Vous êtes-vous déjà demandé comment les entreprises organisent leurs énormes   et les rendent faciles à trouver ? Le secret réside dans les API   . collections d'images de marquage d’images  Une bonne gestion des images peut grandement améliorer vos processus métier dans le monde d'aujourd'hui, où le contenu visuel est omniprésent. Ce blog expliquera le fonctionnement des API de marquage d'images et leur importance.  Tout d’abord, nous examinerons en quoi le marquage d’images avec l’IA est meilleur que le fait à la main. Ensuite, nous expliquerons comment fonctionnent ces API et quelle technologie elles utilisent.  Nous soulignerons également les fonctionnalités clés que vous devez rechercher lors du choix d’une API pour prendre la meilleure décision.  Nous explorerons ensuite les utilisations pratiques des API de marquage d’images dans différents secteurs. Nous montrerons également leurs nombreux avantages. Nous vous proposerons des conseils sur les éléments à prendre en compte pour vous aider à choisir l'API appropriée.  Enfin, nous partagerons les meilleures pratiques d'utilisation de ces API afin d'en tirer le meilleur parti.  Apprenons comment les API de marquage d'images peuvent changer la façon dont vous gérez les images et dynamiser votre activité.  Quelle est la puissance du marquage d’images au-delà de l’étiquetage manuel ?  Le marquage manuel des images demande beaucoup de temps et d’efforts. Les gens doivent regarder chaque image et attribuer des balises une par une. Ce processus est lent et sujet aux erreurs.  Il devient plus difficile de conserver des balises précises et cohérentes à mesure que le nombre d’images augmente. Il ne peut pas non plus suivre le rythme rapide dont les entreprises ont besoin aujourd'hui. Cela entraîne donc des retards et des inefficacités.  API de marquage d'images  Les API d'étiquetage automatisé des images utilisent l'intelligence artificielle (IA) pour   . Ces outils peuvent examiner des images, reconnaître des objets et des scènes et attribuer les bonnes balises d'image. Voici quelques avantages : automatiser l'étiquetage des images  👉Le marquage automatisé est beaucoup plus rapide que le marquage manuel.  👉L'IA réduit les erreurs humaines, rendant les balises plus précises.  👉Les API peuvent gérer rapidement un grand nombre d’images.  👉L'automatisation réduit le besoin de travail humain, ce qui permet d'économiser de l'argent.  Cas d'utilisation dans tous les secteurs  Les API de marquage d'images sont utiles dans de nombreux domaines. Voici quelques exemples:  👉Les boutiques en ligne utilisent le marquage d'images pour organiser les produits. Des balises telles que la couleur, la taille et le style aident les clients à trouver ce qu’ils veulent. Amazon marque les produits pour améliorer les résultats de recherche et les recommandations.  👉Les entreprises de médias marquent les images pour gérer leurs vastes bibliothèques. Cela les aide à trouver et à organiser rapidement le contenu. Netflix balise les images pour suggérer des émissions et des films pertinents aux téléspectateurs.  👉Les écoles et les plateformes éducatives marquent les images pour trier les documents. Cela permet aux étudiants et aux enseignants de trouver plus facilement des ressources. Khan Academy classe les vidéos par sujet et par niveau scolaire.  👉Les hôpitaux marquent les images médicales comme les radiographies et les IRM pour organiser les dossiers des patients. Cela aide les médecins à diagnostiquer et à traiter les patients plus rapidement. Les hôpitaux utilisent le marquage d'images pour gérer efficacement les dossiers médicaux.  Comment fonctionnent les API de marquage d'images ?  Les API de marquage d'images aident à organiser et à étiqueter les images à l'aide d'une technologie intelligente. De plus, ils utilisent des techniques d’IA telles que la reconnaissance d’objets pour identifier des éléments sur une photo. Par exemple, l’API peut reconnaître le sable, l’eau et les personnes sur une photo de plage.  La compréhension de la scène aide l'API à voir la situation dans son ensemble. Il identifie non seulement les objets, mais comprend également leur contexte. De plus, cela rend le marquage plus précis. La nouvelle mise à jour Filestack EyeQ améliore la qualité de l'image, aidant ainsi l'IA à mieux fonctionner.  Les métadonnées sont des données sur les données. Pour les images, il comprend des balises, des descriptions et des catégories. De plus, cela facilite et accélère la recherche et l’organisation des images.  La « vision par ordinateur » est un domaine qui permet aux ordinateurs de voir et de comprendre des images. La « classification des images » fait partie de ce domaine. Cela signifie trier les images en différents groupes en fonction de leur contenu. Ces technologies rendent les API de marquage d'images puissantes et utiles pour la gestion des photos.  Laissez-nous vous donner un exemple avec le sous-titrage d'image Filestack. Supposons que nous ayons l'image ci-dessous :   Nous pouvons obtenir les balises de cette image en utilisant l'URL Filestack ci-dessous :   https://cdn.filestackcontent.com/<FILESTACK_API_KEY>/security=p:<POLICY>,s:<SIGNATURE>/tags/<EXTERNAL_URL>  Après avoir ajouté la clé API, la signature et la politique, voici la réponse :   { "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 } }  Quelles sont les fonctionnalités clés à rechercher dans une API de marquage d’images ?  Lorsque vous choisissez une API de balisage d'images, recherchez ces fonctionnalités clés :  ✔️L'API doit identifier et étiqueter correctement les images avec une plus grande précision.  ✔️Il devrait gérer rapidement un grand nombre d'images.  ✔️L'API devrait évoluer avec votre bibliothèque d'images.  ✔️Il devrait permettre des ajustements pour vos besoins spécifiques. En d’autres termes, il devrait avoir de meilleures fonctionnalités de personnalisation.  ✔️L'API devrait bien fonctionner avec vos systèmes de gestion de contenu (CMS) et plates-formes de gestion des actifs numériques (DAM) actuels.  ✔️Assurez-vous que le prix est raisonnable et correspond à votre budget.  Quelles sont les applications pratiques des API de marquage d’images ?  Les API de marquage d'images ont de nombreuses applications utiles :  ✔️Des balises précises facilitent la recherche des images sur les moteurs de recherche en améliorant le référencement. Améliorer ainsi la visibilité du site Web.  ✔️Les balises aident à trouver rapidement des images spécifiques dans une médiathèque ou un site Web.  ✔️L'API trie et catégorise automatiquement les images. De plus, réduire le travail manuel.  ✔️Les balises décrivent des images destinées aux utilisateurs malvoyants. Cela rend les sites Web plus inclusifs.  ✔️En analysant le contenu des images, l'API peut recommander du contenu personnalisé aux utilisateurs.  Comment choisir la bonne API de marquage d'images pour vos besoins ?  Le choix de la bonne API de marquage d'images dépend de vos besoins et de votre budget. Voici quelques options populaires :  1.  Google Cloud Vision  Connu pour sa grande précision et ses fonctionnalités telles que la détection de texte et de points de repère. En outre, il fonctionne bien avec d’autres services logiciels Google Image Tagger, mais peut s’avérer coûteux pour une utilisation à grande échelle.  2.  Reconnaissance Amazon  Ce logiciel de marquage d'images automatise le service et offre une analyse approfondie des images et des vidéos, y compris la reconnaissance faciale. De plus, il évolue bien et s'intègre à d'autres services AWS. Cependant, les coûts peuvent s’additionner en cas d’utilisation intensive.  3.  Clarification  Convivial avec des modèles personnalisables pour le marquage des images. De plus, il est rapide et facile à utiliser, mais peut ne pas être aussi précis dans des cas complexes que Google ou Amazon.  Lorsque vous choisissez la meilleure API de travail de marquage d'images pour vous, tenez compte de ces points :   Une plus grande précision   Fonctionnalités avancées   Intégration facile   Une plus grande évolutivité   Coût abordable  Quelles sont les meilleures pratiques pour implémenter des API de balisage d’images ?  La mise en œuvre d'une API de balisage d'images peut améliorer la gestion de vos images. Voici quelques bonnes pratiques :  Nommez vos images de manière cohérente pour les retrouver facilement.  Utilisez des images claires et de haute qualité pour une meilleure précision de marquage.  Organisez les images dans des dossiers ou des groupes pour faciliter le marquage des photothèques personnelles.  Intégration de l'API à vos workflows  Choisissez une API qui fonctionne bien avec vos plateformes CMS ou de gestion des actifs numériques (DAM).  Automatisez le processus de marquage pour gagner du temps et garantir la cohérence.  Marquez un grand nombre d’images à la fois pour augmenter l’efficacité du téléchargement des images.  Confidentialité et sécurité des données  🛡️Assurez-vous que l'API respecte les lois sur la confidentialité des données telles que le RGPD ou le CCPA pour protéger les données des utilisateurs.  🛡️Utilisez le cryptage pour protéger les données d'image pendant le transfert et le stockage.  🛡️Limitez qui peut accéder et modifier les données d'image pour améliorer la sécurité.  Conclusion  Les API de marquage automatique des images aident les entreprises à gérer de grandes collections d'images de manière rapide et précise. De plus, ces API utilisent l’IA pour baliser les images. En outre, ils permettent de gagner du temps et de réduire les erreurs par rapport au marquage manuel.  Dans ce blog, nous avons appris :  👉Comment fonctionnent les API de marquage automatisé d'images et pourquoi elles sont importantes.  👉Fonctionnalités clés des API de marquage d'images  👉Comment ils sont utilisés dans différentes industries  👉Conseils pour choisir celui qui convient à vos besoins et à votre budget.  👉Bonnes pratiques pour tirer le meilleur parti de ces API.  L'utilisation des API de marquage d'images peut améliorer votre référencement, faciliter la recherche d'images, automatiser l'organisation et faciliter l'accessibilité. De plus, ils permettent également des recommandations de contenu personnalisées. Cela rend ainsi votre site ou votre application plus attrayant grâce à des balises pertinentes.  FAQ  Qu'est-ce qu'un processus de marquage d'images ?  Le processus de marquage automatique des images implique l’étiquetage des images avec des balises descriptives à l’aide de l’IA.  Filestack peut-il accélérer le processus de marquage des images ?  Oui. Filestack accélère efficacement le processus de marquage des images.  Filestack est-il suffisamment sécurisé pour être fiable pour les API de balisage d’images ?  Filestack est sécurisé et digne de confiance pour les API de marquage d'images en raison de ses stratégies de sécurité plus élevées.

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.

Rationalisez votre contenu visuel avec les API avancées de balisage d'images

About Author

COMMENTAIRES

ÉTIQUETTES

CET ARTICLE A ÉTÉ PARU DANS

Related Stories

Comment améliorer votre flux de travail par 10 : 17 applications essentielles

Appuyez pour gagner : Telegram pourrait intégrer les 10 prochains milliards d'utilisateurs de crypto avant Solana

Vous voulez gagner un concours d’écriture HackerNoon ? Voici ce que recommandent les gagnants du concours #crypto-api

Guide de l'architecte pour créer une architecture de référence pour un datalake IA/ML

Comment améliorer votre flux de travail par 10 : 17 applications essentielles

Appuyez pour gagner : Telegram pourrait intégrer les 10 prochains milliards d'utilisateurs de crypto avant Solana

Vous voulez gagner un concours d’écriture HackerNoon ? Voici ce que recommandent les gagnants du concours #crypto-api

Guide de l'architecte pour créer une architecture de référence pour un datalake IA/ML

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps