Искать похожие изображения: Sorry, this page can’t be found.

15.11.1972 alexxlab

Содержание

Найти похожие изображения на вашем Mac с помощью обратного поиска изображений

Обратный поиск изображений становится популярным способом поиска похожих изображений. То, что вы можете сделать, это использовать аналогичное средство поиска изображений в Интернете. Некоторые инструменты, которые вы можете использовать: Яндекс Изображение и Google Image, Но как найти похожие изображения на вашем Mac? К счастью, вы находитесь в этой статье. Сначала мы научим вас искать и искать похожие изображения на вашем Mac.

Затем мы покажем вам, как искать дубликаты изображений на вашем устройстве Mac и фактически удалять их. Когда вы найдете эти дубликаты изображений, вы сможете освободить больше места на вашем устройстве и заставить его работать быстрее.

Руководство по статьеЧасть 1. Как найти похожие изображения на Mac?Часть 2. Как найти похожие изображения с помощью Google Image?Часть 3. Как найти похожие изображения с помощью обратного поиска Яндекс.Часть 4. Другие поисковые системы обратного изображения для поиска похожих изображенийЧасть 5. Вывод

Часть 1. Как найти похожие изображения на Mac?

Фотографии и изображения стали важной частью нашей повседневной жизни. Они могут быть использованы для многих целей. Во-первых, их можно использовать для оживления воспоминаний и захвата важных моментов. Кроме того, они могут быть использованы для бизнеса и для работы. Например, изображения можно использовать для изображения конкретного продукта или для оживления веб-сайта. Сами изображения не занимают много места. Но, если их количество выходит из-под контроля, они могут занимать значительное количество места на вашем устройстве. Это проблема для большинства пользователей Mac, которые любят или нуждаются в сохранении большого количества изображений на своем устройстве. Подобные изображения — это изображения, практически идентичные друг другу, и некоторые из этих изображений не нужны, потому что они просто дублируют друг друга.

iMyMac PowerMyMac это очень мощный инструмент, который содержит такие мини-инструменты, как Duplicate Finder, Uninstaller, Similar Image Finder и File Shredder. Мы будем использовать мини-инструмент Similar Image Finder, чтобы помочь вам найти похожие изображения на вашем устройстве Mac и удалить ненужные. Это полезный инструмент, который может управлять вашими фотографиями.

Вот как использовать программу поиска похожих изображений, чтобы найти похожие изображения на вашем устройстве и удалить ненужные:

Шаг 1. Загрузите и запустите iMyMac PowerMyMac на вашем Mac

Загрузите инструмент iMyMac PowerMyMac с официального сайта бренда. Запустите программное обеспечение на вашем устройстве Mac. Он покажет вам системный статус вашего устройства в главном интерфейсе приложения.

Получите бесплатную пробную версию прямо сейчас!

Шаг 2. Выберите «Поиск похожих изображений» и нажмите кнопку «Сканировать».

Затем выберите «Поиск похожих изображений» в «Инструментарии». На главном экране вы увидите кнопку «Сканировать». Щелкните указанную кнопку. После этого программа начнет сканировать все ваше устройство на предмет похожих изображений. Дождитесь завершения всего процесса сканирования.

Шаг 3. Предварительный просмотр и выбор похожих фотографий

Наберитесь терпения и дождитесь завершения сканирования. После завершения сканирования вы можете предварительно просмотреть результаты. Ознакомьтесь с отображаемыми результатами в интерфейсе приложения. Он покажет вам различные похожие изображения, включая его размер. Он также покажет вам, сколько изображений похоже на конкретную фотографию, и автоматически выберет похожие. Вы также можете выбрать другие изображения, которые хотите удалить. Скорее всего, это будут ненужные изображения, дублирующие другие.

Шаг 4. Очистите похожие изображения, чтобы сэкономить место.

Нажмите кнопку «Очистить», если вы выбрали похожие фотографии. Затем в новом окне появится сообщение «Очистка завершена».

Очень важно иметь много фотографий. Но слишком много на самом деле может замедлить работу вашего компьютера, потому что он может занимать слишком много места. Вот почему вам нужно найти похожие изображения, которые являются дубликатами лучшей фотографии или версии, которая у вас есть. Вы можете сделать это с помощью средства поиска похожих изображений PowerMyMac. Этот инструмент очень мощный и может сэкономить вам много времени и усилий.

Средство поиска похожих изображений PowerMyMac имеет следующие особенности, а также преимущества:

Это поможет вам сэкономить время, выполнив комплексное сканирование всего вашего устройства. Это комплексное сканирование ищет изображения, которые похожи друг на друга. Таким образом, вам не нужно вручную делать это самостоятельно. Вы экономите время и силы.

Это очень мощный и эффективный. Его встроенная функция сканирования не оставит похожих изображений на вашем устройстве Mac.
У него есть избирательная особенность. Он будет отображать все подобные изображения в одном мощном интерфейсе. Кроме того, вы можете отображать эти результаты по различным категориям, таким как размер, тип и дата, среди прочих.
Он совместим с различными устройствами iOS и Mac.
Для первых 500 мегабайт данных предоставляется бесплатная пробная версия. Таким образом, вам не нужно платить деньги, прежде чем попробовать продукт. Вы можете воспользоваться преимуществами этого инструмента, прежде чем покупать его.

Это дает вам различные варианты поддержки, включая поддержку по электронной почте. Кроме того, вам предоставляется поддержка один на один, чтобы вы могли больше узнать об этом инструменте.
Это поможет вам освободить больше места на вашем устройстве Mac, тем самым помогая ему работать быстрее, поскольку ненужные помехи удаляются с устройства.

Часть 2. Как найти похожие изображения с помощью Google Image?

Вот шаги, как проверить изображения в Google:

Откройте ваш браузер.
Откройте Google Images.
Нажмите на значок «Поиск по изображению». Этот значок выглядит как камера.
Появится всплывающее окно. Переключиться на функцию Загрузить изображение.
Выберите Выбрать файл.
Откройте фотографию с вашего устройства. Затем Google начнет поиск изображений, похожих на выбранное вами.

Часть 3. Как найти похожие изображения с помощью обратного поиска Яндекс.

Вот шаги, как найти похожие изображения с помощью Яндекса:

Откройте ваш браузер.
Посетите страницу изображений Яндекса.
Нажмите значок поиска изображения. Это будет похоже на камеру.
С левой стороны выберите «Выбрать файл».
Перейдите в папку, где находится изображение.
Выберите ваше изображение. Яндекс начнет искать изображения, аналогичные выбранным вами.

Часть 4. Другие поисковые системы обратного изображения для поиска похожих изображений

Инструмент 01. TinEye

TinEye известен поиском миллиардов изображений в течение нескольких секунд. Самое замечательное в этом — это опция «Сравнение совпадений». После того, как вы загрузите свое изображение, вы сможете просматривать собственное изображение и его соответствие бок о бок. Это очень полезно, если вы находите похожие фотографии.

Тем не менее, TinEye не дает вам точного соответствия. Но можно отсортировать результаты по различным категориям, таким как наибольшее изображение, лучшее соответствие, самое старое, самое новое и наиболее измененное. Можно сузить поиск, указав конкретные названия веб-сайта, на котором, по вашему мнению, размещено изображение.

Инструмент 02. Pixsy

Pixsy — это инструмент, который сохранит изображение, которое вы разместили на сайте, чтобы они могли просматривать различные результаты поиска после закрытия браузера. Платформа позволяет игнорировать определенные результаты или фотографии, если они не соответствуют вашим ожиданиям. Можно отметить конкретные результаты фотографии, которые вы считаете очень важными. Недостатком использования этого инструмента является его собственный ползунок точности. У него есть только два варианта: один для более низкой точности, а другой для более высокой. Средняя часть не совсем соответствует тому, что мы ищем с точки зрения средней точности.

Инструмент 03. Поиск изображений Bing

Эта поисковая система изображений похожа на Google Images. Тем не менее, он показывает много связанного контента, который, когда вы пытаетесь посетить, приведет вас к множеству запутанных URL-адресов для изображений. Это очень раздражает, так как вы должны просеивать МНОГО страниц, которые имеют свободно связанный контент. Чтобы решить эту проблему, вы можете проверить каждое изображение вручную.

Инструмент 04. Berify

Berify — отличный инструмент, который позволяет вам снова находить похожие изображения с помощью точных и «похожих» совпадений. Он поступает из разных источников, таких как Google Images, Bing Images, Yandex и другие. Он даже использует свою собственную базу данных поиска изображений.

Berify — отличный инструмент, так как изображения сохраняются после их загрузки. Таким образом, вы можете просмотреть эти загруженные изображения еще раз, даже после закрытия браузера. Кроме того, вы можете получить изображения из веб-сайта в результатах поиска. Таким образом, вам не нужно загружать каждое изображение только для того, чтобы получить его копию. Инструмент позволяет организовать ваши фотографии с его опцией для пометки фотографий. Berify даже позволяет проверить, украл ли кто-то ваш контент. Можно запланировать автоматический поиск ваших собственных изображений в Интернете часто или время от времени.

Бонусный совет: поиск изображений в Facebook

Хотя нет такой вещи как инструмент для поиска обратных изображений в Facebook чтобы найти подобные изображения, это все еще стоит упомянуть. Чтобы выполнить обратный поиск изображений в Facebook, вы должны использовать инструменты, которые мы упомянули выше, чтобы найти владельца фотографии, которую вы находите. Вы также можете использовать уникальный идентификационный номер фотографий на Facebook, которые вы пытаетесь найти, владельца. С точки зрения обратного поиска изображений в Facebook, вы должны проявить творческий подход к поиску владельца фотографии. Таким образом, все же лучше использовать инструменты, которые мы упомянули выше, чтобы сделать это.

Часть 5. Вывод

Это руководство дало вам краткое изложение того, как найти похожие изображения с помощью вашего компьютера MacOS. Как вы могли заметить, большинство инструментов, которые мы рекомендуем, находятся в Интернете. Это потому, что эти инструменты используют базу данных Всемирная паутина чтобы найти изображение, которое вы пытаетесь найти.

Таким образом, это все еще лучше использовать iMyMac PowerMyMac Похожие изображения Finder. Это отличный способ найти похожие изображения на вашем компьютере MacOS, чтобы удалить ненужные. Таким образом, вы можете оптимизировать свой компьютер MacOS и обеспечить его бесперебойную работу благодаря большему количеству места на диске. Возьмите iMyMac PowerMyMac сейчас!

Получите бесплатную пробную версию прямо сейчас!

Искать похожие изображения в интернете. Поиск по картинке

Он позволяет искать похожие фотографии и картинки по всему интернету. Картинку по картинке, так сказать. С помощью этого сайта можно много чего делать, всё зависит только от вашей фантазии. Лично я использую его в следующих целях:

Ищу фотографию или картинку в хорошем качестве, если у меня есть только в плохом.
Выясняю, на каких сайтах есть выбранная картинка (позволяет найти первоисточник)
Помогает в поисках картинки, не испорченной «водяными знаками».
Помогает определить место, где сделана фотография (можно найти другие фото с похожим содержанием и описанием)
Поиск по фотографии в интернете — можно узнать лица на фотографиях. Хотя с поиском человека по фотографии TinEye справляется плохо, для этого лучше использовать платный FindFace.

Для поиска достаточно зайти на вышеупомянутый сайт, нажать кнопку «Выберите файл» и указать файл фотографии. Либо указать адрес к фотографии, если она находится в интернете. Итог один — по нажатию кнопки «Search» отобразится список найденных картинок: В самом верху находится фотография в самом лучшем качестве. Больше-то и нечего рассказывать о самом сайте. Дальше я расскажу о двух полезных дополнениях к этому сервису.

TinEye Reverse Image Search — дополнение для Google Chrome. Добавляет в контекстное меню картинок пункт Search Image on TinEye:

Например, таким способом я нашел фотографию песика и котенка в лучшем качестве без всяких надписей:

TinEye Client (ссылка на загрузку) — маленькая бесплатная программка , которая делает очень полезную штуку — добавляет в контекстное меню фотографий пункт TinEye:

Можно открыть папку с фото, нажать правой кнопкой мыши по фотографии, выбрать этот пункт и сразу же откроется браузер с найденными фотографиями. Очень удобно. У программы TinEye Client есть свое окно:

Но им пользоваться нет смысла, т.к. на открытие окна, нажатие кнопки «From file…», выбора фотографии тратится существенно больше времени, чем если его потратить на обычное открытие папки, щелчок по фотографии и выбор строчки «TinEye». Итог: сайт TinEye безусловно полезный. Он позволяет решить ряд задач, с которыми обычный поисковик справляется слабо.

К слову говоря, сервис поиска Google Картинки обладает похожей функциональностью:

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

Указываем ссылку на изображение в интернете
Загружаем файл с компьютера

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!

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)

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.

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, 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.
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. гораздо более сложнее, чем перевести цветную фотографию в черно-белую:)

Благодаря наличию специальных веб-сервисов и приложений, вы легко сможете найти человека по фотографии.

Большинство современных программ и сайтов используют технологию искусственного интеллекта.

Она позволяет увеличить точность распознавания лица на фотографии по мере увеличения количества пользователей программы.

Следует понимать, что ни один поисковик не может дать 100% гарантии нахождения по изображению. Часто возникают погрешности при считывании пикселей или же браузер ищет фото похожие по смыслу и цветовой палитре.

Ниже представлено несколько самых эффективных способов. Если один из них вам не помог, смело переходите к другому.

В конечном итоге, один из методов окажется наиболее подходящим именно для вашей картинки и человек будет найден. Также, советуем проводить его сразу по нескольким фотографиям, если они есть.

Сервис Google

Первый и самый простой способ поиска по изображению – это всем известный Google. Разработчики популярной системы внедрили функцию работы с изображениями пользователя.

Теперь вы сможете не только вводить запрос, но и вставлять в текстовое поле отдельные изображения. Поисковик осуществляет анализ по всем сайтам и социальным сетям, которые индексируются в системе.

Рассмотрим на простом примере, как использовать функцию:

Для начала работы нажмите на значок фотоаппарата. Появится окно выбора типа загрузки фотографии. Пользователь может указать прямую ссылку на уже размещенное в интернете изображение или загрузить графику из памяти компьютера;
Нажмите на клавишу «Поиск по картинке».

Результат обработки вашего запроса в Гугл будет выглядеть следующим образом:

Он автоматически укажет имя человека или тематику. Также, пользователь сможет посмотреть похожие изображения. Еще один элемент поисковой выдачи – страницы, которые имеют упоминание о найденном человеке.

Часто, результат выдает только похожие изображения, не указывая имени. Это означает, что в интернете похожих картинок слишком много и система не может найти 100% точное соответствие. Попробуйте прокрутить вниз до поля «Страницы с подходящим изображением». Так вы сможете просмотреть список ссылок, в которых встречается искомая.

С помощью него вы сможете искать не только людей, но и различные предметы. Как показывает практика, поисковик может быть очень полезным, когда нужно узнать имя неизвестного предмета или найти понравившиеся вещи.

Яндекс

Поиск по фото от Яндекс – это еще один популярный сервис, который ищет графический контент по всем сайтам. На первый взгляд он практически нечем не отличается от Google, разве что интерфейсом и оформлением. Однако, разработчики Яндекса утверждают, что в их системе используется видоизмененный алгоритм с использованием машинного зрения.

Таким образом, используя обе системы, вы сможете получить больше шансов обнаружить нужного вам. Чтобы начать анализ, зайдите на главную сайта . Найдите текстовую строку и возле неё нажмите на вкладку «Картинки», чтобы перейти в соответствующий раздел:

В открывшейся вкладке кликните на значок фотоаппарата;

Теперь в открывшейся вкладке нажмите на клавишу загрузки фото из памяти ПК или укажите прямую ссылку на картинку в сети. Кликните на «Найти»;

Результатом будет набор максимально похожих изображений, с помощью которых вы сможете найти человека. Также, можно выбрать разные размеры картинки и продолжить анализ с фото лучшего качества. Не забудьте посмотреть на список упоминаний на других сайтах, чтобы повысить шансы обнаружить человека.

