Les solutions Logiciel de reconnaissance d'image ci-dessous sont les alternatives les plus courantes que les utilisateurs et les critiques comparent à Microsoft Computer Vision API. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Microsoft Computer Vision API comprennent content. La meilleure alternative globale à Microsoft Computer Vision API est Google Cloud Vision API. D'autres applications similaires à Microsoft Computer Vision API sont OpenCVetAmazon RekognitionetClarifaietSimpleCV. Les alternatives à Microsoft Computer Vision API peuvent être trouvées dans Logiciel de reconnaissance d'image mais peuvent également être présentes dans Emotion AI Software ou Logiciel d'étiquetage de données.
Google Cloud Vision API permet aux développeurs de comprendre le contenu d'une image en encapsulant des modèles d'apprentissage automatique puissants dans une API REST facile à utiliser. En utilisant notre API, les développeurs peuvent rapidement créer des applications capables de classer les images en milliers de catégories (par exemple, "voilier", "lion", "Tour Eiffel"), détecter des objets et des visages individuels dans les images, construire des métadonnées sur le catalogue d'images, modérer le contenu offensant, permettre de nouveaux scénarios marketing grâce à l'analyse de sentiment d'image, et plus encore.
OpenCV est un outil qui possède des interfaces C++, C, Python et Java et prend en charge Windows, Linux, Mac OS, iOS et Android pour l'efficacité computationnelle et avec un fort accent sur les applications en temps réel, écrit en C/C++ optimisé, la bibliothèque peut tirer parti du traitement multi-cœur et est activée pour tirer parti de l'accélération matérielle de la plateforme de calcul hétérogène sous-jacente.
Amazon Rekognition facilite l'ajout d'analyse d'images et de vidéos à vos applications. Il peut identifier les objets, les personnes, le texte, les scènes et les activités, ou tout contenu inapproprié d'une image ou d'une vidéo.
SimpleCV est un cadre open source pour la création d'applications de vision par ordinateur, l'utilisateur peut accéder à plusieurs bibliothèques de vision par ordinateur de haute puissance telles qu'OpenCV sans avoir à apprendre les profondeurs de bits, les formats de fichiers, les espaces de couleur, la gestion des tampons, les valeurs propres ou le stockage matriciel par rapport au bitmap.
scikit-image est une collection d'algorithmes pour le traitement d'images.
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NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) apprentissage profond pour la science des données et la recherche pour concevoir rapidement un réseau de neurones profond (DNN) pour les tâches de classification d'images et de détection d'objets en utilisant la visualisation du comportement du réseau en temps réel.
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