¿Alguna vez te has preguntado cómo las empresas mantienen sus enormes   organizadas y fáciles de encontrar? El secreto son las API   . colecciones de imágenes de etiquetado de imágenes  Administrar bien las imágenes puede mejorar enormemente sus procesos comerciales en el mundo actual, donde el contenido visual está en todas partes. Este blog analizará cómo funcionan las API de etiquetado de imágenes y su importancia.  Primero, examinaremos cómo el etiquetado de imágenes con IA es mejor que hacerlo a mano. Luego, explicaremos cómo funcionan estas API y qué tecnología utilizan.  También señalaremos las características clave que debes buscar al elegir una API para tomar la mejor decisión.  A continuación, exploraremos los usos prácticos de las API de etiquetado de imágenes en diferentes industrias. También estaremos mostrando sus amplios beneficios. Le ofreceremos consejos sobre qué considerar para ayudarlo a elegir la API adecuada.  Por último, compartiremos las mejores prácticas para usar estas API y aprovecharlas al máximo.  Aprendamos cómo las API de etiquetado de imágenes pueden cambiar la forma en que maneja las imágenes e impulsar su negocio.  ¿Cuál es el poder del etiquetado de imágenes más allá del etiquetado manual?  El etiquetado manual de imágenes requiere mucho tiempo y esfuerzo. La gente tiene que mirar cada imagen y asignar etiquetas una por una. Este proceso es lento y propenso a errores.  Mantener las etiquetas precisas y coherentes se vuelve más difícil a medida que aumenta la cantidad de imágenes. Tampoco puede seguir el ritmo rápido que las empresas necesitan hoy. Por lo tanto, genera retrasos e ineficiencias.  API de etiquetado de imágenes  Las API de etiquetado de imágenes automatizado utilizan inteligencia artificial (IA) para   . Estas herramientas pueden mirar imágenes, reconocer objetos y escenas y asignar las etiquetas de imagen correctas. Aquí hay algunos beneficios: automatizar el etiquetado de imágenes  👉El etiquetado automatizado es mucho más rápido que el etiquetado manual.  👉La IA reduce el error humano y hace que las etiquetas sean más precisas.  👉Las API pueden manejar una gran cantidad de imágenes rápidamente.  👉La automatización reduce la necesidad de mano de obra humana, ahorrando dinero.  Casos de uso en todas las industrias  Las API de etiquetado de imágenes son útiles en muchos campos. Aquí hay unos ejemplos:  👉Las tiendas online utilizan el etiquetado de imágenes para organizar los productos. Etiquetas como color, tamaño y estilo ayudan a los clientes a encontrar lo que buscan. Amazon etiqueta productos para mejorar los resultados de búsqueda y las recomendaciones.  👉Las empresas de medios etiquetan imágenes para administrar sus vastas bibliotecas. Esto les ayuda a encontrar y organizar contenido rápidamente. Netflix etiqueta imágenes para sugerir programas y películas relevantes a los espectadores.  👉Las escuelas y plataformas educativas etiquetan imágenes para clasificar materiales. Esto facilita que estudiantes y profesores encuentren recursos. Khan Academy etiqueta videos por materia y nivel de grado.  👉Los hospitales etiquetan imágenes médicas como radiografías y resonancias magnéticas para organizar los registros de los pacientes. Esto ayuda a los médicos a diagnosticar y tratar a los pacientes más rápido. Los hospitales utilizan el etiquetado de imágenes para gestionar los registros médicos de forma eficiente.  ¿Cómo funcionan las API de etiquetado de imágenes?  Las API de etiquetado de imágenes ayudan a organizar y etiquetar imágenes mediante tecnología inteligente. Además, utilizan técnicas de inteligencia artificial como el reconocimiento de objetos para identificar elementos en una fotografía. Por ejemplo, la API puede reconocer la arena, el agua y las personas en una foto de la playa.  La comprensión de la escena ayuda a la API a ver el panorama más amplio. No sólo identifica objetos sino que también comprende su contexto. Además, esto hace que el etiquetado sea más preciso. La nueva actualización de Filestack EyeQ mejora la calidad de la imagen, lo que ayuda a que la IA funcione mejor.  Los metadatos son datos sobre datos. Para imágenes, incluye etiquetas, descripciones y categorías. Además, esto hace que encontrar y organizar imágenes sea más fácil y rápido.  La “visión por computadora” es un campo que permite a las computadoras ver y comprender imágenes. La “Clasificación de imágenes” forma parte de este campo. Significa clasificar imágenes en diferentes grupos según su contenido. Estas tecnologías hacen que las API de etiquetado de imágenes sean potentes y útiles para gestionar fotografías.  Permítanos darle un ejemplo con subtítulos de imágenes de Filestack. Supongamos que tenemos la siguiente imagen:   Podemos obtener las etiquetas para esta imagen usando la siguiente URL de Filestack:   https://cdn.filestackcontent.com/<FILESTACK_API_KEY>/security=p:<POLICY>,s:<SIGNATURE>/tags/<EXTERNAL_URL>  Después de agregar la clave API, la firma y la política, aquí está la respuesta:   { "tags": { "auto": { "adult": 98, "architecture": 99, "brick": 99, "building": 99, "clothing": 88, "face": 99, "happy": 87, "head": 99, "knitwear": 88, "long sleeve": 56, "male": 98, "man": 98, "pants": 55, "person": 99, "photography": 99, "portrait": 99, "sitting": 99, "sleeve": 57, "smile": 87, "sweater": 88, "sweatshirt": 67, "wall": 99 }, "user": null } }  ¿Cuáles son las características clave que se deben buscar en una API de etiquetado de imágenes?  Al elegir una API de etiquetado de imágenes, busque estas características clave:  ✔️La API debería identificar y etiquetar correctamente las imágenes con mayor precisión.  ✔️Debería manejar rápidamente una gran cantidad de imágenes.  ✔️La API debería crecer con su biblioteca de imágenes.  ✔️Debería permitir ajustes para sus necesidades específicas. En otras palabras, debería tener mejores funciones de personalización.  ✔️La API debería funcionar bien con sus sistemas de gestión de contenidos (CMS) y plataformas de gestión de activos digitales (DAM) actuales.  ✔️Asegúrese de que el precio sea razonable y se ajuste a su presupuesto.  ¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de las API de etiquetado de imágenes?  Las API de etiquetado de imágenes tienen muchas aplicaciones útiles:  ✔️Las etiquetas precisas hacen que las imágenes sean más fáciles de encontrar en los motores de búsqueda al impulsar el SEO. Por lo tanto, mejorar la visibilidad del sitio web.  ✔️Las etiquetas ayudan a encontrar rápidamente imágenes específicas en una biblioteca multimedia o un sitio web.  ✔️La API ordena y clasifica imágenes automáticamente. Además, reduciendo el trabajo manual.  ✔️Las etiquetas describen imágenes para usuarios con discapacidad visual. De ahí que los sitios web sean más inclusivos.  ✔️Al analizar el contenido de las imágenes, la API puede recomendar contenido personalizado a los usuarios.  ¿Cómo se elige la API de etiquetado de imágenes adecuada para sus necesidades?  La elección de la API de etiquetado de imágenes adecuada depende de sus necesidades y presupuesto. Aquí hay algunas opciones populares:  1.  Visión de la nube de Google  Conocido por su alta precisión y funciones como detección de texto y puntos de referencia. Además, funciona bien con otros servicios de software Google Image Tagger, pero puede resultar costoso para un uso a gran escala.  2.  Reconocimiento de Amazon  Este software de etiquetado de imágenes automatiza el servicio y ofrece un sólido análisis de imágenes y videos, incluido el reconocimiento facial. Además, se escala bien y se integra con otros servicios de AWS. Sin embargo, los costos pueden aumentar con el uso intensivo.  3.  