Анализ по фото в VK

Помимо стандартных систем, есть масса сервисов для мониторинга по фото только в конкретных социальных сетях. Так как у 95% пользователей Рунета есть профиль во ВКонтакте, лучше искать его с помощью специальных ресурсов, которые работают только с этой социальной сетью. Таким образом, вы сократите время анализа и число похожих картинок.

Чтобы начать мониторить фото в VK, нужно установить расширение для браузера Chrome. Приложение называется «StopFake». Зайдите в магазин программ и введите имя расширения. Затем нажмите на клавишу установить и дождитесь появления в правом верхнем углу кнопки.

Несмотря на то, что программа разработана для быстрого определения фейковых аккаунтов, её можно использовать и для поиска людей. Вам нужно будет загрузить фото в свой альбом во ВКонтакте, так как его можно осуществить только по той, которая есть в базе данных сайта.

Откройте фото в своем альбоме в VK. Альбом может быть закрытым, главное, чтобы она находилась на сайте;
После открытия изображения нажмите на клавишу для запуска работы расширения StopFake. Она находиться в правом верхнем углу на панели инструментов браузера. Чтобы устранить возможные ошибки в работе утилиты, рекомендуем перезагрузить браузер сразу после установки расширения;
Оно автоматически определит их в социальной сети, на которых размещена искомая фотография. Благодаря подписи автора, вы сможете легко найти нужную вам персону. Кликните на имя автора, чтобы перейти на него.

Время от времени у пользователей возникает необходимость выполнить поиск по фото. Такие ситуации чаще всего имеют место, когда нужно узнать первоисточник той или иной фотографии.

К примеру, если у человека есть кадр из фильма, а названия он не знает, то по этому кадру можно узнать, что это за фильм. В таком случае ввести запрос словами просто невозможно, так как непонятно, что нужно вводить.
Кроме того, иногда хочется узнать, кто сделал какой-то снимок. Для таких случаев существуют очень простые в использовании сервисы. Рассмотрим самые популярные из них и то, как ими пользоваться. Перед этим было бы полезно понять, как вообще происходит поиск по картинкам.

Алгоритм поиска по изображениям

Все в данном случае основывается на том, что при загрузке любого изображения в интернет происходит процесс добавления определенных атрибутов к этому фото. Любому контент-менеджеру или специалисту по SEO-оптимизации будет понятно, что такое атрибут Alt, Title (название) и Description (описание).
Так вот все это есть у любого изображения, которое находится на просторах всемирной сети. Если эти атрибуты не указывает тот, кто загрузил картинку, они генерируются автоматически. Собственно, по ним и происходит поиск по картинке в интернете.
Во внимание при этом берется все – и название, и описание, и вообще вся информация, которая только доступна для данного снимка. А теперь вернемся к описанию сервисов для поиска.

Сервис №1. Картинки Google
Да, самый большой в мире поисковик, конечно же, имеет в своей структуре и сервис для поиска информации по фотографиям. Сама схема поиска на нем точно такая же, как в обычном поисковике, осуществляющем поиск по стандартным тестовым запросам.
Как показывает практика, Google в этом отношении работает намного лучше других поисковых систем. Собственно, этим и обусловлена его огромная популярность.
Поиск по фотографиям сервис от Google также выполняет очень хорошо – находятся все возможные ссылки на введенные картинки и информация о них.
Чтобы найти какую-то информацию по фотографии в Google Картинках, необходимо сделать следующее:

Зайти на сайт www.google.com/imghp. Это и есть адрес поисковика от Google по картинкам.
Ввести в него нужную картинку.

Сделать это можно одним из четырех способов:

Скопировать из другого ресурса в интернете или с программы для просмотра изображений. Делается это путем нажатия правой кнопки мыши на нужном изображении, если это происходит в браузере, и выбора пункта «Копировать…» или же выделения картинки, к примеру, в Paint и нажатия сочетания клавиш Ctrl+C. Затем останется просто нажать Ctrl+V на странице поисковика.

№1. Кнопка «Копировать изображение» в браузере

Выбрать файл на компьютере. Для этого нужно нажать на кнопку «Поиск по картинке», перейти на вкладку «Загрузить файл», нажать на кнопку «Выберете файл», в открывшемся окне выбрать, где находится нужная картинка и начать поиск.

№2. Поиск по загруженному фото в Google Картинках

Указать ссылку на фотографию. Для этого на понравившейся фотографии в браузере необходимо нажать правой кнопкой мыши и выбрать пункт «Копировать адрес…». После этого следует перейти в Google Картинки, нажать на кнопку «Поиск по картинке», кликнуть на вкладку «Указать ссылку», в соответствующее поле ввести скопированную ранее ссылку и нажать на кнопку «Поиск по картинке».

№3. Поиск по ссылке на изображение в Google Картинках

Просто перетащить файл с изображением из папки на компьютере в любую область сайта Google Картинок. Данный способ описан на самом сервисе и является основным для работы с ним. К тому же, он самый простой среди всех в данном списке.

3. Нажать кнопку Enter на клавиатуре, если поиск до этих пор еще не начался автоматически.
В результате пользователь увидит размер изображения, информацию о том, есть ли в интернете такие же картинки, только другого размера и ссылки на сайты, где есть такая же или подобные ей фотографии. Также пользователь увидит запрос, по которому, скорее всего, можно найти эту картинку. Кроме того, в разделе «Похожие изображения» будут показаны схожие по смыслу картинки. Пример результатов поиска можно видеть на рисунке №4.

№4. Пример результатов поиска в Google Картинках

Адрес Яндекс.Картинок такой – yandex.ua/images/. Способы ввода изображения поиска по картинке при помощи данного сервиса точно те же самые, что и у Google, а конкретно:
перетаскивание картинки из папки;
выбор файла по нажатию кнопки «Выберете файл»;
ввод адреса изображения в интернете.

Как только пользователь попадет на сайт, он увидит перед собой меню, обозначенное цифрой 1 на рисунке №5. Для доступа к вышеописанным трем способам на главной странице сайта необходимо нажать на кнопку «Поиск по картинке» (на рисунке №5 она выделена зеленой рамкой).
После этого появится меню, обозначенное цифрой 2. Для использования первого способа необходимо просто перетащить нужный файл в поле, выделенное красной рамкой на том же рисунке. Там же есть надпись «Выберете файл», нажав на которую возникнет стандартный диалог выбора, где нужно будет указать расположение нужной картинки.
Чтобы ввести адрес, необходимо копировать его на другом сайте (делается это, как и раньше, нажатием правой кнопки мыши на картинке и выбора пункта «Сохранить адрес…») и ввести в поле, показанное синей рамкой.

№5. Способы загрузки изображения на Яндекс.Картинки

У Яндекс.Картинок есть немало преимуществ перед подобным сервисом от Google. Так, можно выполнить поиск по картинке из своей коллекции под названием «Мои картинки».
Туда можно загрузить все, что угодно. Для этого нужно нажать на кнопку, выделенную на рисунке №6 зеленой рамкой. Также здесь можно выбрать защиту для поиска. Дело в том, что помимо нужных материалов, поисковик часто может выдавать материалы эротического или насильственного характера.
Все это лучше не видеть детям и вообще здоровым психически людям. Для таких случаев есть функция «Семейный поиск», которую можно выбрать, нажав на кнопку защиты (выделена синей рамкой). Также там можно вовсе убрать защиту или выбрать что-то среднее – «Умеренный поиск».

№6. Страница Яндекс.Картинок

Здесь на заставке всегда фото дня, что также может быть интересно рядовому юзеру. Кроме того, внизу есть кнопки, нажав на которые можно найти другие картинки с похожей тематикой и скачать обои для рабочего стола с данной фотографией.
Пример результатов поиска по картинке в данном сервисе показан на рисунке №7.

№7. Результат поиска через Яндекс.Картинки

Сервис №3. TinYe
Данный сервис является самым популярным для поиска по фото среди разработчиков и сисадминов. Причиной этому послужило то, что он лучше всего находит похожие картинки и информацию о введенном изображении.
Все-таки Google и Яндекс специализируются на поиске по текстовым фразам, а алгоритм поиска по фото у них разработан несколько хуже. А TinYe все-таки изначально позиционировался как поисковик для фотографий.
Сайт данного сервиса выглядит вот так: tineye.com. Интерфейс у него несколько непривычный, но способы загрузки исходного изображения для поиска остаются точно теми же самыми.
Так чтобы выбрать файл для поиска, необходимо нажать на кнопку, выделенную на рисунке №8 красной рамкой. После этого останется опять-таки указать, где находится изображение.
В поле, показанное на том же рисунке зеленой рамкой, можно ввести адрес картинки, заранее скопировав его или же перетащить снимок прямо в него. После этого останется просто нажать на кнопку поиска в виде увеличительного стекла, если он не начнется автоматически.

№8. Страница сервиса для поиска по фото TinYe

В результатах поиска пользователь будет иметь возможность увидеть количество сайтов, на которых есть точное совпадение данной картинки. Ниже будет показано, сколько картинок было проверено, и за какое время произошел этот процесс.
После этого будут показаны сами сайты с искомой картинкой, а также ссылки на них. Пример результатов поиска можно видеть на рисунке №9.

№9. Результаты поиска на сайте tineye.com

Ниже можно наглядно видеть, как происходит поиск по фотографии при помощи сервиса от Google.

Поиск похожего изображения

Небольшой отчет о создании приложения KawaiiSearch — поиска похожих фотографий с помощью сверточной нейросети и kNN

tl;dr; Качаем фотографии из интернетов. Натренированной нейросетью VGG19 вычисляем 4096-мерные вектора каждого изображения. Косинусной метрикой находим ближайшего соседа к целевой картинке. Получаем наиболее похожие картинки в каком-то смысле. Profit!
Source code.

Введение

Еще каких-то 5 лет назад, чтобы сделать свой поиск по картинкам, приходилось погружаться в тонкости машинного зрения. Нужно было придумывать то, каким образом преобразовать картинку в некоторый индекс, отпечаток, по которому можно найти другую, похожую на неё. Судя по всему, для этих целей могли использовать перцептивные хеши и вариации, разные преобразования характеристик изображений и даже каскады Хаара. В общем, всё это напоминало классические алгоритмы эпохи до машинного обучения, когда исследователям основываясь на их восприятии самим приходилось придумывать некоторые модели. Это всё безумно интересно и серьезно, можно защитить не один диплом и диссертацию. Но что примечательно, сейчас существует достаточно простой способ для построения своего собственного движка поиска похожих картинок и начать решать свои бизнес задачи немного проще, чем это было раньше.

Что такое “похожие” изображения

Sheepdog or mop?

Прежде чем мы рассмотрим существующие подходы, необходимо правильно поставить вопрос — определить метрику похожести изображений. Но проблема подстерегает нас сразу, так как эта метрика может отличаться от задачи к задаче. Например, нам нужно находить исходное изображение по черно белому экземпляру. А может, необходимо находить картинки близкие по цветовой гамме. Возможна и постановка задачи, когда похожими считаются изображения со схожими формами объектов. А будет ли похожи фотографии одной и той же собаки в разных ракурсах или похожи фотографии разных собак, но в одном ракурсе.

Как видите, есть некоторые трудности в постановке задачи. Обычно даже не говорят, что две фотографии похожи, а рассматриваю некоторую величину похожести от, скажем, нуля — совершенно похожи, до бесконечности — совершенно не похожи. Измерение этой величины будет зависеть от той формы индексов, которые будет давать некоторый алгоритм; это может быть расстояние Хемминга или расстояние между точками в многомерном пространстве, или ещё что-то. Выбор метрики естественно будет влиять на результат не меньше, чем сам алгоритм поиска признаков в изображениях.

Обзор существующих классических решений

Если посмотреть на обычные алгоритмические методы сравнения изображений, то в основном всё сводится к вычислению некоторой хеш функции над изображением, а потом вычислению расстояния, например, Хэмминга между двумя значениями хешей. Чем меньше расстояние, тем больше картинки похожи между собой.

Далее начинается типичный для алгоритмических моделей путь выбора некоторой магической функции, которая будет сохранять в себе похожесть изображений. Один из примеров таких функций — это перцептивный хеш. В этом подходе с помощью дискретного косинусного преобразования оставляют так называемые нижние частоты, в которых сконцентрировано больше информации о форме изображения, чем о его цветовых характеристиках. В итоге большое изображение превращается в 64-битный хеш.

Есть еще несколько алгоритмов, даже на основе каскадов Хаара, но в результате так или иначе, алгоритм очень сильно страдает от преобразований над изображением: от поворотов, отражений, изменений размера, модификации цветности. Но тем не менее они очень быстро работают. Их можно использовать для поиска дубликатов с незначительными искажениями. Но для поиска изображениях, в которых “похожие” определяются в том смысле, что на них изображены коты, а не собаки, алгоритмы этого типа не подходят, да в принципе этого от них и не требуют. Забавно, что еще в 2011 году в комментариях к статьям писали, что невозможно написать такой алгоритм для кошек-собак.

Предлагаемый подход весьма наивный и простой, основывается на использовании машинного обучения и нейросетей. Так сразу в лоб и не совсем понятно чему надо обучать модель. Мы сами не можем сформулировать понятие “похожесть”. Тем не менее есть способ, и для его использования нам понадобится для начала решить задачу классификации.

Классификация изображений

На качественно ином уровне задачу классификации изображений начали решать с 2013 года. Тогда на наборе данных ImageNet пробили барьер в 15% ошибок классификации тысячи видов объектов. С тех пор за 5 лет было спроектировано и натренированно очень много разных моделей нейросетей, и был пробит барьер в 5% ошибок. Самыми успешными из них считаются: VGG16, ResNet50, Inception, GoogLeNet и много других. Большинство их них построено на основе свёрточных нейросетей.

На рисунке вы можете посмотреть как выглядит схематически архитектура VGG16.

VGG16

Слои нейросети на изображении состоят из набора разных фильтров-сверток. Каждый из фильтров отвечает за поиск определенного шаблона, и когда он находит некоторый участок изображения, в котором есть этот узор, то фильтр посылает сигнал в следующий слой. В свою очередь сигналы предыдущего слоя составляют новое изображение для следующего слоя. На рисунке архитектуры VGG16 вы можете видеть, что сначала было цветное RGB изображение размера 224×224 пикселей с 3 каналами(red, green, blue). Потом после прохода первого слоя сверток у нас получилось изображение размера 224×224 пикселей с 64 каналами. Эти каналы уже представляют не цвета, а результаты работы каждого из 64 фильтров-свёрток. И так далее, до изображения 7×7 пикселей с 512 каналами.

Свёртка ищет бублик: https://www.youtube.com/watch?v=p_7GWRup-nQ

Строя каскады свёрточных слоёв и обучая модель, вы получаете слои, содержащие в себе абстракции изображений. Первые слои в себе могут содержать мелкие детали: линии. Далее идут комбинации деталей — фигуры. Следующие слои уже могут содержать формы, а в конце целые объекты.

Feature Visualization of Convnet trained on ImageNet from [Zeiler & Fergus 2013]

Обратите внимание еще на одну интересную особенность свёрточных слоев в этой модели: каждый следующий слой “толще”, так как в нём больше фильтров, но “меньше”, так как изображение специально уменьшают с помощью операции MaxPooling (субдискретизация). Используют этот прием по следующей причине: важнее факт детекции некоторого признака-объекта, чем знание точного расположения этого объекта на изображении. Именно поэтому берут максимум внутри небольшого окошка, тем самым создавая карту расположений признаков.

Max Pool 2×2, http://cs231n.github.io/convolutional-networks/

Ближе к выходу модели у нас имеется маленькое изображение — карта признаков размера 7×7 пикселей с 512 фильтрами. По этой трёхмерной карте всё еще невозможно сделать предсказания классов объектов на изображении — котик или собака. Для того чтобы перейти уже к предсказаниям классов, эту карту укладывают на плоскости с помощью операции Flatten и соединяют с полносвязным скрытым слоем из 4096 нейронов. А дальше классическая схема: еще один скрытый слой с 4096 нейронами и выходной слой с 1000 нейронами, каждый из которых выдает вероятность принадлежности к одному из 1000 классов в задаче ImageNet.

Fine Tuning и переиспользование модели

Как оказалось, сети обученные на данных ImageNet можно переиспользовать для других задач компьютерного зрения. Например, у нас задача отличать кошку от собаки. Вам не надо создавать свою модель CatDogVGG, искать миллионы картинок и обучать с нуля сеть. Всё куда проще! Вы берёте предобученную модель VGG, срезаете последние полносвязные слои нейронов, отвечающие за финальную классификацию(да, так можно), оставляя только внутренние 4096 нейронов, которые соединяете со своими 2 нейрона для выхода кошка-собака. Получается, что вам нужно будет только дообучить модель этим 2*4096 связям, что делается легко и быстро.

Какой физический смысл в срезании последнего слоя сети и подстановки нового? Оказывается, что все слои свертки внутри себя заключают способность “понимать” изображение. А поскольку обучение происходило на тысяче разных классов, то и обобщающая способность этих слоев достаточно сильная. В итоге внешние 4096 нейронов на самом деле выдают вектор характеристик(признаков) любого изображения в целом. Поэтому для того чтобы проходила наша классификация, отличная от изначальной, нам остается дообучить нейросеть только и только переводить этот 4096-мерный вектор в наш вектор предсказаний принадлежности классов, не меняя существующую глубокую свёрточную сеть.

Подобный финт можно провернуть не только с VGG, но и с другими свёрточными архитектурами распознавания изображений. Для этой цели в библиотеке Keras есть даже специальные конструкты, которые вы можете изучить это в разделе keras-applications. Распознавание образов еще никогда не было таким простым!

Поиск похожих изображений с помощью нейросети

Как мы поняли из предыдущего параграфа, срезанная нейросеть производит по своей сути извлечение признаков из изображения и переводит изображение в осмысленный вектор. Получение такого вектора раньше требовало экспертной оценки и придумывания очередного алгоритма хеширований. Полученные теми методами вектора (64-битные хешсуммы) заключали в себе информацию, в лучшем случае, о контурах и простых формах в целом. Нейросеть же даёт как минимум 4096-мерное представление, в котором заключена и форма, и цвет, и целые объекты.

Хорошо, нами получен вектор признаков изображения, что мы делаем дальше? Считать расстояние Хэмминга, как мы это делали с хешами, тут бессмысленно. Здесь мы должны использовать другой подход. Представьте, каждый из векторов куда-то направлен в пространстве, это направление характеризует изображение. Если мы посчитаем вектора для множества картинок, то логично предположить, что похожие картинки будут иметь вектора характеристик расположенные в пространстве близко. Отличной метрикой близости векторов в многомерном пространстве служит косинусная метрика, хорошо себя зарекомендовавшая в задачах классификации текстов.

Косинусная метрика

Чем меньше метрика, тем ближе объекты в векторном пространстве, тем больше похожи изображения по “мнению” нейросети.

Собираем модель как конструктор

Отлично, мы знаем теорию, знаем как получить представление нейросети об изображениях, знаем как сравнивать эти представления. Осталось дело за малым — собрать всё воедино.

Я предлагаю построить веб-приложение, похожее на Google Image Search. Для его построения нам понадобятся следующие библиотеки для Python3:

Keras и Tensorflow для работы с нейросетями;
Numpy (a.k.a np) для математических функций;
Sklearn для алгоритма ближайших соседей и косинусной метрики;
Flask для веба;
Pandas, pillow, scipy, h5py для разных вспомогательных нужд.

Ещё нужно откуда-то взять много изображений на одну тематику. Я скачал все фотографии из блога tokio-fashion (около 50 тысяч фото), надеясь что нейросеть будет находить похожие образы или позы или еще что-нибудь. Кстати анализ fashion-индустрии это отдельная интересная область исследований!

Опишем базовые use-cases, которые мы хотим реализовать:

пользователь заходит на страницу;
пользователь жмёт кнопку “мне повезет”, тем самым выбирая случайную картинку из всего набора данных;
сервер ищет методом ближайших соседей K самых близких вектора к случайно выбранному, эти K векторов будут описывать самые похожие картинки;
пользователь видит на странице исходную картинку и 9 похожих с метрикой похожести в подписи.

Как делать веб часть и так все знают, поэтому рассмотрим наиболее неясные шаги.

Векторизация базы фотографий

Как мы уже знаем, для векторизации нам нужно отрезать один из последних слоев предобученной нейросети. Это операция распространенная, поэтому в библиотеке Keras нам уже доступны из коробки, во-первых, сама модель с весами и, во-вторых, возможность не включать последний слой. Это делается следующим образом:

from keras.applications import VGG19

model = VGG19(weights='imagenet', include_top=False)

Для более тонкой настройки можно указать имя определенного слоя. Как найти имя слоя — это отдельный анекдот, поэтому я смотрел в исходники модели.

from keras.applications import VGG19
from keras.engine import Model

bm = VGG19(weights='imagenet')
model = Model(inputs=bm.input, outputs=bm.get_layer('fc1').output)

После того как у вас загружена модель, она, кстати, будет реально загружать из интернета веса, можно конвертировать все изображения в вектора с помощью метода predict, что логично, так как мы “предсказываем” этот вектор.

from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg19 import preprocess_input

img = image.load_img(path, target_size=(224, 224)) # чтение из файла
x = image.img_to_array(img)  # сырое изображения в вектор
x = np.expand_dims(x, axis=0)  # превращаем в вектор-строку (2-dims)
x = preprocess_input(x) #  библиотечная подготовка изображения
vec = model.predict(x).ravel()
# ... PROFIT!

Теперь всё тайное стало явью, и осталось дело техники — итерироваться по всем изображениям и для каждого из него произвести векторизацию. Потом сохранить эти вектора в БД или csv файла, не важно. Это мы оставим за кулисами.

Поиск похожего методом kNN

Далее нам нужно реализовать поиск ближайших векторов к целевому вектору с помощью косинусной метрики. В мире маш.обуча. не принято писать такие низкоуровневые задачи, поэтому мы переиспользуем код для алгоритма обучения без учителя — ближайшие соседи. В библиотеке sklearn есть специальный класс NearestNeighbors, которому можно указать метрику по которой он будет искать ближайших соседей к целевому объекту. Подготовка этого компонента будет выглядеть следующим образом:

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

knn = NearestNeighbors(metric='cosine', algorithm='brute')
vecs = load_images_vectors() #  а это мы уже сделали!
knn.fit(vecs)

Мы выбрали cosine метрику и активировали полный перебор, загрузили все вектора в knn методом fit. Обычно этот метод запускает обучение, но в данном случае он просто сохранит все вектора внутри объекта knn, так как это алгоритм обучения без учителя.

Чтобы получить ближайших соседей, то есть похожие изображения, пишем следующе:

filenames = load_images_filenames()
vec = load_target_image()

dist, indices = knn.kneighbors(vec, n_neighbors=10)
similar_images = [
    (filenames[indices[i]], dist[i]) 
    for i in range(len(indices))
]

В similar_images у нас будет лежать массив из 10 пар: имя файла и значение похожести по метрике, которая чем меньше, тем более похожее изображение к целевому. Всё, теперь этот список можно отдавать на фронтенд и рисовать красивую галерею. Изменяя параметр n_neighbours можно менять количество возвращаемых соседей, которые упорядочены по увеличению метрики, то есть дальше будут более непохожие картинки.

Тонкий момент. Функция load_images_filenames() возвращает список файлов ровно в том же порядке, в котором они перечислены в массиве load_images_vectors(), так как нам нужно точное соответствие вектора картинке.

Результат

Теперь вы видите, что с точки зрения кода задача теперь стала весьма простой. Но это всё благодаря развитию нейросетей и добрым экспериментаторам, которые выкладывают предобученные модели в интернет, иначе вам пришлось бы это всё самим обучать очень долго и мучительно.

А что в результате получилось? С моим результатом вы можете ознакомиться на сайте kawaii-search, исходники которого доступны на github. Всё это крутиться на сервере google-cloud n1-standard-1 c 3.75GB RAM чего не хватает и пришлось добавить еще столько же swap. Так как задача предсказания не сильно сложная, то видеокарта не нужна.

А в каком смысле теперь определено “похоже”. В случае с fashion датасетом, похожими считаются изображения, на которых есть объекты одних классов. Например, фотографии с только с портфелями, только с обувью одного типа, портреты, прически, руки. Смотрите сами:

Портфели

Обувь

Колье, чокер

Что здесь интересного? Сеть сама решила что для нее похожее. Мы это не контролировали, оно получилось само. Мы потеряли некоторый контроль, но мы можем его вернуть, если сделаем обучения сами. И меня впечатляет то, что я не знаю как можно всё это сделать обычными алгоритмическими методами.

Кстати, на загруженных пользователем фотографиях поиск тоже работает. Обратите внимание, что здесь похожесть выражается в том, что на всех картинках есть один и тот же предмет — деревянный меч. Датасет в этом примере другой и модель немного хуже, поэтому есть ошибки.

Похож = есть один и тот же предмет

Что можно с этим делать

Какие еще реальные задачи можно решать подобным этому подходом? Приведу список первого, что пришло в голову:

Написать своё приложение под Android для поиска книги в магазине по фотографии обложки.
Приложение-экскурсовод, которое говорит что за здание на фотографии.
Простая модель идентификации человека по лицу.
Я думаю о том, как бы создать приложение для поиска похожих стилей в fashion-фото.

А что еще можно сделать? Предлагайте в комментариях!

Литература

Как искать изображение по картинке

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

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)!

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:

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.

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.

Уважаемые читатели, порекомендуйте данный материал своим друзьям в социальных сетях, а также задавайте свои вопросы в комментариях и делитесь своим мнением!

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

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

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

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

Поиск по картинке Гугл

Поисковая система Google имеет базу с огромным количеством изображений, собранных по всему миру, благодаря индексации сайтов в интернете.

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

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

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

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

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

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

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

Таким образом, вы подберете нужный вариант изображения.

Поиск по изображению Яндекс

По технологии Яндекса, будут найдены изображения полностью соответствующие исходной картинке, или похожие изображения.

Перейдите на страницу yandex.ru/images , а затем нажмите на изображение фотоаппарата.

Далее нужно будет добавить картинку со своего компьютера, перетащить картинку в это поле, или ввести URL адрес картинки в интернете.

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

Теперь вы можете выбрать подходящий вариант изображения для дальнейшего использования.

Поиск по картинкам TinEye.com

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

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

Далее ТинАй покажет обнаруженные изображения. Найденные картинки можно сортировать по разным критериям, для этого выберите подходящий вариант в поле «Sort by:».

Поиск по картинкам Bing

У корпорации Microsoft есть собственный сервис для поиска изображений при помощи поисковика Bing.

Войдите на страницу « Лента изображений Bing ».
В правой части поискового поля нажмите на кнопку с изображением фотоаппарата.

В окне «Попробуйте визуальный поиск», для поиска изображений вместо текста, предлагается два варианта действий:

Перетащите картинку с компьютера с помощью мыши в специальную форму или добавьте изображение с ПК при помощи кнопку «обзор».
Вставьте изображение или URL-адрес для поиска картинок в интернете.

После добавления картинки, откроется окно с похожими изображениями. На сервисе есть возможность для выделения части изображения (обрезки) с помощью инструмента «Наглядный поиск», для поиска не по всей картинке, а только по выделенному фрагменту.

Выводы статьи

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

Лучшие сервисы поиска по картинке, фото или изображению. 2 min

Начнем с того, что совсем недавно поисковые системы не могли эффективно искать в интернете интересующие вас изображения. Весь процесс поиска происходил всего лишь по словам, которые мы вводили в поиске. Это было очень сложно! Ведь искомое изображение напрямую зависело от своего описания, которое могло встречаться в тексте рядом с изображением на различных сайтах, а также, от названия картинки.

Вы ищите картины известного художника Пабло Пикассо. Да, поисковик найдет вам его картины, но и рядом с ними он мог найти изображение, которое нарисовал ребенок, а его родитель шутливо подписал его: «Величайшая работа Пабло Пикассо!».

Но все же мы растем и развиваемся, и то же самое можно сказать про поисковые системы. Сегодня существуют всего несколько сервисов, которым можно отдать предпочтение. В тройке лидеров естественно Яндекс и Гугл, а на третьей строчке менее известный TinEye. К слову Bing и Rambler до сих пор ищут картинки по словам. А мы начнем обзор.

Поиск по картинке в G o o g l e

Итак, начнем с гиганта Google. В данном поисковике вы можете найти картинку двумя способами:

Способ № 1

Для поиска картинки в Гугл перейдите по ссылке images.google.ru или перейдите на главную страницу Google и нажмите на «Картинки». Затем кликните на иконку фотоаппарата.

У вас будет три варианта загрузить свое изображение для поиска:

Указать ссылку.
Загрузить файл с компьютера.
Перетащить изображение непосредственно в область поиска.

Способ № 2

Очень удобный способ для тех, кто использует по умолчанию браузер «Google Chrome». Если вы нашли нужную вам картинку, но вас, допустим, не устраивает ее размер или качество, то нажав на нее правой кнопкой мыши, кликните «Найти картинку (Google)» и Гугл предоставит вам все варианты изображения.

Результат

Вот что нам выдал Гугл после поиска фото Vision Mercedes-Maybach 6:

Здесь Гугл предлагает дополнительные критерии поиска по размерам, похожие изображения и сайты, на которых может находиться ваше искомое изображение.

Поиск по картинке в

Я ндексе

Далее рассмотрим поиск по картинке в самой мощной поисковой системе рунета — Yandex. Здесь, как и в Google отыскать изображение можно двумя способами, которые практически идентичны с Гуглом.

Способ № 1

Для поиска по картинке в Яндексе перейдите по ссылке yandex.ru/images или перейдите на главную страницу Yandex и нажмите на «Картинки». Затем кликните на иконку фотоаппарата.

Как и у Google, имеется три варианта загрузки изображения для поиска:

Ввести адрес картинки, то есть URL.
Загрузить файл с компьютера.
Перетащить изображение непосредственно в область поиска.

Способ № 2

Данный способ удобен для тех, кто использует браузер Яндекса по умолчанию. Как и в случае с Гугл, просто кликните на нужную картинку правой кнопкой мыши, затем «Найти это изображение в Яндексе».

Результат

Вот что нам выдал Яндекс после поиска фото Mercedes-Benz 300SL, 1954 г.:

Яндекс, в отличие от Гугла, не старается угадать что именно изображено на фото, вместо этого он предлагает удобную таблицу со всеми возможными размерами.

Поиск по фото в TinEye

Для теста мы выбрали фотографию Jaguar E-Type, 1965 г., намеренно удалив из названия любое упоминание о Jaguar. Как видно на скриншоте ниже, TinEye справился на отлично. Нашел 61 результат и даже указал правильное название автомобиля.

Какой выбрать сервис для поиска картинок?

Подвести итог можно очень просто. Во время проведения эксперимента мы тестировали не одно изображение в различных сервисах. На наш взгляд, данные три справились более чем хорошо и как нам кажется, лучше всего использовать Гугл или Яндекс, так как последнее приложение на английском языке. Если с языкового барьера нет, то смело можно использовать то, которое нравиться больше. Также стоит отметить, что вышеупомянутые сервисы конечно же не совершенны, поэтому, при поиске чего-то специфического, можно протестировать все три. Но помните, что если они не справились с вашей задачей, то никто больше и не справиться. Далее рассмотрим, как осуществить поиск по картинке с телефона.

Поиск по картинке с телефона (Android, iPhone).

