. Затем полученный файл загрузить в Гугл и мгновенно получить текст.
Рассмотрим по шагам, как распознать текст с картинки онлайн.
Как загрузить картинку в Гугл Объектив
Начнем с картинки с текстом, которая должна быть на компьютере. Надо поместить эту картинку в Гугл Объектив. В любом браузере надо открыть поисковик Google.
Выше на скриншоте открыт Google. Красной рамкой выделен значок Объектива. Он находится в конце поисковой строки Гугла. Кликаем по указанному значку.
И переходим к загрузке картинки с компьютера в Гугл:
Если кликнуть на ссылку “загрузите файл”, откроется окно, в которое надо загрузить картинку со своего компьютера.
Когда картинка будет загружена в Гугл Объектив, мгновенно появятся результаты поиска.
Как Гугл Объектив распознает текст с картинки
На скриншоте выше видно, что картинка благополучно загружена в Google Объектив. Внизу появились кнопки “Поиск”, “Текст”, “Переводчик”.
Щелкаем кнопку “Текст”:
Можно нажать на синюю кнопку “Выбрать весь текст”. Тогда будет выделен весь текст, который есть на картинке.
Когда текст выделен синим цветом, Гугл сразу его распознает. Таким образом, текст на изображении автоматически распознается. И его можно скопировать, прослушать голосом, или перевести.
Кнопка “Переводчик” говорит о том, что можно вставить картинку с текстом на английском или на любом другом языке, получить текст и мгновенно его перевести на русский язык.
Сверху на скриншоте можно нажать на кнопку “Копировать” (внизу на картинке) или “Копировать текст” (в левой колонке в красной рамке).
После нажатия на кнопку “Копировать” текст будет помещен в буфер обмена (то есть, в оперативную память) на компьютере.
Текст с картинки помещаем в Блокнот
Можно открыть, например, текстовый редактор и поместить туда текст из буфера обмена.
На скриншоте выше открыт Блокнот, который есть в каждом компьютере с Windows. Ставим курсор мыши в Блокнот и нажимаем на клавиатуре компьютера на две кнопки CTRL+V. После этого видим, что текст с картинки находится в Блокноте.
Вместо Блокнота можно выбрать что-то другое. И тогда текст с картинки можно поместить в любой другой текстовый редактор, в письмо в электронной почте, в чат в мессенджере, в соцсети и т.д.
_______________________________
ДОПОЛНИТЕЛЬНО:
1. Статья: Чем Блокнот может быть полезнее редактора Word
2. Видео: Как определить животное и растение по фото онлайн на компьютере и на телефоне
Каналы КомпГрамотности – Telegram , Youtube , Rutube , VK
Автор статьи Надежда Широбокова, веду сайты «Компьютерная грамотность с Надеждой» с 2009 года и «Интернет грамотность с Надеждой» с 2010 года.
Время на прочтение
3 мин
Количество просмотров 1.7K
В прошлом посте я рассказывал о том, что планирую добавить сгенерированные картинки в поиск.
Сказано – сделано. Добавил 8.5M изображений, под лицензией CC0, то есть “Free of copyright”.
Более того, убрал те, что не позволяют коммерческое использование, то есть все 18 миллионов, что были, а именно ImageNet21k, Open Images и Places365.
При этом движении, целевая аудитория сместилась с тех, кто тренирует модели машинного обучения на тех, кто использует картинки как reference при создании 3D моделей для фильмов или игр.
Пообщался с творцами прекрасного и один из запросов от ребят – можно ли скомбинировать в одном запросе поиск и по картинке и по тексту?
Да, можно, и технически это не сложно.
Для тех, кто не знает, что происходит под капотом в сервисах, вроде моего ternaus.com напомню.
Когда мы делаем оценку похожести двух изображений мы не сравниваем их попиксельно.
Вместо этого к каждой применяем функцию, которая отображает в пространоство эмбедингов и сравнивем уже их.
В переводе на русский язык: “Прогоняем специльную сеть по картинке, и сравнивем выходы из сетей.”
С текстом та же история. Сравниваются не буквы в фразах “Вера любит Пашу” и “Географичка ревнует физрука”, а эмбединги, то есть вектора, полученные из них.
А можно ли сравнивать картинку (пиксели) и текст(буквы)? До начала 2021 года ответ был нет.
В начале 2021 года Open AI выпустили модель CLIP, которая отображает буквы и пиксели в одно пространство, что позволяет сравнивать их между собой.
Так получилось, что под капотом у меня именно эта модель. Изначально я думал только про сравнение изображений, и выбрал модель, которая готовит самые высококачественные эмбединги, что было понятно по соревнованию Kaggle: Google Universal Image Embedding.
Про то, что модель работает и для текста я тогда не думал – это была доп фишечка и поиск текстом на сайт Ternaus.com добавил во многом потому что мог и для упрощения отладки.
А что если на вход подать и картинку, и текст, извлечь из них эмбединги, усреднить и использовать этот гибридный вектор для поиска?
Наивная часть интуиции надеялась, что покажет красную сову, а умудренная опытом шептала, что garbage in – garbage out, и выведет какой-то хлам.
