我正在构建一个需要拍摄图像并推断与之相关的标签的应用程序。这些标签可以是与图片相关的事物，形容词甚至情感。
我已经找到了ALIPR。但我测试了它，some other people tested it也表现不佳。 ALIPR在15个预测标签的集合中犯了太多错误。至少在我的应用程序中，最好只使用少量但正确的标签。
优选地，API应该是基于网络的并且是免费的。有什么建议吗？
提前致谢！
答案 0 :(得分：4)
我认为如果图像可以自动标记，Google很久以前就放弃了image labeler。不幸的是，计算机在理解图像时遇到了很多麻烦。
编辑：
如果您对计算机视觉研究感兴趣，请查看CVPapers，尤其是Open Source Computer Vision Implementations。自动图像标记远未解决（除非您有一组非常具体/受限制的主题）。
2007年3月13日星期二的The Google Guide引用：
单词“Larry Page”和“Sergey Brin”出现在Eric Schmidt的图像附近，或图像标题中，或者链接到这些图像。谷歌猜测这些词与图像有关。谷歌技术尚未达到可以通过直接观察图像来判断图像中的内容的程度。
P.S。：我希望你（或其他人）证明我错了并在这里与我分享; - ）
EDIT2：
我偶然发现了Voc 2010 Challenge，我认为这很好地说明了计算机视觉目前的发展状况。在其中一个挑战中，参赛者必须在图像中找到一个对象（来自非常有限的一组对象）并对其进行分类。在result page上你可以看到，其中一种算法设法对飞机进行了93％的准确度分类，但在其他类别中“失败”。
这只是为了寻找“事物”，甚至不是形容词或情感。
答案 1 :(得分：3)
结帐https://imagga.com/ 它取得了一些令人印象深刻还有一些非常有趣的结果......值得庆幸的是，所有生成的标签都带有置信度值，因此您可以随时忽略任何低于阈值的内容（对于我的用例，约为15％）。 每月12,000张图片免费，不错。如果您有超过12,000个月的图像，那么只需将您的请求排队。
答案 2 :(得分：3)
您是否希望定义标签以便自己使用，或者只是让软件使用＆＃34;常识＆＃34;并不完全清楚。关于所显示的对象的通用标签集。
让我们说你想定义你自己的标签集 - 它们可以是关于年度季节拍摄的照片，与图像相关联的情绪（基于配色方案和描绘的对象等），或您需要区分的技术（裸露，细节，背景类型等）。
我们可以使用机器学习！当我们给出很多图像的例子时，它是人工智能的一个分支，可以学习规则（比如如何标记图像 - 甚至是非常复杂的规则）。因此，您的主要步骤是为您想要的每个标记收集一组示例图像。 执行此操作后，对于图像，您有两个主要选项：
使用深度学习框架，可让您在问题上应用神经网络。您需要将数据拆分为较小的部分，进行相当多的编码，除非您拥有大量图像，否则请使用各种技巧让它更好地了解您的任务。除非您对研究感兴趣，否则caffe和TensorFlow是现在要查看的内容（一年前推荐的内容有所不同，一年之后它可能会再次出现不同）。
如您所述，使用在线API 。但是对于您想要自己的任务集的任务，您没有多少选项，因为大多数服务只是进行一般分类 - 他们根据每天的＆＃34;排序您的图像寿命＆＃34;他们在图像上检测到的物体（有时像NSFW这样的特殊情况，但通常不符合你想要的敏感度）。
基于网络的API中的一个选项是vize.it ，它提供了一个网络界面，您可以在其中上传和标记您的示例图片，它可以让您训练自己的AI API生成您指定的标签。所以你正在两全其美。不幸的是，它不是完全免费的，但是对于少量图像而言，该计划成本相当低，并且您可以在开始时获得免费样品（加上培训过程也是免费的）。
免责声明：我是vize.it的共同创作者之一。
答案 3 :(得分：1)
尝试clarifai api我遇到的最好的api。他们还免费提供每月5000个图像标签，以便您进行测试。他们提供的Android，ios，javascript，python等初学项目很少
还有很多其他像imagga，alchemyapi，clevapi等使用谷歌找到更多
如果你需要更多帮助，你可以给我发短信。
答案 4 :(得分：0)
图像自动标记仍在开发中，我认为很多人都在为此工作，但是目前最简单的方法就是与https://linkedai.co之类的某些服务一起使用，这种解决方案并不昂贵，而且将为您节省很多时间。