تحليل الصورة

تساعدك تقنية تحليل الصور من معرفة معلومات عن المحتوى المرئي الموجود في صورة ما باستخدام الاشارات و نماذج متخصصة , كما يمكنك من تحديد الالاف من الكائنات المختلفة المتواجدة في صورة واحدة و التعرف عليهم

Feature Name: Value
Objects "subway train", "parent": { "object": "train", "parent": { "object": "Land vehicle", "parent": { "object": "Vehicle", "confidence": 0.926 }, "confidence": 0.923 }, "confidence": 0.917 }, "confidence": 0.801 } ]
Tags [ { "name": "train", "confidence": 0.9975446 }, { "name": "platform", "confidence": 0.9955431 }, { "name": "station", "confidence": 0.979800761 }, { "name": "indoor", "confidence": 0.9277198 }, { "name": "subway", "confidence": 0.8389395 }, { "name": "clothing", "confidence": 0.5043765 }, { "name": "pulling", "confidence": 0.4317162 } ]
Description { "tags": [ "train", "platform", "station", "building", "indoor", "subway", "track", "walking", "waiting", "pulling", "board", "people", "man", "luggage", "standing", "holding", "large", "woman", "yellow", "suitcase" ], "captions": [ { "text": "people waiting at a train station", "confidence": 0.8330992 } ] }
Image format "Jpeg"
Image dimensions 462 x 600
Clip art type 0
Line drawing type 0
Black and white false
Adult content false
Adult score 0.009112834
Racy false
Racy score 0.0143244695
Categories [ { "name": "trans_trainstation", "score": 0.98828125 } ]
Faces []
Dominant color background
"Black"
Dominant color foreground
"Black"
Accent Color
#484C83

أستخراج النص المكتوب يدوياً او مطبوع في الصورة

يمكنك إستخدام التقنية في التعرف على الأحرف و الكلمات لاكتشاف نص و استخراجه من صورة , و فر الوقت و المجهود اللازم للنسخ بالطريقة التقليدية


English language

Hello!

Hi!

How are you !

Goodbye !

{
  "status": "Succeeded",
  "succeeded": true,
  "failed": false,
  "finished": true,
  "recognitionResults": [
    {
      "page": 1,
      "clockwiseOrientation": 0.28,
      "width": 640,
      "height": 411,
      "unit": "pixel",
      "lines": [
        {
          "boundingBox": [
            142,
            70,
            499,
            75,
            498,
            127,
            141,
            122
          ],
          "text": "English language",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [
                145,
                73,
                295,
                73,
                296,
                125,
                145,
                119
              ],
              "text": "English"
            },
            {
              "boundingBox": [
                313,
                73,
                497,
                77,
                499,
                124,
                314,
                126
              ],
              "text": "language"
            }
          ]
        },
        {
          "boundingBox": [
            128,
            218,
            230,
            218,
            231,
            259,
            129,
            258
          ],
          "text": "Hello!",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [
                128,
                217,
                229,
                217,
                228,
                258,
                127,
                258
              ],
              "text": "Hello!"
            }
          ]
        },
        {
          "boundingBox": [
            364,
            185,
            419,
            184,
            418,
            227,
            364,
            228
          ],
          "text": "Hi!",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [
                366,
                184,
                417,
                184,
                418,
                226,
                366,
                227
              ],
              "text": "Hi!"
            }
          ]
        },
        {
          "boundingBox": [
            58,
            321,
            331,
            301,
            335,
            346,
            61,
            365
          ],
          "text": "How are you?",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [
                63,
                325,
                137,
                321,
                139,
                359,
                64,
                362
              ],
              "text": "How"
            },
            {
              "boundingBox": [
                166,
                319,
                221,
                315,
                224,
                355,
                168,
                358
              ],
              "text": "are"
            },
            {
              "boundingBox": [
                238,
                313,
                331,
                302,
                335,
                347,
                241,
                354
              ],
              "text": "you?"
            }
          ]
        },
        {
          "boundingBox": [
            383,
            278,
            569,
            286,
            567,
            320,
            381,
            313
          ],
          "text": "Goodbye!",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [
                389,
                279,
                567,
                288,
                567,
                319,
                385,
                312
              ],
              "text": "Goodbye!"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

التعرف على العلامات التجارية و المشاهير

باستخدام هذه التقنية يمكنك التعرف على أكثر من 1500 علامة تجارية و شعار عالمي , إضافة إالى التعرف على مليون شخصية بارزة من رجال السياسة و الرياضة و الفن كما يمكنك من التعرف على أكثر من 9000 من المعالم الطبيعية و البشرية في جميع أنحاء العالم

Feature Name: Value
Celebrities [ { "faceRectangle": { "top": 71, "left": 94, "width": 117, "height": 117 }, "name": "Mohammad Bin Salman Al Saud", "confidence": 0.997198224067688 } ]
Landmarks [ ]
Brands "[]"