Хлам, потому что хочется сказать, что в пространстве эмбедингов есть компактный кластер сов и компактный кластер красного, а между ними случайность, пустота и грехопадение.
Победила юношеская наивность, совы и правда покраснели. Будь я в академии, поизучал бы вопрос. Свойства топологии пространства эмбедингов – это и интересно, и практично.
Более того, можно усреднять эмбединги с разными весами, варьируя влияние совы и красноты на результат.
Кому интересно попробовать скрестить ежа с ужом, то есть картинки и текстового описания – добро пожаловать на сайт, играйте, скачивайте, используйте. Если вставляете в блог пост – буду благодарен если оставите, в качестве благодарности, ссылку на Ternaus.com. Если нет, то тоже не конец мира.
В целом, качество результатов больше зависит не от сложности входных данных, а есть ли в базе данных то, что требуется. Во многом выстелило то, что было нагенерировано много странного, что не встречается в обычных фотографиях. И красная сова тому пример.
Если подумать, то идея усреднения эмбедингов еще глубже.
И тут есть две мысли:
Первая:
Последнее время эмбединги извлекают из песен, фильмов, временных рядов, пользователей, и товаров в магазине.
Прямо напрашивается фича в Spotify – найди мне что-то похожее на вот эту композицию (тыкаем в фугу Баха из плейлиста), но в стиле регги, и голосом похожим на Джона Ленона (это уточняем текстом). Ивлекаем эмбединг из песни, из текста, усредняем, используем в поиске и ага. Прям идея для стартапа.
Вторая:
Генерация картинок по тексту + картинке наброску полетела потому что хочется получить что-то похожее на X, только чуть подправленное.
Проблемы у текущих генерирующих алгоритмов:
-
Генерировать медленно. Хочется секнды, получаем минуты.
-
Заранее непонятно, что сгенерирует и насколько похоже на то, что у тебя в голове.
А вот усреднение эмбедингов – это хорошая аппроксимация, которая выезжает за счет того, что определять что изображено на картинке мы умеем гораздо лучше чем эти картинки генерировать.
Может получится, что в ряде случаев, вместо генерации можно подсунуть поиск по существующим, скажем использовать API у меня на сайте.
А я пока:
Засек время, чтобы посмотреть когда lexica.art и krea.ai добавят такую функциональность. У Lexica под капотом тоже CLIP, им должно быть быстро. Krea.AI, как я понимаю, CLIP пока не использует, им будет посложнее.
И буду думать, что делать дальше.
Следующее, что хочется добавить по технической части – это Chrome Extension. Выделил текст или картинку где-то в интернете, навел мышку, выбрал в меню: “Search on Ternaus”, вжух и тебе показало результат на сайте. Делается в рамках добавления каналов по привлечению траффика на сайт.
А по продуктовой – еще поговорить с художниками для фильмов и для Game Dev, которым нужны наркоманские картинки, как ref’ы. Если есть такие в аудитории, пишите – буду рад пообщаться и добавить функционал, который вам интересен.
P.S. Блог пост начался с картинки королевы Елизаветы + “3D unreal engine”. На удивление тоже работает.
P.P.S. Английская версия поста.
Поддерживаемые языки:
Afrikaans, Amharic, Arabic, Azerbaijani, Azerbaijani – Cyrillic, Belarusian, Bengali, Tibetan, Bosnian, Breton, Bulgarian, Catalan; Valencian, Cebuano, Czech, Chinese – Simplified, Chinese – Simplified Vertical, Chinese – Traditional, Chinese – Traditional Vertical, Cherokee; Tsalagi, Corsican, Welsh, Danish, German, Divehi, Dzongkha, Greek, English, English, Middle (1100-1500), Esperanto, Estonian, Basque, Faroese, Persian, Filipino (old – Tagalog), Finnish, French, German – Fraktur, French, Middle (1400-1600), Western Frisian, Scottish Gaelic, Irish, Galician, Greek, Ancient (to 1453), Gujarati, Haitian; Haitian Creole, Hebrew, Hindi, Croatian, Hungarian, Armenian, Inuktitut, Indonesian, Icelandic, Italian, Italian – Old, Javanese, Japanese, Japanese Vertical, Kannada, Georgian, Georgian – Old, Kazakh, Central Khmer, Kyrgyz, Kurmanji (Kurdish – Latin Script), Korean, Korean Vertical, Lao, Latin, Latvian, Lithuanian, Luxembourgish, Malayalam, Marathi, Macedonian, Maltese, Mongolian, Maori, Malay, Burmese, Nepali, Flemish, Norwegian, Occitan (post 1500), Oriya, Punjabi, Polish, Portuguese, Pashto, Quechua, Romanian; Moldovan, Russian, Sanskrit, Sinhala; Sinhalese, Slovak, Slovenian, Sindhi, Spanish; Castilian, Spanish; Castilian – Old, Albanian, Serbian, Serbian – Latin, Sundanese, Swahili, Swedish, Syriac, Tamil, Tatar, Telugu, Tajik, Thai, Tigrinya, Tonga, Turkish, Uyghur, Ukrainian, Urdu, Uzbek, Uzbek – Cyrillic, Vietnamese, Yiddish, Yoruba