Чтобы найти фото, картинку или любое другое изображение с телефона, не нужно прикладывать никаких усилий. Все точно также легко и просто, как и на обычном компьютере. Поиск можно осуществить по картинке, которая у вас на смартфоне или по той, которую вы нашли в интернете.

Итак, допустим, вас заинтересовала фотография девушки, которая изображена ниже и вы бы хотели узнать о ней больше. Для этого, конечно, вам нужно отправить ее в поиск одной из поисковых систем Google или Yandex.

Тапните на фото и удерживайте до появления всплывающего меню.

Кликните на «Найти это изображение в Google» и в мгновенно попадете на страницу с результатами того, что нашел поисковик. В Яндекс браузере вы сможете проделать точно такую же манипуляцию. Если ваша картинка или фото находится у вас на смартфоне, тогда для поиска вам нужно проделать такие же шаги, как и на компьютере (см. начало статьи).

Поиск по картинке при помощи мобильных приложений.

Далее мы рассмотрим способы поиска по картинке, для которых требуется установка стороннего приложения на смартфон.

— 1 —

Google Lens (Google Объектив) (Android) (iOS)

Отличное приложение, которое работает как искусственный интеллект и с помощью вашей камеры может определить, что находится в вашем объективе. То есть в реальном времени вы можете узнать практически обо всем, где бы вы не находились. Например, во время шопинга, выбирая какую-либо вещь воспользуйтесь приложением Гугл Объектив и он тут же выдаст все похожие, или те же вещи в различных магазинах, где вы сможете выбрать доступную для себя стоимость. Не знаете породу собаки, пожалуйста, открываем Гугл Объектив и узнаем породу и т.д.

Также, данное приложение очень удобно сканирует различного рода текст, ссылки и др. Это значит, что если находясь за настольным компьютером вам нужно отправить ссылку кому-либо в мессенджер, то просто наведите камеру своего смартфона на нужную ссылку, кликните на нее и вы тут же можете ее скопировать, отправить или просто перейти на нее со своего телефона.

— 2 —

Данное приложение помогает найти какие-нибудь товары в магазинах. Допустим, вам что-то понравилось, вы тут же можете сфотографировать данный предмет, вещь и т.д. и приложение поможет вам найти место, где можно это купить.

Браузерные расширения по поиску картинок, фото и изображений.

Таким образом, вы можете использовать все четыре сервиса одновременно, для поиска нужного изображения. Чтобы начать, установите расширение в ваш браузер.

После установки вы сможете настроить расширение, в каких сервисах искать, а также в каком окне открывать страницу с результатами (в фоновых или активных, для этого кликните на шестеренку «настройки»).

После настройки расширения, вы спокойно можете его использовать по назначению. Кликнув правой кнопкой мыши, как в Гугле и Яндексе, вы сможете увидеть новый подраздел «Искать это изображение». Кликаете и расширение перенаправит вас к результатам.

Но это еще не все, PhotoTracker Lite имеет еще одну приятную функцию поиска. Это «Иконка быстрого поиска», где все результаты будут загружены еще быстрее (вкл. и откл. в настройках расширения).

После клика на поиск у вас откроются результаты во всех выбранных (в зависимости от настроек) сервисах.

Стоит отметить, что данное расширение справляется со своей задачей очень хорошо и может быть очень полезно для тех, кто занимается фотографией, имеет непосредственное отношение по работе с изображениями и т.д.

Смотрите видео о том, как использовать расширение PhotoTracker Lite:

Несмотря на все недостатки, которые могут случиться при использовании данных сервисов и приложений, они все равно являются лучшими, которые существуют на сегодняшний день.

Яндекс.Поиск по картинкам научился искать похожие изображения

Команда сервиса Яндекс.Картинки сообщила о дополнении алгоритма «Сибирь» технологией, основанной на глубоких нейронных сетях. Благодаря этому в Яндекс.Картинках теперь можно искать не только копии определенного изображения, но и похожие на него картинки.

Такой поиск пригодится для решения задачи поиска не точных копий загруженного изображения, а похожих не него изображений, которые демонстрируют вариации изображенного объекта. Если в интернете есть копии загруженной картинки, то они также выдаются в ответ по запросу, а новая возможность расширяет и дополняет ответ поиска врезкой с похожими изображениями.

Так, по фотографии кроссовок, загруженной в Яндекс.Картинки, можно найти изображения этих кроссовок в разных ракурсах, и другие модели, похожие на них.

Компьютер «видит» изображения совсем иначе, чем человек, поэтому среди найденных картинок могут оказаться и не совсем похожие. По сути, алгоритм поиска по картинкам похож на алгоритм поиска текстов — по каждой картинке выделяются «визуальные слова», они распределяются по словарям, а затем сопоставляются с визуальными словами по другим картинкам. Поэтому в поиске похожих картинок пока еще встречается много фейлов.

В перспективе поиск по картинке станет точнее и будет давать развернутый ответ на запрос пользователя, сможет распознавать и описывать то, что изображено на загруженной картинке. Алгоритм будет искать не только дубликаты картинок, но и фейковые аккаунты, фейковые объявления. Ведется работа над поиском товара по картинке – поиск скажет пользователю, как называется этот товар, и в каком магазине можно его приобрести. Об этом сообщил менеджер Яндекса Майк Томшинский в своем докладе на конференции IBC Russia.

Напомним, Яндекс запустил функцию визуального поиска по Картинкам в сентябре 2013 года. Функционал базируется на технологии компьютерного зрения, созданной разработчиками Яндекса, которая называется «Сибирь» (от англ. CBIR – Content-based image retrieval, то есть поиск изображения по содержанию).

Узнайте, как искать похожие изображения в интернете и их преимущества

Опубликовано 03.03.2021

Если вы хотите узнать, как искать похожие изображения, то вы приземлились в правильном месте. В этом описании мы расскажем вам обо всех деталях, имеющих отношение к поиску изображений. Прочитав этот пост, вы не только узнаете, как искать похожие изображения, но и узнаете о преимуществах этого поиска.

Поиск похожих изображений также известен как обратный поиск изображений. Это удивительно простая техника, которую может понять даже непрофессионал. Многие инструменты могут помочь вам найти похожие изображения, но ниже, мы дали информацию о самых простых в использовании.

Чтение об этом обратном поиске изображений также поможет вам понять, как искать похожие изображения. После прочтения о работе инструмента вы также получите подробный список преимуществ и применений рис.

Как искать похожие изображения?

Если вы хотите искать похожие изображения, вам сначала нужно узнать о лучшей платформе. Существует более сотни поисковых систем изображений и инструментов в интернете, и это может быть чрезвычайно трудно для вас, чтобы выбрать наиболее подходящий сервис. Мы бы лично предложили вам использовать онлайн-инструменты поиска обратного изображения, такие как тот, который предлагает SearrchEngineReports.net, потому что поисковые системы изображений всегда будут сохранять ваш контент в своей базе данных. Инструменты веб-сайта, с другой стороны, обеспечат вам безопасную среду поиска.

Чтобы найти похожие изображения с помощью инструментов, все, что вам нужно, это:

открыть Searchenginereports.net и перейдите к инструменту обратного поиск по фото.
Используйте параметры загрузки, чтобы ввести изображения / ключевые слова в инструменте.
После ввода содержимого, вы должны нажать на кнопку «поиск похожих изображений».

Обратный инструмент поиска изображений позволит вам получить аналогичные изображения и другие соответствующие результаты менее чем за десять секунд.

Преимущества поиска похожих изображений с помощью обратной техники поиска изображений!

Вот некоторые из преимуществ поиска похожих изображений!

Поиск подходящих рецептов

Иногда у вас есть только фотографии еды, которую вы любите. Если вы хотите создать это привлекательное блюдо, вам, безусловно, потребуется профессиональная консультация и точный рецепт. Вы можете легко получить рецепт еды в изображении, если вы используете обратную технику поиска изображений.

Развенчайте фотографии в социальных сетях и новости

Вы должны знать, что социальные медиа является домом для поддельных новостей и аккаунтов. Если вы хотите узнать о поддельных аккаунтах и новостях из социальных сетей, Вам нужно сохранить изображения/сообщения и загрузить их в инструменты поиска обратных изображений. Используя опцию поиск похожих изображений, вы можете узнать детали учетных записей с одинаковыми изображениями и подделать их идентичность.

Проверьте подлинность произведения искусства

Если вы хотите разместить изображение на своем сайте или блоге, вы должны проверить его подлинность. Более 50% графического контента, опубликованного в интернете, копируется и манипулируется с другой половины. Прежде чем использовать изображение, вы должны проверить, используется ли оно в каком-либо другом источнике. Вы также должны знать, что вы также можете помочь вам проверить, не дублирует ли кто-то ваши изображения и не использует ли вашу тяжелую работу с помощью этой техники поиска по изображениям.

Поиск квартиры

Еще одним преимуществом поиска похожих изображений с помощью методов/инструментов обратного поиска является поиск нужного вам дома или квартиры. Если вы получили объявление, содержащее только фотографию объявления, вы можете легко использовать метод поиска по изображению, чтобы получить полную информацию о местоположении и доступности объекта недвижимости. Вы также получите информацию о происхождении изображения, чтобы напрямую связаться с владельцем дома.

Поиск имен знаменитостей

Если у вас есть изображения людей, о которых вы не знаете, вы можете легко воспользоваться помощью обратного поиска изображений. Когда вы используете опцию поиска похожих изображений после ввода фотографий этих людей, вы получите полную информацию об их личности. Вы также найдете множество других изображений, которые индексируются в поисковых системах.

Найдите подробную информацию о немаркированных продуктах

Это еще одно важное преимущество поиска похожих изображений/методов обратного поиска изображений. В интернете можно найти тонны изображений, на которых нет подписей и надписей о содержимом. Самым ярким примером в этом отношении является Pinterest. Вы можете использовать метод обратного поиска, чтобы узнать все подробности о содержании изображений. Эта информация особенно важна, когда вы должны принять решение о покупке продукта. Есть много преимуществ использования техники обратного поиска и поиска похожих изображений, но мы бы хотели, чтобы вы, ребята, пока протестировали вышеперечисленные. Если вы хотите получить подробную информацию о поиске обратного изображения и для каких других целей он может быть использован, вам следует оставаться с нами!

Как искать похожие картинки в яндексе

Добрый день, друзья. Как найти похожее фото в интернете? Часто бывает, что человек нашел интересную картинку в интернете, и ему хочется найти похожую на неё, но он не знает как. Также, люди часто ищут своих родственников по фотографиям, портретам и это у них получается. Для этого есть специальные сервисы.

Также, с помощью данных сервисов, можно проверить картинку на уникальность, ведь ни для кого не секрет, что уникальные изображение очень хорошо индексируются и продвигаются. Я тоже раньше часто проверял картинки на уникальность с помощью специальных сервисов. Самые главные из них, это Яндекс и Google картинки. Но, кроме них, есть и другие сервисы. В данной статье мы рассмотрим поиск по через Гугл с Яндексом, сервис TinEye и дополнения PhotoTrackerLite.

Для чего ещё люди ищут похожее фото в интернете?

Человеку интересно, какую фотографию установил в соц. сети его виртуальный друг, свою или чужую?
Чей профиль пользователя в социальной сети?
Кто же снят на фотографии, какой актёр, спортсмен, певец? Это важно, если вы сколько не стараетесь, но не можете это вспомнить?
Настоящее перед вами картина, или копия?
Хочется найти похожее фото, но в ином качестве (яркое и контрастное, вместо тусклого, черно-белого).

Как мы уже выяснили, люди искать картинки могут по различным причинам. Но, сам способ подобного поиска практически один. Итак, давайте разберём 4 метода бесплатного и быстрого поиска по фотографиям людей в интернете.

Через Яндекс Картинки

Я думаю, вы отлично знаете данный сервис. Найти его легко, достаточно кликнуть под поисковой строкой этого поисковика по ссылке «Картинки».

Он начинает искать дубликаты изображения. Также, он ищет снимки, которые немного имеют отличия от оригинала. Соответственно, в перечне похожих изображений вы можете различные фото одной местности.

Итак, чтобы поискать дубликаты фото, кликнем на ярлык фотоаппарата, находящийся после поисковой строке в Яндекс Картинках. Перед этим я скачал фото Сергея Есенина в детстве, и именно его я и буду искать.

В данном сервисе мы можем поступить двумя путями, или загрузить фото с компьютера, или вставить его ссылку.

Как мы видим по полученным результатам, на первом песте стоит оригинал, далее Яндекс нашел множество детских фотографий, с похожей прической, даже Сыроежкина из фильма электроник, но Есенина больше не нашел. Зато, это фото Есенина идёт в столбец после найденных фотографий. При этом, Яндекс показывает сайты, на которых оно установлено.

Чем отличается данный поиск от Гугла? В Яндексе явно не сообщается, кто именно показан на фото. Если вы ищете не известного человека, это обстоятельство может затруднить поиск. Но, зато, фото найдено в разных размерах. То есть, вы можете выбрать снимок в более качественном разрешении.

Гугл Картинки

Войти в данный сервис можно также, как и в Яндексе. Только в поиск нужно ввести Гугл Картинки, и в новом окне в поиске будет стоять данная команда.

Итак, кликнем по данной ссылке и войдём в Google Pictures. Также, как и в Яндексе мы видим изображение фотоаппарата, на который нам и нужно кликнуть, чтобы загрузить картинку с компьютера.

Итак, у нас всплывает окошко, в котором данный сервис предлагает загрузить картинку двумя способами, с компьютера и по электронному адресу. Что интересно, если человек использует браузер Хром, то необходимую картинку есть возможность просто перетащить в данный поисковик мышкой, и мы получим нужный результат.

На этот раз я ввёл портрет маленького Саши Пушкина, и Google выдал результат.

Как мы видим, изображений меньше. Оно и понятно, когда Пушкин был маленьким, Фотоаппарат ещё не придумали, а его детских портретов мало.

Кроме прочего, в Chrome у нас есть возможность выбрать нужную картину, кликнуть по ней для увеличения. Затем ещё раз кликнуть правой клавишей и в ниспадающем меню выбрать вкладку «Найти картинку».

Как мы видим, на этот раз Гугл нашел в основном портреты Пушкина разной редакции. Кроме этого, данный поисковик нам сообщает несколько раз, что это именно Пушкин. Мы можем нажать на любое из данных изображений и узнать информацию про данный портрет более подробно. Или, можно выбрать из представленных портретов картинку в большем разрешении и скачать её на компьютер.

Дополнение PhotoTrackerLite

Для поиска похожих изображений и не заходить на прочие ресурсы, можно скачать дополнение для браузера PhotoTrackerLite. Данное расширение не является самостоятельной программой для поиска. Это именно расширение, которое нужно встроить в браузеры Хром, Опера, Яндекс и прочие. С помощью данного дополнения ваш браузер получит новые возможности. Итак, посмотрим, как установить дополнение, используя для этого Chrome (в прочих обозревателях всё происходит подобными действиями).

Итак, нам нужно войти в настройки, кликнув по ярлыку с тремя вертикальными точками. У нас появляется контекстное меню, где мы выбираем вкладку «Дополнительные инструменты», затем «Расширения».

Как видите, мы попали на страницу с расширениями, установленными в этом браузере. Нам же нужно кликнуть по 3 горизонтальным линиям в левом углу.

В левой части браузера у нас откроется новый столбец, внизу которого нам нужно выбрать «Открыть интернет магазин…».

У нас появляется магазин расширений браузера Хром. В нем мы видим тысячи бесплатных дополнений. В строку поиска нужно ввести название «PhotoTrackerLite». Данное дополнение включаем в себе функции Гугл, Яндекса, TinEye и браузера Bing. Нажимаем «Ввод».

У нас появилось новое окошко, с данным дополнением. Жмём синенькую кнопочку «Установить» и дополнение начнёт устанавливаться в этом обозревателе.

Браузер переспрашивает «Установить…», устанавливаем.

Итак, рядом с адресно строкой у нас появилась иконка данного расширения, увеличительное стекло с зелёной заливкой. Кликнем по нему, и у нас открывается ниспадающее меню, где мы видим различные поисковые системы. Нам нужно выбрать, какие из данных поисковиков мы будем применять. Сейчас они все включены. Можно оставить как есть.

Итак, нам нужно найти дубликаты наших картинок. Для этого, на нужном сайте выберите изображение, которое желаете найти, и кликните по ней правой клавишей. В контекстном меню выбираем вкладку «Искать это изображение», рядом с которым стоит ярлык с лупой.

После этого, у нас открываются в обозреватели сразу несколько окон, в каждом из которых есть данное изображение. Причем найденные разными данными поисковиками. Просматриваем их все и просматриваем. Затем, понравившуюся картиночку скачиваем на компьютер.

TinEye

Это иностранный сервис на английском языке. Попасть на него можно по ссылке… Он функционирует по принципу распознавания картинок. Причем, в его базе находится более 18000000000 элементов различного контента. Войдя на главную страницу, нам бросается в глаза адрес ввода картинки. Также, её можно загрузить с ПК, нажав на кнопочку со стрелкой.

Как мы видим, сервис нашел 243 похожих изображений портрета Пушкина, которые находятся на разных сайтах. Можно выбрать любой, и скачать оттуда нужную картинку. Минусом является то, что на части ссылок сообщается, что это Пушкин, на другой, нет. Также, справа мы видим по мнению сайта похожие картинки из сервиса Adobe Stock. Хотя, на мой взгляд, совершенно разные. Вы также можете просмотреть все 243 картинки и выбрать лучшую!

Вывод: — Как найти похожее фото в интернете вы теперь знаете и понимаете, что это довольно просто. Я думаю, что вы теперь без проблем сможете найти нужных людей!

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

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.

PhotoTracker Lite – поиск 4в1

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.

Как найти оригинал заданного изображения

Добро пожаловать, дорогой читатель блога budovskiy.com.ua, на очередную страничку, которая будет посвящена обзору веб-сервисов поиска картинок по заданному файлу изображения. С такой необходимостью часто сталкиваются дизайнеры, веб-мастера и рекламные агентства. Служб поиска похожих изображений сейчас достаточно много, однако по опыту работы я выделил для себя три основных инструмента — Tineye, Google Images и Яндекс Картинки , про которые и пойдет речь ниже. 🙂

Что же можно сделать с такими вот сервисами и какая их область применения?

Для проверки уникальности картинки (фотографии). Это в том случае, если у вас уже есть картинка и вы хотите удостовериться, что она оригинальная.
Для поиска автора изображения . С помощью поиска похожих картинок вы можете найти не только сам оригинал файла, но и автора который его создал. Возможно, что он занимается дизайном, и вы захотите заказать логотип или фирменный дизайн у него.
Часто девушки грешат тем, что выкладывают чужие фотографии и выдают их за свои. Благодаря веб-сервисам вы легко придете к истине и найдете кому принадлежит фото той знойной красотки на фото. 🙂
Для дизайнеров это помогает в поиске готовых идей или фотобанков (фотостоков) с похожими картинками.
Поиск изображения лучшего качества (с другим разрешением, в другом формате).
Для поиска сайтов, которые незаконно используют ваши изображения .

Помимо всего перечисленного вы также можете увидеть всю историю изменений оригинального файла. Особенно забавно это видно на примере популярных сейчас картинок-демотиваторов, где исходник один, а размноженных изображений очень много. Оригинал и авторство картинки определяется по дате его размещению в сети Интернет.

Поиск картинок по файлу изображения в Tineye (Тинай)

Tineye можно назвать настоящим первопроходцем в области поиска по изображениям. В этом он опередил своего главного конкурента — Гугл. Основан сервис в Канаде в 2008 году. Особенностью службы является то, что поисковой механизм ищет не по названию картинки или тегам ALT и Title, а по содержимому самого изображения.

На сегодняшний день в индексе этого поисковичка уже более 2 миллиардов изображений. Благодаря этому веб-сервису удалось по фото восстановить личность неизвестного солдата. Для поиска достаточно лишь миниатюрного клочка изображения любого качества. Сервис анализирует цветовую гамму, оттенки, распознает изображения и выдает похожие картинки.

Пользоваться эти инструментом очень легко. Для этого перейдите на сайт Tineye и загрузите в систему файл изображения (картинки) по которому хотите произвести поиск.

Для загрузки файла есть несколько вариантов. Если файл хранится локально у вас на компьютере, тогда просто в поле Upload Your Image (1) нажмите на кнопку Обзор и выберите нужный файл.

Альтернативный способ загрузки — указать Web ссылку в виде URL адреса в поле Enter Image Address (2).

Для гурманов есть еще и третий способ (3) — перетащить файл картинки с локальной директории и кинуть в браузер на страничку сайта сервиса (Drag & Drop).

После загрузки картинки жмакните по кнопки Search (Поиск) и наслаждайтесь результатом. Для удобства пользователей в Тинай также имеется набор плагинов к различным браузерам (4).

Результаты поиска можно отфильтровать по лучшему совпадению, самому большому изменению оригинала и по размеру картинки.

Google Images (Гугл Картинки) — монстр поиска по изображениям

Если говорить про поиск картинок вообще, то Google был здесь первым, так как начал индексацию фото еще с 2001 года. Однако поиск по заданному файлу изображения был введен в 2008 году, проект был назван Google Images. Естественно, что аудитория такого монстра как Гугл существенно больше, чем Тинай. Соответственно в базе Google проиндексировано свыше 10 млрд. изображений.

Сервис дислоцируется по адресу images.google.com. Заходим по этому URL. Для осуществления поиска по фото разработчик предлагает воспользоваться одним из четырех вариантов поиска.

Просто перетащите картинку (1) с вашего локального компьютера или сети Интернет в область поиска. Реализуется технологией Drag&Drop, однако может не работать с некоторыми версиями браузера.
С помощью Web-адреса (url ссылки) картинки или фотографии. Cкопируйте ссылку изображения в буфер обмена (3). Далее перейдите в строку поиска и нажмите на иконку фотоаппарат (4). В поле указать ссылку вставьте адрес картинки.
«Загрузить файл» (2) с локального компьютера. Как и в предыдущем способе нажимаем на пиктограмму фотоаппарата и с помощью пункта Загрузить файл выбираем файл с нужным изображением.
Последний способ использует плагин для Chrome или Firefox. После установки плагина вы сможете производить поиск по любой картинке, просто нажав правой кнопкой на изображение.

Чем больше похожих изображений находится в сети, тем точнее будет результат. Самые большие совпадения будут по произведениям искусства, маленькие по детским рисункам. Поиск фотографий в Гугл осуществляется и по содержимому самого изображения и по данным в описании (тегах).

В результате поиска выводится выдача, которая отличается от стандартной. В ней также все картинки упорядочены по наиболее точному совпадению. Отображается информация о том, сколько найдено результатов и выводится предположение о том, что изображено на картинке.

На рисунке видны результаты поиска по фотографии прекрасной актрисы Анджелины Джоли. 😀 В результатах отражены:

1. Копия исходного изображения и его размер.

2. Фильтр выбора других размеров изображения. Под фильтром поисковая система дает предположение, «Скорее всего, на картинке … «. Эти данные берутся на основе анализа большого количества описаний с похожими изображениями.

3. Инструменты поиска — для вызова дополнительных параметров поиска.

4. Похожие изображения, которые больше всего соответствуют содержимому графического файла — гамме, оттенкам и т.п.

5. Страницы с подходящими фотографиями на основе заданного изображения.

Если вы ищете картинку лучшего качества, то для вас будет полезен пункт Все размеры (2). По умолчанию отображаются все результаты, отсортированные начиная от самого большого размера (разрешения) картинки.

Дальше в выдаче располагается блок Похожие изображения (4) в нем в порядке убывания располагаются самые идентичные исходному изображению и описанию картинки. Это удобно, если вы ищите идею или хотите подобрать что-то из ассортимента.

Следующий блок (4) — непосредственно выдача результатов поиска по исходному изображению. Тут вы найдете ссылки на странички в Интернет, где размещается такая же картинка. По этим ссылкам можно определить, кто является родоначальником картинки и посмотреть как она размножалось во времени. Таким же образом можно получит список тех, кто незаконно использует ваши труды.

В сервисе также есть ряд дополнительных инструментов (3), которые реализованы в виде фильтров. Приведем некоторые из них.

Размер изображения — можно указать большой, средний, маленький, указать точный или задать размер от определенного разрешения.

По времени размещения — можно указать за всё время, за неделю, за сутки или задать временной интервал.

Тип фотографии — здесь доступны такие типы как Лица, Фотографии, Клип-арт, Черно-белые рисунки.

Для защиты от выгрузки изображений adult (взрослой) тематики стоит по умолчанию умеренный фильтр, который также можно настроить. При необходимости можно также задать тона, в каких искать похожие фотографии.

Яндекс Картинки — отечественный поиск фотографий и картинок в Интернет

На сегодняшний день Yandex проиндексировал более 5 млрд. картинок по всему Интернету. Это вдове меньше, чем Google, однако выводит его на второе место среди обозреваемых сервисов. Старт поиска картинок в Яндекс пришелся на 2002 год, именно тогда в выдаче появились картинки, а не просто ссылки на странички, где они находились.

Позже уже в 2007 году Yandex обзавелся специальным поисковым роботом, который анализировал только изображения. В процессе развития он обрастал различными фильтрами ( по цвету, типу размеру изображения ), что улучшало ранжирование выдачи. Однако до 2010 года отечественный сервис продолжал искать только по описаниям и тегам к изображению. Первая бета версия поиска фотографий и картинок по заданному изображению появилась в 2010 года.

Официальный запуск сервиса похожих изображений пришелся на конец 2011 года. Чтобы воспользоваться сервисом перейдите по адресу http:\images.yandex.ru либо просто на официальной стартовой странице Яндекс над строкой поиска выберите пункт «Картинки«.

В отличие от двух предыдущих ресурсов, Яндекс пока что не позволяет задать исходную картинку с произвольного места положения (Интернет, локальный компьютер). Поиск подобных изображений будет доступен лишь для тех файлов, рядом с которыми в поиске сервиса будет стоять отметка «Похожие«.

Итак, вернемся к выдаче результатов поиска. Как и у Гугла, здесь также есть ряд фильтров, таких как Размер изображения, Цвет, Тип и Дата изображения .

В Яндексе фильтр Тип картинки, помимо стандартных Фото, Клипарт, Лица, Рисунки и чертежи, также включает тип Демотиватор. Эти картинки с черной рамкой и забавным комментарием, довольно популярные в Рунете.

В правой части доступна сортировка по размеру. А также настройка семейного фильтра — для того чтобы ограничить доступ к картинкам взрослой тематики.

Просмотр результатов поиска возможен либо в виде бесконечной ленты с помощью прокрутки либо в режиме слайд-шоу.

Ну и напоследок пару слов про трафик, который дают изображения. На сегодняшний день трафик с Google Images превышает таковой с Яндекс.Картинок в 2-3 раза. Это в целом соизмеримо с объёмами проиндексированных изображений (10 vs 5 миллиардов изображений). К тому же много картинок с базы Yandex имеет именно забугорное происхождение.

Несмотря на столь эволюционные подвижки в поиске картинок и фотографий, поисковики по-прежнему отдают приоритет в ранжировании описаниям в тегах ALT и Title. Посему, не забывайте заполнять теги и следите, чтобы директория с изображениями не была закрыта от поисковиков!

На этом, пожалуй, все. Спасибо за Ваше внимание! Надеюсь, что статья оказалась Вам полезна. Подписывайтесь на RSS ленту и следите за новыми анонсами в Twitter .

На десерт в этот раз видео в тему про поиск похожих картинок в Гугл.

Как найти похожие изображения в Интернете с помощью обратного поиска изображений

Обратный поиск изображений — это метод поиска, при котором изображение используется в качестве поискового запроса вместо текста. Если вы хотите отслеживать свои изображения в Интернете, хотите проверить чью-либо личность, проверить подлинность изображения, выполнить поиск по изображению или узнать, откуда взялось изображение, обратный поиск изображений — лучший вариант. Он может помочь вам найти похожие изображения в Интернете и быстро найти связанные изображения со всего Интернета.

Хотя большинство популярных веб-браузеров Google, Bing и Yandex включают функцию обратного поиска изображений, для этого также доступно множество сторонних инструментов. Вам просто нужно загрузить изображение и заставить инструмент искать похожие изображения в своей базе данных. Инструменты подбирают изображение по форме, цвету, узору и текстуре.

Найти похожие изображения в Интернете

Функция Google использует метод обратного поиска изображений для поиска похожих изображений в Интернете.Вам просто нужно загрузить изображение, и оно проанализирует отправленное изображение с точки зрения его формы, цвета и рисунка. Затем Google сравнивает отправленное изображение с миллионами изображений в своей базе данных и показывает наилучшие аналогичные результаты.

1] Как выполнить обратный поиск изображений с помощью Google

Перейдите на сайт www.images.google.com и щелкните значок камеры в строке поиска. Затем вы можете загрузить изображение или вставить URL-адрес изображения в строку поиска для поиска похожих изображений в Интернете.

Щелкните вкладку « Поиск по изображению» после загрузки изображения.

Google предоставит вам список визуально похожих изображений с указанием мест их использования. Google также иногда использует метаданные и описание изображения, чтобы найти похожие изображения.

2] Служба поиска изображений TinEye

Обладая огромной базой данных, содержащей более 15 миллиардов изображений, это вторая по популярности служба поиска изображений в мире.И Google Image Search, и TinEye известны своими точными результатами. TinEye, служба поиска изображений, также доступна в виде плагинов для браузера
Firefox, Chrome, Safari, IE и Opera. Однако точный алгоритм, используемый TinEye, никогда не раскрывается, но, похоже, он анализирует изображение с помощью технологии идентификации изображения, а не по метаданным или ключевым словам.

TinEye также предлагает функцию извлечения цвета на основе MulticolorEngine, где вы можете искать визуально похожее изображение с точно такими же цветами.Проверьте это здесь.

3] Яндекс обратный поиск изображений

Яндекс, самая популярная поисковая система в России, также предлагает функцию обратного поиска изображений, которая позволяет пользователям искать дубликаты изображения в Интернете. Как и при поиске изображений в Google, вам необходимо загрузить изображение или вставить URL-адрес изображения, чтобы найти дубликат. Затем поисковая система просматривает свою большую базу данных и дает вам наилучшие результаты. Посетите Яндекс.Поиск изображений и нажмите на значок камеры справа.Вы можете загрузить изображение или ввести его URL.

4] CTRLQ.org

Это служба поиска картинок Google, специально созданная для ваших мобильных устройств. Этот инструмент помогает пользователям выполнять обратный поиск изображений на своих мобильных телефонах. Просто откройте инструмент на мобильном устройстве, нажмите кнопку «Загрузить изображение» и загрузите любую фотографию из памяти мобильного телефона. Нажмите «Показать совпадения», чтобы увидеть визуально похожие изображения в Интернете. Вы можете ознакомиться с инструментом здесь.

5] Image Raider

ImageRaider.com — еще одна служба обратного поиска изображений, которая использует такие поисковые системы, как изображений Bing , изображений Google и Яндекс для получения похожих изображений. Примечательной особенностью Image Raider является то, что вы можете искать до 20 изображений за один раз. Вы можете загрузить изображение, вставить URL-адрес изображения или связать изображения с DeviantArt или Flickr, чтобы выполнить обратный поиск изображений в Image Raider.

6] Bing

Если вы хотите найти дополнительную информацию об изображении, для которого у вас нет контекста, вы можете использовать обратный поиск изображений в Bing.Он позволяет загружать изображение или использовать URL-адрес изображения в Интернете, а затем выполнять поиск. Он также будет отображать похожие изображения и ссылки на веб-сайты с этими изображениями.

Если вы хотите найти дополнительную информацию об изображении, для которого у вас нет контекста, вы можете использовать обратный поиск изображений в Bing. Подробнее об этом можно прочитать в этой публикации «Советы и рекомендации по поиску Bing».

Сообщите нам, если мы что-то упустили.

Взгляните на эти частные поисковые системы, которые вам следует использовать, если конфиденциальность важна для вас.

Поисковая система распознавания лиц и обратный поиск изображений

Что такое обратный поиск изображений?

Обратный поиск изображений — это метод, который позволяет находить вещи, людей, бренды и т. Д. По фотографии.

При выполнении обычного поиска вы обычно набираете слово или фразу, относящуюся к информации, которую вы пытаетесь найти; когда вы выполняете обратный поиск изображений, вы загружаете изображение в поисковую систему.

В результатах регулярного поиска вы получите список веб-сайтов, которые связаны с этими фразами.

Когда вы выполняете обратный поиск изображений, в результатах вы получаете фотографии похожих вещей, людей и т. Д., Связанные с веб-сайтами о них. Обратный поиск по изображению — лучшее решение для поиска похожих изображений, их меньших / больших версий или двойного содержимого.

Самая известная поисковая машина обратного изображения — это Google Images.

Как отменить поиск изображений?

Для выполнения обратного поиска изображений необходимо загрузить фотографию в поисковую систему или сделать снимок с камеры (он автоматически добавляется в строку поиска).Обычно вы загружаете изображение в строку поиска или в какую-либо специальную область на странице.

При выполнении обратного поиска изображения обратите внимание на технические требования, которым должно соответствовать ваше изображение. Обычно они связаны с размером, качеством и форматом изображения, но иногда также с композицией фотографии или изображенными элементами.

Загруженная фотография используется для поиска. Он измеряется и анализируется, чтобы найти похожие изображения или картинки с похожими объектами.Лучший обратный поиск изображений поддерживается высококачественными изображениями.

Механизм обратного поиска изображений можно использовать на мобильных телефонах или любом другом устройстве.

Больше, чем поиск изображений в обратном направлении

PimEyes использует механизм обратного поиска изображений и дополняет его технологией распознавания лиц, чтобы вы могли найти свое лицо в Интернете (но только в открытом Интернете, за исключением социальных сетей и видеоплатформ). Как и при обратном поиске изображений, вы выполняете запрос с использованием фотографии, и в результатах вы получаете список проиндексированных фотографий.

Но PimEyes — это нечто большее. В результатах мы отображаем не только фотографии, похожие на ту, которую вы загрузили в строку поиска, но и изображения, на которых вы появляетесь на другом фоне, с другими людьми или даже с другой стрижкой. Это улучшение возможно благодаря тому, что наша поисковая система фокусируется на конкретном лице, а не на всей картинке.

Попробуйте систему обратного поиска изображений PimEyes и найдите в Интернете, где появляется ваше лицо.

4 лучшие поисковые системы для поиска визуально похожих изображений

автор Иван Енич

Эксперт по поиску и устранению неисправностей

Увлеченный всеми элементами, связанными с Windows, и в сочетании со своим врожденным любопытством, Иван глубоко погрузился в понимание этой операционной системы, специализируясь на драйверах и устранении неполадок с драйверами.Когда он не занимается … Читать дальше Обновлено: 1 марта 2021

Размещено: ноябрь 2016 г.,

Сегодня изображения — одна из самых важных частей Интернета, и некоторые системы облегчают нам их поиск.
Вы хотите узнать название какой-нибудь удивительной картины или обоев, которые использует ваш друг, вы используете поисковую систему.
Google может помочь вам найти визуально похожие изображения благодаря механизму поиска определенного изображения по внешнему виду.
Если вы хотите узнать, как найти похожие изображения и другие поисковые системы, продолжайте читать нашу статью ниже для получения дополнительной информации.

Мы ищем новые изображения ежедневно, особенно если наша работа связана с поиском и использованием различных изображений. Но иногда мы имеем представление о том, чего хотим, но не знаем, что именно.

В общем, вы знаете, как выглядит изображение, которое ищете, но не знаете его названия.Что ж, если мы скажем вам, что у вас уже есть все необходимое, чтобы найти желаемое изображение.

Лучшие предложения хостинга для наших читателей — Ограниченное предложение

Передовая технология поисковых систем позволяет нам искать изображения просто по их внешнему виду.

Таким образом, мы составили список лучших поисковых систем для поиска визуально похожих изображений, даже не вводя их настоящих названий.

Какая поисковая система лучше всего подходит для поиска визуально похожих изображений?

Google — самая мощная поисковая система в мире, в этом нет никаких сомнений.Имеет механизм поиска определенного изображения по внешнему виду.

Для поиска в Google по изображению перейдите на google.com , нажмите кнопку камеры в строке поиска и введите URL-адрес изображения. Затем Google автоматически найдет в Интернете любые визуально похожие изображения.

Поиск в Google по изображениям кажется наиболее эффективным в Google Chrome, так как вы можете выполнить поиск, просто щелкнув изображение правой кнопкой мыши и выбрав опцию Искать в Google по изображению.

Параметр «Спросить Кортану» в Microsoft Edge делает то же самое, но по-прежнему не дает таких точных результатов, как Google.

Итак, если Google Chrome является вашим основным браузером, использование функции поиска изображений в Google является наиболее эффективным вариантом. Однако, если вы используете другой браузер, вы можете также проверить другие поисковые системы из этого списка.

TinEye — одна из старейших систем поиска изображений в Интернете. Использовать TinEye даже проще, чем использовать Google Images.

Вы просто открываете сайт, вводите URL изображения, и сайт выполняет поиск по более чем 16 миллионам проиндексированных изображений.

Хотя TinEye работает довольно хорошо, согласно нашим тестам, Google Images действительно показал себя лучше. Если вы ищете своего онлайн-двойника, TineEye, вероятно, не найдет его для вас.

Лучшая особенность

TinEye — это MulticolorEngine. Эта функция позволяет искать изображения по сочетанию цветов. Вы выбираете два цвета, и TinEye покажет вам все изображения, содержащие эти два цвета.

Это отличный вариант для того, чтобы придумывать новые идеи и находить новые изображения, которые могут быть вам полезны. Но имейте в виду, что ThinEye будет искать изображения только с лицензией Creative Commons.

Поисковая система Microsoft также имеет собственный механизм поиска изображений. Bing Image Match работает так же, как и другие поисковые системы изображений.

Вы просто вводите URL изображения или загружаете собственное изображение, и Bing выполнит поиск за вас. Binge Image Match не так точен, как Google, но все же это очень достойный выбор.

Единственное, что, вероятно, будет стоить Bing некоторым пользователям, — это тот факт, что Bing Image Match доступен не во всех странах мира.

CC Search — это поисковая система, которая позволяет искать только материалы Creative Commons. Его основная цель, конечно же, — найти визуально похожие изображения, соответствующие вашему запросу.

Однако даже после того, как вы найдете желаемое изображение, вам необходимо убедиться, что вам действительно разрешено использовать это изображение.Можно сказать, что ребята из CC Search действительно заботятся о законности.

CC Search — это не только система поиска изображений. Вы также можете искать другие материалы, например видео, картинки, музыку и т. Д. Конечно, он будет показывать вам контент только под лицензией Creative Commons.

Надеемся, что эти рекомендации из нашего списка были полезны. Знаете ли вы о некоторых других замечательных инструментах для поиска изображений? Для получения дополнительных предложений, пожалуйста, перейдите в раздел комментариев ниже.

Часто задаваемые вопросы

Была ли эта страница полезной?

Спасибо!

Недостаточно подробностей Сложно понять Другой Связаться с экспертом

Начать разговор

5 увлекательных поисковых систем, которые ищут лица

Лицо не такое уникальное и нестареющее, как отпечаток пальца, но его легко запечатлеть и найти.Распознавание лиц в сочетании с данными с камер наблюдения или онлайн-профилей — мощный инструмент для поиска людей и отслеживания каждого их шага. С другой стороны, поиск по лицу может выявить ваших онлайн-двойников (знаменитостей) или ваш возраст.

Вот несколько поисковых систем распознавания лиц, которые могут доставить вам удовольствие. Посмотрим, что они рассказывают о вас или ваших друзьях.

Знаете ли вы, что вы можете искать в Google по изображениям? Вместо ключевого слова вы можете использовать изображение для поиска похожих изображений.

Щелкните значок камеры для поиска по изображению. Вы можете либо вставить URL изображения , либо загрузить изображение , и Google найдет похожие изображения.

Более того, вы можете заставить Google искать лица, только добавив небольшой фрагмент кода.

Когда вы перейдете в Поиск картинок Google, введите свой запрос, нажмите , введите , а затем добавьте « & imgtype = face » (без кавычек) либо в конец поискового URL, либо прямо перед другой строкой, начинающейся с & .Это еще больше улучшит результаты поиска по лицам.

Ниже приведен пример поиска «базилик» до и после, который вы можете попробовать сами:

Как только вы добавите тип изображения в URL-адрес, вы также найдете эту опцию в Инструменты> Тип .

Google также предлагает распознавание лиц в Google Фото, что означает, что вы можете искать на своих фотографиях людей и даже домашних животных.

2. PicTriev: Распознавание лиц

PicTriev идет еще дальше, фактически ища похожие лица. К сожалению, эта функция доступна только для двойников знаменитостей.

Вам нужно добавить URL-адрес или загрузить фотографию в формате JPG или JPEG размером не более 200 КБ, и поисковая система вернет соответствующие изображения знаменитостей, найденные в Интернете.

В демонстрационных целях я использовал свой собственный выстрел в голову.В то время как PicTriev правильно определил меня как преимущественно женщину, лучшим соперником был Джейсон Кларк. Однако оценка возраста 30 лет очень лестна.

Это работает намного лучше, если вы ищете изображение знаменитости.

PicTriev также позволяет сравнивать сходство двух лиц или оценивать, являются ли фотографии двух лиц одним и тем же человеком. Щелкните значок счетчика в правом верхнем углу, загрузите две фотографии, выберите сходство или идентичность , и пусть PicTriev выполнит свои расчеты.

Прежде чем добавлять фотографии, обязательно следуйте инструкциям по форматированию для достижения наилучших результатов.

3. TinEye: обратный поиск изображений

Обратный поиск изображений TinEye работает почти как Google. Вы можете загрузить изображение или вставить URL-адрес и выполнить поиск по нему. TinEye больше не поддерживает поисковые операторы, что делает его более простым и простым.

В моем тесте TinEye обнаружил три результата, один из которых Google не включил, потому что сайт умер много лет назад. Кроме того, он пропустил новый результат, который получил его старший брат. На мой взгляд, это означает, что поисковый индекс TinEye в значительной степени устарел.

В отличие от Google, TinEye ссылается непосредственно на страницы, на которых были найдены изображения, и пропускает похожие изображения.

4. PimEyes: поиск по лицу

Подобно обратному поиску лица Google, PimEyes использует изображения и распознавание лиц для поиска похожих лиц на более чем 10 миллионах веб-сайтов.Демоверсии с участием знаменитостей, таких как Анджелина Джоли или Зак Эфрон, выглядят многообещающе.

Например, вы можете искать лицо Дженнифер Энистон по четырем разным фотографиям одновременно. PimEyes найдет оригинальные фотографии, а также другие снимки Энистон.

Любопытно, что хотя приложение действительно находит исходные изображения, используемые для поиска, сходство оценивается только примерно в 70 процентов. Разве это не должно быть ближе к 100 процентам? Или алгоритм учитывает разрешение, размер, яркость и другие цифровые изменения изображения?

Я сам попробовал воспользоваться сервисом, предоставив PimEyes для анализа три разные фотографии со мной.

В Интернете можно найти и другие мои фотографии, но PimEyes их не заметил. Лучшее, что он мог найти, — это чье-то лицо с 62-процентным сходством. Судя по всему, мои фотографии не появляются ни на одном из 10 миллионов сайтов, проанализированных PimEyes.

Обратите внимание, что PimEyes предлагает 24-часовую сделку, которая открывает доступ к его результатам поиска премиум-класса. Но, учитывая мои сомнительные результаты, я бы не рекомендовал платить за эту услугу.

5. Betaface: демонстрация распознавания лиц

Betaface предлагает поиск по распознаванию лиц, аналогичный фотоидентификации PicTriev. Вы можете загрузить изображение или отправить URL-адрес изображения , и поисковая машина по лицам выделит и охарактеризует все лица, которые он может идентифицировать на фотографии.

Затем вы можете сравнить лица (с другими загруженными вами изображениями), искать знаменитостей или искать в Википедии для каждого распознанного лица.Результаты появятся в таблице совпадений распознавания лиц .

Этот инструмент полезен для массовой загрузки и сравнения фотографий. Помимо классификации лиц на основе 101 профессиональной точки лица, вы также можете включить расширенные геометрические и цветовые измерения, а также функцию «Только лучшее лицо». Оба они замедляют обработку, но повышают качество ваших совпадений.

Вы хотите быть особенными? Этот рассказанный опыт ИИ демонстрирует, как алгоритмы оценивают ваш возраст, пол, привлекательность, эмоции, ИМТ, продолжительность жизни и многое другое только по вашему лицу.Если вы хотите показать свое лицо через веб-камеру, это будет забавный эксперимент.

Я сдавал тест дважды. Оба раза результаты были совершенно неверными. В первый раз алгоритм решил, что я мужчина, и дал мне нормальную оценку 33%. Во второй раз он правильно оценил меня как женщину и дал мне нормальную оценку 18 процентов. Иди разберись.

Этот арт-проект был разработан Тайменом Шепом при финансовой поддержке Европейского Союза.Прочтите условия, чтобы узнать, как будут использоваться ваши данные.

Этот инструмент использует фотографию, чтобы угадать возраст объекта. Это демонстрация API машинного обучения, которая также охватывает другие детали, которые ИИ могут узнать из визуальных эффектов, такие как пол субъекта, его счастье, раса, образование или род занятий. Хотя предположение, что я выгляжу на фото 27 лет, довольно лестно, это далеко не так. Он также предположил с 58-процентной уверенностью, что я европеец, и с 46-процентной уверенностью, что я ношу очки.Хорошо?

Microsoft предлагала аналогичный инструмент и узнала некоторые интересные детали. Очевидно, что в шляпе вы будете выглядеть моложе, в то время как очки сделают вас старше, а потеря бороды может сбрить на несколько лет.

Вы можете узнать больше о машинном обучении с помощью Microsoft Lobe.

Что показывает ваше лицо?

Инструменты распознавания лиц и поиска имеют ряд полезных приложений.Они не только могут помочь полиции идентифицировать подозреваемых по видеозаписи с камеры видеонаблюдения. Они также могут помочь профессиональным фотографам или медиа-компаниям индексировать визуальные материалы и создавать большие и удобные для поиска архивы. Более того, распознавание лиц может заменить пароли и ключи.

Но у каждого инструмента есть темная сторона. Не так давно мошенничество с вирусным маркетингом Facezam показало, что распознавание лиц может повлиять на вашу конфиденциальность. Создатели приложения утверждали, что за считанные секунды вы можете найти профиль любого человека в Facebook, загрузив изображение его лица.По сути, FindFace для Facebook.

Хотя такое приложение нарушает политику конфиденциальности Facebook, сам Facebook использует поиск с функцией распознавания лиц для идентификации людей на фотографиях (если вы не отключили эту функцию). И, по-видимому, поисковая машина по лицу Facebook лучше, чем инструмент идентификации ФБР.

Почему? Потому что вы добровольно наполняете базу данных Facebook огромным количеством фотографий, и все это помогает его ИИ улучшаться быстрее, чем ФБР могло когда-либо мечтать.И все это законно. Вы не всегда можете скрыть свое лицо, но вы можете защитить свою конфиденциальность в Интернете.

Кредит изображения: Zapp2Photo / Shutterstock

Мое фото используется в рекламе: что теперь?

Вы заметили, что ваше лицо используется в рекламе без вашего разрешения? Вот что вам нужно сделать.

Об авторе Тина Зибер (Опубликована 831 статья)

Получив докторскую степень, Тина начала писать о потребительских технологиях в 2006 году и никогда не останавливалась.Теперь также редактор и специалист по оптимизации, вы можете найти ее в Твиттере или прогуляться по близлежащей тропе.

Более От Тины Зибер

Подпишитесь на нашу рассылку новостей

Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать технические советы, обзоры, бесплатные электронные книги и эксклюзивные предложения!

Нажмите здесь, чтобы подписаться

Найдите похожие изображения на вашем Mac с помощью обратного поиска изображений

Обратный поиск изображений становится популярным способом поиска похожих изображений.Что вы можете сделать, так это использовать аналогичный поисковик изображений в Интернете. Некоторые инструменты, которые вы можете использовать, — это Yandex Image и Google Image. Но как найти похожие изображения на вашем Mac? К счастью, вы попали в эту статью. Сначала мы научим вас искать и находить похожие изображения на вашем Mac.

Затем мы покажем вам, как искать дубликаты изображений на вашем устройстве Mac и фактически удалять их. Когда вы найдете эти повторяющиеся изображения, вы сможете освободить больше места на вашем устройстве и ускорить его работу.

Руководство по статье

Часть 1. Как найти похожие изображения на Mac? Часть 2. Как найти похожие изображения с помощью Google Image? Часть 3. Как найти похожие изображения с помощью поиска обратного изображения Яндекс.Часть 4. Другие поисковые системы обратного изображения для поиска похожих изображений . Заключение

Часть 1. Как найти похожие изображения на Mac?

Фотографии и изображения стали важной частью нашей повседневной жизни. Их можно использовать для множества целей. Во-первых, их можно использовать, чтобы заново пережить воспоминания и запечатлеть важные моменты.Кроме того, их можно использовать для бизнеса и для работы. Например, изображения можно использовать для изображения определенного продукта или для оживления веб-сайта. Сами по себе изображения не занимают много места. Но, если их количество выйдет из-под контроля, они могут занять значительное место на вашем устройстве. Это проблема большинства пользователей Mac, которым нравится сохранять много изображений на своем устройстве или которым нужно сохранять их. Похожие изображения — это изображения, почти идентичные друг другу, и некоторые из этих изображений не нужны, потому что они просто дубликаты другого.

iMyMac PowerMyMac — очень мощный инструмент, который содержит мини-инструменты, такие как Duplicate Finder, Uninstaller, Similar Image Finder и File Shredder. Мы будем использовать мини-инструмент Similar Image Finder, чтобы помочь вам найти похожие изображения на вашем устройстве Mac и удалить ненужные. Это полезный инструмент, с помощью которого можно управлять вашими фотографиями.

Вот как использовать Поиск похожих изображений, чтобы найти похожие изображения на вашем устройстве и удалить ненужные:

Шаг 1.Загрузите и запустите iMyMac PowerMyMac на вашем Mac

Получите бесплатную пробную версию прямо сейчас!

Шаг 2. Выберите «Поиск похожих изображений» и нажмите кнопку «Сканировать».

Затем выберите «Поиск похожих изображений» в «Инструментарии». На главном экране вы увидите кнопку «Сканировать».Щелкните указанную кнопку. После этого программа начнет сканировать все ваше устройство на предмет похожих изображений. Дождитесь завершения всего процесса сканирования.

Шаг 3. Предварительный просмотр и выбор похожих фотографий

Наберитесь терпения и дождитесь завершения сканирования. После завершения сканирования вы можете предварительно просмотреть результаты. Ознакомьтесь с отображаемыми результатами в интерфейсе приложения. Он покажет вам различные похожие изображения, включая его размер.Он также покажет вам, сколько изображений похоже на конкретную фотографию, и автоматически выберет похожие. Вы также можете выбрать другие изображения, которые хотите удалить. Скорее всего, это будут ненужные изображения, дублирующие другие.

Шаг 4. Очистите похожие изображения для экономии места

Очень важно иметь много фотографий.Но слишком много на самом деле может замедлить работу вашего компьютера, потому что он может занимать слишком много места. Вот почему вам нужно найти похожие изображения, которые дублируют лучшую фотографию или версию, которая у вас есть. Это можно сделать с помощью средства поиска похожих изображений PowerMyMac. Этот инструмент очень мощный и может сэкономить вам много времени и усилий.

Программа поиска похожих изображений PowerMyMac имеет следующие особенности, а также преимущества:

Это поможет вам сэкономить время, выполнив всестороннее сканирование всего вашего устройства.Это комплексное сканирование ищет изображения, похожие друг на друга. Таким образом, вам не придется делать это вручную. Вы экономите время и силы.
Очень мощный и эффективный. Его встроенная функция сканирования не оставит похожего изображения на вашем устройстве Mac.
Имеет селективную функцию. Он отобразит все похожие изображения в одном мощном интерфейсе. Кроме того, вы можете отображать эти результаты по множеству категорий, например по размеру, типу и дате.
Он совместим с различными устройствами iOS и Mac.
Бесплатная пробная версия предоставляется для первых 500 мегабайт данных. Таким образом, вам не нужно платить деньги перед тем, как попробовать продукт. Вы можете воспользоваться преимуществами этого инструмента, прежде чем покупать его.
Он предоставляет вам различные варианты поддержки, включая поддержку по электронной почте. Кроме того, вам предоставляется индивидуальная поддержка, которая поможет вам узнать больше об этом инструменте.
Это поможет вам освободить больше места на вашем устройстве Mac, тем самым помогая ему работать быстрее, поскольку с устройства удаляется ненужный беспорядок.

Часть 2. Как найти похожие изображения с помощью Google Image?

Вот шаги, как проверить изображения в Google:

Откройте ваш браузер.
Откройте Google Images.
Щелкните значок Поиск по изображению. Этот значок похож на фотоаппарат.
Появится всплывающее окно. Переключитесь на функцию Загрузить изображение.
Выберите «Выбрать файл».
Откройте фотографию со своего устройства. Затем Google начнет находить изображения, похожие на то, которое вы выбрали.

Часть 3. Как найти похожие изображения с помощью обратного поиска Яндекс.

Вот шаги, как найти похожие изображения с помощью Яндекс:

Откройте ваш браузер.
Посетите страницу Яндекс Картинок.
Щелкните значок поиска изображений. Это будет похоже на камеру.
С левой стороны выберите «Выбрать файл».
Перейдите в папку, в которой находится изображение.
Выберите ваше изображение.Яндекс начнет находить изображения, похожие на то, что вы выбрали.

Часть 4. Другие поисковые системы обратного изображения для поиска похожих изображений

Инструмент 01. TinEye

TinEye известен тем, что ищет миллиарды изображений за несколько секунд. Самое замечательное в нем — это возможность «Сравнить совпадения». После того, как вы загрузите свое изображение, вы можете просмотреть свое собственное изображение и его соответствие рядом друг с другом. Это очень полезно, если вы находите похожие фотографии.

Однако TinEye не может предоставить вам точное соответствие.Но есть возможность отсортировать результаты по различным категориям, таким как самое большое изображение, наиболее подходящее, самое старое, самое новое и наиболее измененное. Можно сузить поиск, указав конкретные названия веб-сайтов, на которых, по вашему мнению, размещено изображение.

Инструмент 02. Pixsy

Pixsy — это инструмент, который сохранит изображение, которое вы разместили на сайте, чтобы они могли просматривать различные результаты поиска после закрытия браузера. Платформа позволяет игнорировать определенные результаты или фотографии, если они не то, что вы пытаетесь найти.Можно отметить определенные результаты фотографий, которые, по вашему мнению, очень важны. Обратной стороной использования этого инструмента является наличие собственного ползунка точности. У него есть только два работающих варианта: один для более низкой точности, а другой для более высокой точности. Средняя часть не совсем соответствует тому, что мы ищем с точки зрения средней точности.

Инструмент 03. Поиск изображений Bing

Эта поисковая машина изображений похожа на Google Images. Однако он показывает много связанного контента, который, когда вы пытаетесь посетить, приведет вас к множеству запутанных URL-адресов для изображений.Это очень раздражает, так как вам нужно просмотреть ОЧЕНЬ МНОГО страниц, содержание которых слабо связано. Что вы можете сделать, чтобы решить эту проблему, так это проверить каждое изображение вручную.

Инструмент 04. Berify

Berify — отличный инструмент, который позволяет вам снова находить похожие изображения посредством точных и «похожих» совпадений. Он поступает из разных источников, таких как Google Images, Bing Images и Яндекс. Он даже использует собственную базу данных для поиска изображений.

Berify — отличный инструмент, так как изображения сохраняются после их загрузки. Таким образом, вы можете просмотреть эти загруженные изображения еще раз даже после закрытия браузера. Кроме того, вы можете добавлять изображения с веб-сайта в результаты поиска. Таким образом, вам не нужно загружать каждое изображение только для того, чтобы получить его копию. Инструмент позволяет вам систематизировать ваши фотографии с возможностью добавления тегов к фотографиям. Berify даже позволяет вам проверить, не украл ли кто-то ваш контент. Можно запланировать автоматический поиск ваших собственных изображений в Интернете часто или время от времени.

Бонусный совет: поиск изображений в Facebook

Хотя на Facebook нет инструмента обратного поиска изображений для поиска похожих изображений, о нем все же стоит упомянуть. Чтобы выполнить обратный поиск изображений в Facebook, вы должны использовать упомянутые выше инструменты, чтобы найти владельца фотографии, которую вы ищите. Вы также можете использовать уникальный идентификационный номер фотографий в Facebook, владельца которых вы пытаетесь определить. Что касается обратного поиска изображений в Facebook, вы должны проявить творческий подход к поиску владельца фотографии.Таким образом, все же лучше использовать для этого инструменты, которые мы упомянули выше.

Часть 5. Заключение

Это руководство содержит краткое описание того, как найти похожие изображения на компьютере с macOS. Как вы могли заметить, большинство инструментов, которые мы рекомендуем, можно найти в Интернете. Это связано с тем, что эти инструменты используют базу данных Всемирной паутины для поиска изображения, которое вы пытаетесь найти.

Таким образом, по-прежнему лучше использовать iMyMac PowerMyMac Similar Image Finder.Это отличный способ найти похожие изображения на вашем компьютере с macOS и удалить ненужные. Таким образом, вы можете оптимизировать свой компьютер с macOS и обеспечить его бесперебойную работу благодаря большему пространству для хранения на его диске. Скачайте iMyMac PowerMyMac прямо сейчас!

Получите бесплатную пробную версию прямо сейчас!

FotoForensics

Фотографии часто циркулируют в Интернете. Один человек увидит изображение в Интернете и отправит его на другой форум, где кто-то другой возьмет копию и распространит ее через другие онлайн-сервисы.

Каждый раз, когда кто-то отправляет изображение в другую онлайн-службу, информация может быть потеряна, а изображение может быть изменено. Дополнительные изменения изображения, такие как масштабирование, обрезка или корректировка цвета, дополнительно изменяют изображение. Все эти изменения влияют на общее качество изображения. Артефакты метаданных и изображений могут указывать на низкое качество изображения, которое было изменено несколькими онлайн-сервисами. Однако многократное повторное сохранение и редактирование может сделать невозможным определение того, был ли человек вставлен в изображение.

Судмедэксперты могут иметь изображение низкого качества или изображение без какого-либо контекста. Сервисы онлайн-поиска изображений позволяют аналитикам находить варианты одних и тех же изображений. Результаты поиска могут идентифицировать высококачественные версии, шаблоны распространения и обстоятельства, которые могут обеспечить контекст для изображения.

Большинство поисковых систем по картинкам берут на вход текстовое описание и возвращают серию изображений, которые соответствуют текстовому описанию. Если контекст вокруг изображения известен, тогда доступен широкий спектр онлайн-сервисов поиска текста в изображение.К сожалению, аналитик может часами выполнять поиск по ключевым словам и вручную просматривать результаты и все равно не находить желаемое изображение.

Альтернативой поиску текста в изображение является использование механизма поиска изображения в изображение (обратное изображение). Этот подход использует алгоритмы для определения похожих изображений.

Существуют разные подходы к поиску визуально похожих изображений. Самый прямой подход — использовать криптографическую хеш-функцию, такую как MD5 или SHA1. Одно и то же значение хеш-функции идентифицирует одно и то же изображение.Однако изменение одного байта приведет к существенно разным значениям хеш-функции. Хотя изображения могут визуально выглядеть одинаково, разные байты дают разные хэши и, следовательно, являются разными изображениями.

Анализ цифровых изображений обычно основан на перцепционных хэшах для обратного поиска изображений. Перцепционный хэш — это алгоритм, который дает аналогичные хеш-значения для визуально похожих изображений. Существует множество перцептивных хэш-функций. Различные алгоритмы могут фокусироваться на цветах, краях, углах, «пятнах» или частотных моделях.В общем, эти типы алгоритмов могут сопоставлять похожие изображения, даже если есть существенные различия в размере, качестве и цвете. Они также могут соответствовать изображениям с небольшими различиями в содержании, кадрировании и повороте.

Несмотря на то, что существует множество различных алгоритмов перцептивного хеширования, публично доступны только несколько поисковых систем. Эти службы позволяют пользователям загружать изображения в качестве критериев поиска. Вместо того, чтобы использовать слова для поиска картинок, они позволяют использовать картинку для поиска похожих картинок.Результаты включают веб-страницы, на которых размещены варианты изображения. Вот несколько примеров перцептивных поисковых систем:

TinEye : Эта поисковая система отлично справляется с поиском частичных совпадений. Хотя он может не сразу узнавать о новых изображениях, он обычно идентифицирует широко распространенные изображения, а также изображения из новостных агентств.
Поиск картинок Google : Эта поисковая система проиндексировала большинство изображений, найденных Google, включая самые поздние изображения, которым всего несколько часов.Он отлично подходит для определения текстового содержания, связанного с изображениями. Однако поиск картинок Google не способен выявлять существенные отклонения от кадрирования, склейки или редактирования.
Bing : Bing от Microsoft включает поисковую систему, которая соответствует на основе аналогичных форм. Однако он не имеет большого корпуса проиндексированных изображений и обычно не находит вариантов одного и того же изображения. Если изображение имеет большую прямоугольную область посередине, то обычно можно найти другие изображения с большими прямоугольными областями посередине.Это полезно для поиска визуально похожих изображений без поиска вариантов одного и того же изображения.
Karma Decay : Эта специализированная поисковая система сопоставляет все изображения, появившиеся в социальной сети Reddit. Это полезно для определения таких тем, как мемы и спорные текущие события.

Каждая из этих поисковых систем служит своей цели. Например, Bing хорош для поиска множества изображений, в целом похожих по форме, идентификации известных людей и извлечения текста.TinEye отлично умеет находить вариации одного и того же изображения. Google может определить, что изображено на картинке, а Karma Decay помогает определить, что социальные сети говорят о картинке.

Это не единственные поисковые системы обратного изображения. Некоторые службы (не перечисленные здесь) имеют очень экстремальную направленность, например, поиск только изображений аниме. Другие, такие как Yandex и Baidu , были замечены в предоставлении вредоносного JavaScript, экстремального отслеживания пользователей и изменения типа данных, которые они собирают, в зависимости от вашего местоположения.(Мы не рекомендуем использовать какие-либо поисковые системы, которые, как было замечено, предоставляют пользователям враждебный код.)

Изображения, передаваемые из блога в блог и через онлайн-форумы, обычно сохраняются повторно. Каждое повторное сохранение снижает качество изображения. Наилучшие результаты анализа будут получены при наивысшем качестве изображения. Если исходное изображение недоступно, то, вероятно, неплохим вариантом будет близкий к оригиналу (один или два сохранения от оригинала).

Предполагая, что изображение доступно в Интернете, как найти исходное (или почти оригинальное) изображение? Ответ обычно требует поиска изображения самого высокого качества.

Сервисы перцептивного поиска позволяют аналитикам просматривать результаты по размеру или сходству. К сожалению, ни одна из этих поисковых систем не сортирует результаты по качеству. При поиске визуально похожих изображений есть несколько атрибутов, которые могут помочь определить изображения более высокого качества. Некоторые атрибуты легко идентифицировать по результатам поиска, тогда как другие могут потребовать дополнительного анализа. Хотя эти рекомендации не всегда верны, этих эвристик обычно достаточно для определения изображения более высокого качества:

Размеры .Самый большой снимок — это обычно изображение самого высокого качества. Это не всегда верно, поскольку маленькие изображения могут быть увеличены в масштабе, но большинство изображений масштабируются меньше (а не больше) для Интернета. Изображения значительно меньшего размера вряд ли будут иметь более высокое качество.
Размер файла . Если два изображения имеют одинаковые размеры, то изображение с самым большим размером файла, вероятно, будет более качественным. Эта эвристика работает, потому что файлы JPEG более низкого качества приводят к уменьшению размера файлов. Однако файлы PNG и BMP почти всегда имеют больший размер, чем соответствующие файлы JPEG.Размер файла следует сравнивать с аналогичными форматами файлов.
Обрезка . Посмотрите на края картинки. Удалить содержимое по краям изображения легко, но очень сложно добавить содержимое. Изображение с большим количеством содержимого по краям обычно является изображением более высокого качества.
Набивка . Ищите границы вокруг изображения. Это может быть толстая рамка, однопиксельная рамка или едва уловимая тень. Изображения без полей обычно имеют более высокое качество, чем аналогичные изображения с полями.Акт сохранения изображения (после добавления границ) снизит качество изображения.
Размытие и шум . Изображения JPEG более низкого качества обычно выглядят размытыми. Попытки компенсировать размытие низкого качества обычно включают повышение резкости изображения, что приводит к появлению пиксельного шума на изображении. Изображение, которое кажется более размытым или более шумным, скорее всего, будет иметь более низкое качество. (Хотя исходные изображения с цифровых камер действительно содержат шум сенсора, этот естественный артефакт обычно не заметен человеческому глазу.)
Авторство . Ищите логотипы, водяные знаки и текст об авторских правах. Обычно они находятся в углах или по краям изображений. Картинки без авторства обычно более высокого качества, чем аналогичные изображения с атрибутами. Добавление атрибуции к изображению затемняет контент, а сохранение в формате JPEG после аннотирования снижает качество.
Метаданные . Файлы с метаданными, вероятно, имеют более высокое качество, чем файлы без метаданных.Как минимум, метаданные могут идентифицировать, как обрабатывалась картинка.
Источник . Онлайн-сервисы, такие как Facebook, Imgur и Twitter, не создают изображений; они только распространяют картинки. Распространяемый файл обычно изменяется и может быть повторно сохранен с низким качеством (как в случае с Facebook и Twitter). Новостные агентства обычно используют изображения с профессиональных фото-сайтов, таких как Reuters, Associated Press или Getty Images. В общем, определите, является ли хостинг-сайт авторитетным источником, личным веб-сайтом или социальной сетью.
Возраст . Онлайн-изображения со временем перераспределяются, а общие изображения обычно модифицируются (кадрируются, изменяются размеры, меняются цвета, повторно сохраняются и т. Д.). Старые изображения фактически замораживаются во времени, в то время как у более молодых изображений было больше времени для передачи и изменения. В результате старые изображения обычно имеют более высокое качество.

При поиске текстового контента, относящегося к изображению, важно определить качество изображения. Изображение более высокого качества обычно ассоциируется с более авторитетным текстом.

В общем, постарайтесь определить период времени, когда изображение впервые появилось и обсуждалось. В отношении вирусных изображений может быть несколько блоков обсуждения. Эти кластеры появляются каждый раз, когда другая онлайн-группа обнаруживает картинку (если она новая для них, они будут обсуждать ее как кластер, даже если это старая картинка). Например, Karma Decay может идентифицировать несколько потоков на Reddit, в которых обсуждается изображение. Каждый поток может обозначать другой период времени, когда кто-то обнаружил изображение.

Приписывание контекста изображению зависит от воспринимаемой поисковой машины. Поиск картинок Google попытается связать общий текст с похожими изображениями; Google может сразу определить содержание или контекст, связанный с изображением. Karma Decay будет определять темы обсуждения на Reddit, которые обычно предоставляют контекст. Напротив, TinEye определяет только веб-сайты, на которых размещено изображение. Возможно, вам придется посетить несколько веб-сайтов, чтобы определить контекст.

Подобные изображения могут также определять закономерности распределения.Например, если вариации изображения широко встречаются в социальных сетях, это, вероятно, широко обсуждаемая тема. Если варианты можно найти только на тайских веб-сайтах, то человек, создавший вариант, который вы оцениваете, может читать на тайском языке или может иметь связи с Таиландом.

Определяя текстовый контекст, остерегайтесь мистификаций и теорий заговора. Установленная мистификация / заговор обычно приводит к противоречию текстовым описаниям. Одно описание поддерживает концепцию, другое описание развенчивает проблему, а третье может предоставить начальную историю.В этих случаях количество текста и возраст текста обычно не зависят от основной истины. (О мистификации может быть больше статей, но это не значит, что она реальна.) Не думайте, что первоначальная история или наиболее часто повторяемое объяснение верны. С помощью мистификаций и заговоров ищите цитируемые источники и известных экспертов; неуказанные источники и анонимные эксперты, которых можно идентифицировать только по онлайновым ссылкам, вряд ли будут авторитетными источниками.

В FotoForensics на каждой странице анализа есть кнопка поиска: Z.При нажатии на кнопку поиска отобразится список доступных поисковых систем. Выбор имени для поиска загрузит изображение в службу перцептивного поиска. Результаты от внешних служб отображаются в отдельном окне веб-браузера.
Поиск похожих изображений полезен для определения контекста, вариантов, распространения и информации, относящейся к изображению. Однако результаты поиска не всегда могут дать достоверную информацию. В частности:

Не все изображения распространяются в Интернете или индексируются поисковыми системами.Вы можете не найти картинку, которую ищете.
Вирусные изображения, распространяемые через социальные сети (например, Facebook или Twitter), могут иметь сотни вариантов — изображения, которые выглядят одинаково, но имеют разные хеш-значения MD5 / SHA1. Эти варианты приводят к шуму поиска, который может скрыть исходный источник. Вирусные изображения могут не иметь установленного происхождения.
Оригинальный источник камеры может быть не в сети. Возможно, вы не сможете определить исходный источник изображения, качественный вариант или даже авторитетный источник.
Для составных изображений отдельные компоненты не могут быть идентифицированы.
Перцепционный поиск возвращает похожих изображений. Подобный не означает идентичный . Восстановленная фотография должна быть похожа на оригинал. Люди с похожими физическими качествами, скорее всего, будут выглядеть одинаково, и изображения людей в одинаковых позах будут выглядеть одинаково. Большинство поисковых систем могут сортировать результаты по степени сходства.Не удивляйтесь, если только несколько картинок будут похожи на вас, прежде чем превратиться в визуально непохожие. Если алгоритм делает упор на цвет, то не удивляйтесь, если картинки имеют похожие цвета, но совершенно разное содержание.
«Визуально подобный» — это не то же самое, что идентификация объекта. Если вы копируете изображение и вносите незначительные изменения (например, незначительное редактирование, кадрирование, масштабирование или перекрашивание), оно все равно может быть визуально похоже на исходное изображение. Однако, если вы сделаете два снимка объекта под разными углами (например,ж., два снимка стула, снятые под разными углами) вряд ли будут соответствовать друг другу — даже если это один и тот же объект. Это потому, что человек может распознать объект, а компьютер распознает, что это не две версии одного и того же изображения.

Предупреждения

Визуально похожие поисковые запросы могут быть полезны, но также имеют определенные предостережения. К ним относятся:

Исходное изображение : Модификации изображения, включая обрезку, поворот, редактирование и изменение цвета, могут привести к тому, что поисковая система пропустит результаты.Даже если два изображения вам кажутся одинаковыми, компьютер может подумать, что они слишком разные. Величина допустимой разницы зависит от каждой поисковой системы.
Мобильный Firefox : Поиск по изображению Google возвращает очень длинный URL-адрес, который усекается мобильным Firefox. В результате мобильный Firefox не сможет использовать систему поиска изображений Google. FotoForensics пытается идентифицировать эту ситуацию и не разрешает мобильному Firefox выполнять поиск с помощью Google.
NoScript : Пользователи, у которых установлен подключаемый модуль браузера NoScript, могут видеть сообщение об ошибке при поиске с помощью Google и других служб.Проблема в том, что некоторые службы выполняют перезагрузку веб-страницы. Эта перезагрузка находится вне контроля FotoForensics. Встроенная в NoScript функция «Небезопасная перезагрузка» предотвращает перезагрузку. Если вы видите ошибку при поиске с помощью Google или TinEye, используйте меню NoScript, чтобы выбрать «XSS» → «Небезопасная перезагрузка», чтобы разрешить завершение поиска.
Внешние службы : Сторонние службы время от времени меняют свои возможности. Например:
- Google был очень хорош в визуально похожих совпадениях.Однако с тех пор Google решил сосредоточиться на создании описательных фраз и последующем поиске по фразе. Поиск по фразе приводит к меньшему количеству визуально похожих совпадений.
- Bing раньше находил только похожие элементы. Например, при поиске человека в черной рубашке будут найдены другие люди в черных рубашках, но не то же изображение. Но с тех пор Microsoft значительно улучшила свои возможности сопоставления. Bing может находить визуально похожие изображения, похожие объекты и предоставлять контекст для изображения.
- TinEye раньше разрешал отправку материалов из других веб-служб, но больше не поддерживает эту функцию. Если вы хотите использовать TinEye, вам необходимо перейти непосредственно на tineye.com.
Внешние сервисы могут быть изменены без предварительного уведомления. Иногда изменение является улучшением, а иногда — нет.

Поиск похожих изображений — это только один из подходов к оценке. Интерпретация результатов может быть неубедительной. Важно подтверждать результаты с помощью других методов и алгоритмов анализа.

Найдите похожие изображения с помощью этих поисковых систем с обратным изображением

В сети так много изображений! Тем не менее, найти изображение, похожее на то, которое вы хотите, сложно, потому что вам нужно просмотреть сотни, тысячи или даже миллионы из них. Один из способов облегчить задачу — использовать поисковую систему обратного изображения.

Что такое поисковая машина обратного изображения?

Система поиска обратного изображения отличается от обычной поисковой машины. Вместо ввода строки поиска вы загружаете изображение, и поисковая система находит то же или похожее изображение.

Возможно, вы думаете, что все это круто, но имеет ли это практическое применение? Да, как вы увидите.

Зачем нужна поисковая машина обратного изображения?

Есть много причин использовать систему обратного поиска изображений, но давайте сузим их до следующих трех.

1. Поиск версии изображения более высокого качества

Очень часто, просматривая Интернет, вы находите изображение, которое вам нравится, но его качество оставляет желать лучшего. Вы напрягаете глаза, чтобы увидеть, что в нем, безрезультатно.Разве не было бы неплохо, если бы вы могли найти версию изображения более высокого качества (то есть более крупную / более резкую) или хотя бы похожее изображение, которое вам больше нравится? Здесь на помощь приходят поисковые системы обратного изображения.

2. Чтобы проверить, кто еще использует изображение

Если вы планируете получить несколько изображений (бесплатно или бесплатно) для своего сайта, вам лучше сначала проверить, кто еще использует это изображение. Если изображения были сделаны не вами лично, скорее всего, их мог использовать кто-то другой.

Даже если вы покупаете изображение, если вы не платите за эксклюзивные права на использование, что является дорогостоящим и все же не является гарантией того, что никто другой не будет его использовать, одно и то же изображение наверняка будет использоваться и на других сайтах.Вы же не хотите быть сотым сайтом, который использует такое же изображение, верно? Просто выполните обратный поиск изображений, чтобы убедиться, что изображение, которое вы планируете использовать, не пользуется большой популярностью.

Другой случай, когда вы можете захотеть проверить, используется ли конкретное изображение в Интернете, — это ваши собственные фотографии. Если вы загружаете фотографии в Интернет, не помешает проверить, где они оказались, и при необходимости принять меры. Например, если вы загружаете фотографии из отпуска, и они попадают на сайт путешествий без вашего разрешения, вы можете предпринять шаги по их удалению.

3. Найти похожие изображения

Еще одно хорошее применение механизма поиска обратных изображений — это поиск похожих изображений. Вам нравится изображение, но оно не совсем то, что вам нужно. Воспользуйтесь поисковой системой обратного изображения и посмотрите, что они предлагают как похожие изображения. Не всегда можно найти похожие (с человеческой точки зрения) изображения, но очень часто эти движки действительно помогают, особенно в более популярных нишах изображений.

Несколько хороших поисковых систем с обратным изображением, которые стоит попробовать

Теперь, когда вы знаете, насколько полезной может быть система поиска обратных изображений, давайте рассмотрим несколько их примеров.Существует не множество систем поиска обратных изображений, но те немногие, что существуют, неплохие. Вот три лучших поисковика обратного изображения.

1. Google

Как и следовало ожидать, ведущая поисковая система в текстовом поиске также является лидером в обратном поиске изображений. Перейдите в Google Images и щелкните значок «Поиск по изображению» (прямо перед знакомым значком увеличительного стекла). Затем либо вставьте URL-адрес изображения, либо загрузите его и нажмите кнопку «Поиск по изображению». С Google Chrome это еще проще — просто щелкните изображение правой кнопкой мыши и выберите «Искать в Google это изображение».”

2. TinEye

Если у Google Images есть реальный конкурент, то это должен быть TinEye. Эта компания является пионером обратного поиска изображений и имеет огромный индекс изображений (причем индекс отличается от индекса изображений Google). В остальном его использование аналогично — загрузите изображение (или введите его URL-адрес) и нажмите «Поиск». У TinEye есть плагины для браузеров Firefox, Chrome, Safari и IE. Вы также можете искать изображения по цвету.

3. Image Raider

В отличие от Google и TinEye, Image Raider не бесплатен, но очень доступен — 300 кредитов за 1 фунт стерлингов при подписке или 200 кредитов за 1 фунт стерлингов при специальных заказах (без подписки).Каждая проверка изображения стоит один кредит. Если вы расскажете об услуге, вы получите пятьдесят бесплатных кредитов.

Image Raider использует результаты поиска Google, Bing и Yandex и объединяет их. В Bing и Яндексе также есть обратный поиск изображений, но я не рассматривал их отдельно, потому что они не так хороши, как Google Images или TinEye.

Одно из преимуществ Image Raider как платной поисковой системы заключается в том, что вы можете искать до двадцати изображений за раз. Это экономит время и подходит для крупномасштабного / профессионального использования.Они также предлагают загрузить ваше изображение один раз и проверить его на предмет несанкционированного использования в будущем.

Поисковые системы обратного изображения отлично справляются со своей задачей, но они не очень популярны просто потому, что немногие о них знают. Эти поисковые системы тоже не идеальны — у них есть свои ограничения, и, честно говоря, качество возвращаемых результатов не так хорошо, как качество текстового поиска.

Это связано с тем, что индексировать изображения сложнее, чем индексировать текст, и для этого требуются другие алгоритмы, которые не дают таких хороших результатов, как алгоритмы текстового поиска.Тем не менее, поисковые системы обратного изображения — очень полезный инструмент, и если вы еще не использовали их, потому что не знали о них, теперь вы можете.

Эта статья полезна? да Нет

Ада Иванова

Я фрилансер, работающий полный рабочий день, и люблю технологии.Linux и веб-технологии — мои основные интересы и две темы, о которых я чаще всего пишу.