Как найти фото по куску

Как найти по картинке в Интернете: основные способы поиска по изображению с телефона и компьютера

Многие пользователи компьютерной техники и мобильных аппаратов часто сталкиваются с ситуацией, когда необходимо найти картинку в Интернете по картинке. Причины могут быть разные. Например, кто-то хочет найти изображение лучшего качества или в конкретном разрешении. А кто-то просто хочет узнать кто автор фотографии, кто на ней изображен или какому фильму принадлежит постер. Вне зависимости от ситуации, изображение можно найти несколькими способами, как с компьютера, так и с мобильного телефона. При этом найти похожие картинки можно через любую поисковую систему (Google, Яндекс, Bing). В этой статье мы подробно расскажем Вам, какими способами можно найти информацию по картинке с ПК и смартфона.

Содержание

1. В каких случаях нужен поиск по картинке в Гугл (Google) и Яндекс
2. Как найти по картинке в Google
• Как найти изображение по картинке с компьютера
• Как найти по картинке с телефона или планшета Android
• Как найти фото по картинке с телефона (iPhone) или планшета iOS
3. Как найти по картинке в Яндексе
• Как с компьютера найти фото по картинке Яндекс
• Как на Яндекс найти по картинке с телефона
4. Как найти картинку по фото в TinEye, Bing и других системах

В каких случаях нужен поиск по картинке в Гугл (Google) и Яндекс

Этот вопрос частично рассматривался во вступлении, но из-за своей масштабности требует более тщательного изучения. Итак, почему же люди осуществляют поиск по картинке в Гугл, Яндекс и других поисковых системах? Причин несколько:

• Поиск оригиналов изображений. Иногда пользователи находят на любимых сайтах картинки в плохом качестве, поэтому начинают искать по картинкам их оригиналы, чтобы получить в личное пользование изображения в наилучшем качестве и наибольшем разрешении. А еще оригиналы иногда ищут, чтобы узнать имена авторов или названия правообладателей понравившихся фотографий.
• Уточнение информации об объектах на картинках. Иногда пользователи находят фотографии и интересуются, что конкретно там изображено. К примеру, поиск по изображению актуален при попытках определения вида или названия какого-либо инструмента, марки автомобиля, названия организации (по ее логотипу). В этих случаях поиск по картинке в Гугл помогает найти желаемую информацию практически мгновенно – без необходимости выполнения альтернативного поиска с помощью ввода текстового описания объектов, представленных на изображении.
• Поиск похожих изображений. Часто бывает, что пользователю нравится картинка и он хочет найти фото в интернете с похожим содержанием. При таком раскладе поиск Гугл картинки по фото становится самым простым и быстрым решением. На практике поиск по изображению почти всегда занимает считанные секунды, а результаты в подавляющем большинстве случаев соответствуют запросам пользователя.

Во всех этих ситуациях поиск по картинке в Google и Яндекс позволяет людям экономить немало времени, а главное, находить требуемую информацию почти со 100%-ной вероятностью. Главное – знать, как искать по картинке в интернете. Впрочем, именно об этом мы в следующих разделах и расскажем.

Как найти по картинке в Google

Корпорация Google является одной из самых известных компаний в мире компьютерных интернет-сервисов. Ведь именно ей принадлежит самая популярная поисковая система Google поиск, а также множество различных приложений (Chrome, Gmail, YouTube, Picasa и т.д.). Что касается поиска материалов по картинке, то подобный функционал можно найти как в самой поисковой системе, так и в некотором программном обеспечении. При этом воспользоваться им можно как с компьютера, так и со смартфона или планшета (вне зависимости от установленной операционной системы).

Как найти изображение по картинке с компьютера

Самый быстрый и простой способ – найти картинку через браузер, поддерживающий Гугл сервисы (конкретно нас интересует один сервис – Гугл картинки поиск по фото, позволяющий найти картинку по фото за считанные секунды). В принципе, для достижения требуемого результата можно использовать любой интернет-браузер. Главное – открыть на нем главную страницу Гугл поиска. Как только откроете браузер и перейдете на страничку поиска Гугл, выполните следующие действия:

• В правом верхнем углу Вы увидите вкладку «Картинки», нажмите на нее. Вас перекинет на страничку поиска изображений. Здесь Вы можете ввести название и попытаться найти по нему нужную картинку или воспользоваться функцией «Поиск по картинке».
• Найти функцию «Поиск по картинке» несложно. Она находится прямо в строке поиска в виде иконки фотоаппарата. Наведите курсор на ярлык, и Вы увидите соответствующую надпись. Нажмите на данную кнопку.
• В открывшемся окне Вы можете указать ссылку на картинку, по которой нужно осуществить поиск или загрузить ее с компьютера. Если ссылки нет, то выбираем второй вариант.
• Нажмите «Выбор файла», выберите нужное изображение и кликните по кнопке «Открыть. Начнется загрузка и автоматический поиск в Интернете по выбранной картинке. Если Вы искали не конкретно указанное изображение, а схожее с ним, то следует перейти по соответствующей ссылке именуемой «Похожие изображения». Она будет находиться на первой странице поисковой выдачи.

Если Вы уже загрузили картинку в Интернет (например, в социальной сети) или Вам понравилось изображение на каком-то форуме или сайте, то, чтобы найти фото в интернете, необязательно его скачивать и использовать для поиска вышеуказанный способ. Найти картинку по фото (в данном случае выполнить поиск загруженного изображения или картинки с сайта) можно более простым методом:

• откройте изображение (можно в новой вкладке);
• кликните по картинке правой кнопкой мыши;
• выберите в контекстном меню «Найти картинку Google» или «Поиск изображений в Интернете».

Система автоматически выполнить поиск по картинке и выдаст все найденные материалы, а также связанные с ней похожие запросы.

В Гугл поиске есть еще одна интересная функция, которая может не только подобрать похожие графические материалы, но и найти нужное изображение по конкретному фрагменту, изображенному на картинке. Делается это через поисковую выдачу изображений. Когда увидите какой-то интересующий Вас элемент на картинке в поисковой выдаче то, чтобы его найти отдельно от основного изображения, нужно сделать следующее:

• выбрать изображение, кликнув по нему левой кнопкой мыши;
• нажать на иконку поиска по объектам на изображении, которая находится в правом верхнем углу.

Система автоматически выберет основной фрагмент на картинке и выполнит по нему поиск. Чтобы сменить фрагмент для поиска, просто передвиньте специальное окошко и при необходимости смените его размер. После этого система снова автоматически осуществит поиск, но уже по выбранному Вами фрагменту с изображения.

Как найти по картинке с телефона или планшета Android

Если Вы являетесь владельцем планшета или смартфона на Андроид, то с него также можно выполнить поиск по изображению. При этом осуществить подобное можно несколькими различными способами. Самый простой вариант поиска картинки с телефона состоит из следующих этапов:

• откройте приложение Google (если открыли гугл поиск через виджет, то дополнительно нажмите на иконку «G»);
• в строке поиска Вы увидите специальную иконку для поиска по изображению, чем-то напоминает фотокамеру, нажмите на нее.

Откроется камера. Но Вы не пугайтесь. Если необходимо, Вы можете сфотографировать что-либо и осуществить поиск по фото в Интернете с телефона. Однако если Вы хотите осуществить поиск по уже готовой картинке, то кликните по иконке, которая напоминает картину с изображением гор. Вам предложит выбрать папку, где находится нужное изображение (облако, галерея или фото). Выбираем соответствующую папку и жмем подтвердить. Далее откроется содержимое выбранного раздела. Теперь стоит отыскать нужную картинку и кликнуть по ней. Поиск по картинке с телефона будет выполнен в автоматическом режиме.

Помимо классического приложения Google, можно воспользоваться мобильным браузером Chrome. Однако через него нельзя искать изображения, сохраненные на мобильном устройстве. Найти можно картинки в Интернете по конкретному запросу, похожие изображения и выполнить поиск по изображению с выдачи или конкретного сайта. Когда откроете Chrome Mobile на главной странице Google Search, то увидите надпись «Картинки». Нажмите на нее и введите нужный запрос, чтобы выполнить поиск изображений в Интернете. В поисковой выдаче нажмите на понравившееся изображение. Когда оно откроется, то ниже Вы увидите «Похожие картинки» и рядом кнопку «Еще». Если нажать на нее, то откроется выдача с похожими изображениями. Кроме того, если Вам на сайте понравилось конкретное изображение, откройте его, после чего нажмите на и удерживайте несколько секунд. Откроется меню, которое позволит скопировать изображение, сохранить картинку на телефон или выполнить поиск по изображению в Интернете со смартфона.

Как найти фото по картинке с телефона (iPhone) или планшета iOS

Любители Apple также могут с легкостью выполнить поиск по изображению с iPhone. Для этого нужно открыть приложение Google и нажать на специальный ярлык, находящийся в строке поиска (Google Объектив). Далее Вас перекинет на камеру, так же как и на смартфоне с OS Android. Вы можете сделать фото и выполнить поиск картинки с телефона по нему либо нажать на символ окна выбора фотографий (напоминает картину с холмами) и выбрать нужное изображение. Поиск по картинке с телефона iPhone будет выполнен в автоматическом режиме.

Кроме того, на iPhone поиск по картинке можно выполнить по отдельным фрагментам или объектам фотографии. Результаты появятся под основным изображением. Опция полезна в том случае, когда надо осуществить Google поиск по картинке, на которой интересующий объект занимает лишь часть пространства. Например, чтобы узнать, как называется конкретный инструмент на фотографии с набором электроинструментов.

Как найти по картинке в Яндексе

Яндекс – это известнейшая российская ИТ-компания, которая является разработчиком популярной поисковой системы Yandex Search, а также различного программного обеспечения. Многим отечественным пользователям пришла по вкусу созданная ими поисковая система. Ведь по факту, Yandex поиск – это прямой конкурент Google Search, при этом имеет более обширный функционал для граждан Российской Федерации (подвязка аккаунтов, совершение транзакций и т.д.). Что касается поиска картинок по фото, то у Яндекса также присутствует данный функционал. При этом воспользоваться им намного проще, чем может показаться на первый взгляд.

Как с компьютера найти фото по картинке Яндекс

Основных способов два. Первый заключается в использовании функционала браузера. Например, Вы пользуетесь Microsoft Edge. Увидели красивую картинку на сайте и хотите найти ее в большем формате или просто отыскать схожие варианты. Для этого стоит кликнуть правой кнопкой мыши по изображению и во всплывающем меню выбрать «Поиск изображений в Интернете». В новой вкладке откроется раздел Яндекс картинки, с поиском выбранного изображения, а также вариантами разрешения, тегами и похожими запросами. Однако таким способом Вы не сможете отыскать изображение, которое находится на компьютере (разве только загрузить его на какой-то сайт или в соцсеть).

Другой вариант поиска по изображению в Yandex состоит из следующих этапов:

• откройте главную страницу Яндекс поиска;
• кликните по вкладке «Картинки»;
• перейдите на открывшуюся вкладку с изображениями;
• нажмите на значок фотоаппарата, находящегося в строке поиска;
• выберите источник загрузки изображения (проводник, буфер, ссылка);
• выберите картинку для поиска и дождитесь ее обработки сервисами Яндекс.

Поиск будет выполнен автоматически. Откроется страница с искомой картинкой, похожими изображениями, ключевыми запросами и вариациями размеров. Если на этапе выбора источника у Вас появится окно буфера обмена, то нажмите на перекрестие и выберите один из предлагаемых вариантов (закрыть окно или больше не показывать). Кроме того, если Вы хотите найти какой-то конкретный элемент изображения, то под картинкой нажмите кнопку выбрать фрагмент. Укажите нужный элемент и дождитесь, пока поисковик сформирует выдачу, соответствующую запросу.

Как на Яндекс найти по картинке с телефона

Яндекс поиск по картинкам работает со смартфона также хорошо, как и с компьютера. При этом делается все фактически идентично. Откройте в мобильном браузере главную страницу Yandex Search. Перейдите на вкладку картинки и нажмите на ярлык фотоаппарата, находящегося рядом со строкой поиска. В открывшемся окне Вам предложат выбрать уже имеющуюся картинку на смартфоне, сделать новою при помощи камеры, либо выбрать из конкретного приложения (например с облака). Выберите фото и дождитесь, пока система осуществит поиск. Как только поиск по картинке будет выполнен, Вы сможете просмотреть похожие изображения, а также выполнить поиск по объекту, нажав на специальную кнопку в форме круга, которая будет находиться прямо на изображении.

Как найти картинку по фото в TinEye, Bing и других системах

Не всем удобно пользоваться функционалом поисковых систем по поиску изображений. Кроме того, не каждый браузер имеет встроенные инструменты для поиска картинок. Тогда где найти картинки в таких случаях? Ответ достаточно прост, следует установить на интернет-браузер специальное расширение. Например, PhotoTracker Lite. Это браузерное ПО позволяет искать изображения в 1-2 клика. Стандартный способ поиска картинки заключается в нажатии на нем правой кнопкой мыши и выборе пункта «Искать это изображение». Однако в настройках расширения PhotoTracker можно установить показ на картинках специального значка, нажатие на который приведет к автоматическому поиску по изображению. К слову, поиск будет осуществляться в поисковых системах Bing, TinEye, Yandex и Google (можно включать и отключать ненужные поисковики).

Если Вы уже загрузили картинку в Интернет (например, в социальной сети) или Вам понравилось изображение на каком-то форуме или сайте, то, чтобы найти фото в интернете, необязательно его скачивать и использовать для поиска вышеуказанный способ. Найти картинку по фото (в данном случае выполнить поиск загруженного изображения или картинки с сайта) можно более простым методом:

Поиск изображений по фрагменту

В своем выступлении Александр Крайнов рассказал каким способом Яндекс.Картинки кластеризировали дубликаты изображений. Другими словами, выделяли и отфильтровывали дубли картинок. Где основная идея была в том, чтобы выделить контуры изображения посредством фильтра DoG, после чего найти ключевые точки и получить их дескрипторы.
Кластеризация дубликатов сводится к поиску совпадений дескрипторов. Это и есть «цифровой формат» ключевых точек из статьи Кластеризация дубликатов в поиске по картинкам.

Но хотелось бы немного подробнее узнать, что это за дескрипторы и как производить по ним поиск.

Дескрипторы

Ключевые точки — это точки, которые в идеале не должны меняться при изменении или модификации изображения.
Дескрипторы — это, в общем виде, свертка характеристик и представление ключевых точек в формате доступном для проверки на совпадение.

Поиск эффективного выделения ключевых точек, их дескрипторов, а также методов проверки на совпадения, все еще остается на повестке дня.

Но надо с чего-то начинать, поэтому обратимся на помощь к библиотеке OpenCV.

Первое на что бросается взгляд — это дескрипторы SURF.
Которые обещают необычайную точность. Что и подтверждается после тестов.

Но есть несколько нюансов.
Дескрипторы SURF — это вектора из 128 (или 64) чисел на одну ключевую точку. Проверка на совпадение выполняется поиском ближайшей точки (или даже двух). И чем ближе точка, тем лучше.

Получается что на изображение с 1 000 ключевых точек, потребуется 128 000 чисел с плавающей точкой.
Кроме того, само обнаружение точек довольно сложная операция и требует значительное время. Что не позволяет эффективно использовать данный алгоритм на небольших устройствах. К тому же сам алгоритм закрытый и запатентован (в США).

После ознакомления с SIFT и SURF, захотелось чего-то простого в реализации с возможностью применить на небольшом сервере либо устройстве.

Перцептивные хеши

И были найдены перцептуальные или перцептивные хеши.
Задача которых в том, что бы при небольшом изменении изображения хеш также незначительно менялся.

Проверка на совпадение проводится подсчетом количества отличающихся позиций между двумя хешами. Т.е. подсчет расстояния Хэмминга. И чем меньше оно, чем меньше различающихся элементов, тем больше совпадение.

Данный метод рассчитан на поиск полных либо частичных дубликатов изображения. Т.е. при значительном изменении формата изображения либо вмешательство в контент приводит к невозможности проверки на совпадение, так как хеши будут заметно отличаться.

Другими словами перцептивные хеши не годятся для поиска полудубликатов.

Исходя из этого была предпринята попытка объединить SURF дескрипторы и перцептивные хеши с целью решить проблему поиска нечетких полудубликатов.

Метод основывается на кластеризации ключевых точек таким образом, чтобы центры кластеров совпадали на оригинальном и кропнутом изображении. А далее производилось выделение фрагмента изображения вокруг ключевой точки и получения перцептивного хеша. В результате одно изображение давало порядка 200 кроп нарезков и их хешей.

У данного метода есть два с половиной значительных недостатка:
1. низкая скорость проверки на совпадение на большом наборе хешей. Поиск по 1 млн хешей занимало 20 секунд
2. низкая скорость получения ключевых точек
3. низкая точность, множество ложных срабатываний, высокие требование к целевой базе, годится не для всех картинок, требует премодерации и т.д

Сама идея о том, что бы из изображения выделялось некоторое количество отпечатков (fingerprint), которые можно было бы просто сопоставить друг с другом, завораживала.

Поэтому было решено попытаться найти решения данным проблемам.

Низкая скорость выборки

Сложность поиска и подсчета расстояния Хэмминга на большом наборе данных является самостоятельной проблемой и требует независимого подхода.
После некоторых исследований тематики оказалось, что существует множество решений данной проблемы.
Был выбран и реализован наиболее эффективный из имеющихся алгоритм названный HEngine, который позволил в ~60 раз ускорить выборку из базы данных.

SURF и ключевые точки

Так как мы работаем уже с бинарными хешами, или отпечатками, а совпадение считаем расстоянием Хэмминга, то странно использовать такую махину как SURF и стоило бы рассмотреть другие методы получения ключевых точек и дескрипторов.

В общем виде OpenCV предоставляет два типа дескрипторов:

— Дескрипторы с плавающей точкой
— И бинарные дескрипторы

Вот бинарные дескрипторы как никакие иные подходят для нашей задачи, потому что также используют расстояние Хэмминга для проверки на совпадения.

ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF

OpenCV уже имеет у себя отличную альтернативу SURF, которая мало того, что открытая и без лицензионных ограничений, так еще легче и работает быстрее [1].

ORB — это Oriented FAST and Rotated BRIEF — улучшенная версия и комбинация детектора ключевых точек FAST и бинарных дескрипторов BRIEF.

ORB имеет один существенный нюанс для нас — размер дескрипторов 32 байта на одну точку.
Проверка на совпадение — это сумма расстояний Хэмминга для каждого байта дескриптора (первый сравнивается с первым, второй со вторым и тд).

В нашей задаче подразумевается, что одна точка дает одно значение, а тут получается 32, которые надо еще и суммировать с соответствующими по индексу (первый с первым, второй со вторым и тд) в целевой базе данных.

Так как наш хеш это 64битное число, то требуется 32 байта дескриптора ужать в 8 байт и при этом не сильно потерять в точности.

После некоторых тестов было решено попробовать эти 32 байта представить в виде матрицы 16×16 бит. А потом эту матрицу пропустить через перцептивный хеш PHash. Результатом должно было оказаться как раз 64 битное число.

Теперь мы подошли к полному описанию концепта.

Как работает индексация

1. Получаем ключевые точки и дескрипторы ORB, выбираем количество требуемых точек на изображении.
2. Полученные дескрипторы по 32 байта представляем в виде битовой матрицы 16×16.
3. Конвертируем матрицу в 64битное число с помощью PHash.
4. Сохраняем 64битные отпечатки в MySQL.
5. Выбираем требуемое расстояние Хэмминга и запускаем демон HEngine, который будет выполнять поиск.

Как работает поиск

Выполняем идентичные шаги 1 — 3 из индексации, но только на запрашиваемом изображении.
4. Делаем запрос демону HEngine, который возвращает все хеши в заданном пределе.
5. Если требуется, отфильтровать неактуальные результаты.

Рис 1. Предел расстояния Хэмминга 7. Серые точки — это найденные ключевые точки. Зеленые — совпадающие точки. Красные — совпадающие стандартным ORB полным перебором.

А что в итоге?

В итоге удалось решить нескольких проблем:
— найти способ быстрого подсчета расстояния Хэмминга на большом наборе данных
— избавиться от большого и неудобного SURF
— увеличить скорость выделения ключевых точек и их отпечатков
— а также не потерять сильно в точности.

Что позволило находить изображения по их фрагменту, а также нечеткие полудубликаты без больших вычислительных ресурсов.

Рис 2. Сладкое к пятнице

Учитывая то, что в зависимости от настроек, описанный алгоритм через бинарные дескрипторы ORB выдает около 1 000 хешей на картинку.
На базу в 1 000 изображений получается 1 000 000 хешей в базе. Поиск и кластеризация всех дубликатов занимает полторы минуты. Включает в себя полный перебор и поиск совпадающих хешей.

Ссылки

[1] Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige, Gary R. Bradski: ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF. ICCV 2011: 2564-2571.
[2] en.wikipedia.org/wiki/SURF
[3] ru.wikipedia.org/wiki/Расстояние_Хэмминга
[4] phash.org
[5] habrahabr.ru/post/143667 Кластеризация дубликатов в Яндекс.Картинках
[6] habrahabr.ru/post/211264 HEngine — алгоритм поиска хешей в пределах заданного расстояния Хэмминга на большом наборе данных
[7] github.com/valbok/img.chk Мой прототип поиска по фрагментам