Clarifai  Fácil de usar con modelos personalizables para etiquetar imágenes. Además, es rápido y fácil de usar, pero puede que no sea tan preciso en casos complejos como Google o Amazon.  Al elegir la mejor API de trabajo de etiquetado de imágenes para usted, considere estos puntos:   Mayor precisión   Características avanzadas   Fácil integración   Mayor escalabilidad   Costo asequible  ¿Cuáles son las mejores prácticas para implementar API de etiquetado de imágenes?  La implementación de una API de etiquetado de imágenes puede mejorar la gestión de imágenes. Estas son algunas de las mejores prácticas:  Nombra tus imágenes consistentemente para encontrarlas fácilmente.  Utilice imágenes claras y de alta calidad para mejorar la precisión del etiquetado.  Organice imágenes en carpetas o grupos para facilitar el etiquetado en bibliotecas de fotografías personales.  Integrando la API con sus flujos de trabajo  Elija una API que funcione bien con su CMS o plataformas de gestión de activos digitales (DAM).  Automatice el proceso de etiquetado para ahorrar tiempo y garantizar la coherencia.  Etiquete una gran cantidad de imágenes a la vez para aumentar la eficiencia al cargar imágenes.  Privacidad y seguridad de datos  🛡️Asegúrese de que la API cumpla con las leyes de privacidad de datos como GDPR o CCPA para proteger los datos del usuario.  🛡️Utilice cifrado para mantener seguros los datos de imágenes durante la transferencia y el almacenamiento.  🛡️Limita quién puede acceder y cambiar los datos de las imágenes para mejorar la seguridad.  Conclusión  Las API de etiquetado automático de imágenes ayudan a las empresas a gestionar grandes colecciones de imágenes de forma rápida y precisa. Además, estas API utilizan IA para etiquetar imágenes. Además, ahorran tiempo y reducen errores en comparación con el etiquetado manual.  En este blog aprendimos:  👉Cómo funcionan las API de etiquetado automatizado de imágenes y por qué son importantes.  👉Características clave de las API de etiquetado de imágenes  👉Cómo se utilizan en diferentes industrias.  👉Consejos para elegir el adecuado a tus necesidades y presupuesto.  👉Mejores prácticas para aprovechar al máximo estas API.  El uso de API de etiquetado de imágenes puede mejorar su SEO, facilitar la búsqueda de imágenes, automatizar la organización y ayudar con la accesibilidad. Además, también permiten recomendaciones de contenido personalizadas. Por lo tanto, haga que su sitio o aplicación sea más atractivo a través de etiquetas relevantes.  Preguntas frecuentes  ¿Qué es un proceso de etiquetado de imágenes?  El proceso de etiquetado automático de imágenes implica etiquetar imágenes con etiquetas descriptivas utilizando IA.  ¿Puede Filestack ayudar con el proceso de etiquetado de imágenes más rápido?  Sí. Filestack acelera el proceso de etiquetado de imágenes de forma eficaz.  ¿Filesstack es lo suficientemente seguro como para confiar en las API de etiquetado de imágenes?  Filestack es seguro y confiable para las API de etiquetado de imágenes debido a sus estrategias de mayor seguridad.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

Optimice su contenido visual con API de etiquetado de imágenes avanzadas

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Cómo mejorar su flujo de trabajo 10 veces: 17 aplicaciones esenciales

De los foros a los feeds: cómo los algoritmos de las redes sociales influyen en la interacción digital

Navegando por las aguas: desarrollo de aplicaciones RAG de nivel de producción con lagos de datos

Cómo mejorar su flujo de trabajo 10 veces: 17 aplicaciones esenciales

De los foros a los feeds: cómo los algoritmos de las redes sociales influyen en la interacción digital

Navegando por las aguas: desarrollo de aplicaciones RAG de nivel de producción con lagos de datos

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps