Suppression automatique de l'arrière-plan
Restauration d'image
Création graphique
Génération de contenu
Annotab Studio, arivis Cloud, Segmentez Tout, AI Co-pilot for Healthcare, KawniX, On-Premise Floor Plan Recognition, CloudStudio, FaceSymAI, DirectAI, Cutout.Pro are the best paid / free Image Segmentation tools.
La segmentation d'image est une technique de vision par ordinateur qui consiste à diviser une image en plusieurs segments ou régions, chacun représentant un objet spécifique ou une partie de l'image. L'objectif est de simplifier la représentation d'une image en quelque chose de plus significatif et plus facile à analyser. La segmentation d'image a une longue histoire en vision par ordinateur, avec des méthodes anciennes remontant aux années 1970. Elle est devenue de plus en plus importante dans diverses applications, telles que l'analyse d'images médicales, la conduite autonome et la reconnaissance d'objets.
Caractéristiques principales
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Prix
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Mode d'emploi
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Cutout.Pro | Suppression automatique de l'arrière-plan |
Gratuit 0 € Fonctionnalités et utilisation limitées
| Pour utiliser Cutout.Pro, il suffit de télécharger votre image ou vidéo et de choisir l'outil de retouche souhaité. Les algorithmes d'IA traiteront automatiquement votre contenu et l'optimiseront selon vos préférences. |
FaceSymAI | Analyse de la symétrie faciale | Téléchargez une photo et laissez l'IA analyser votre symétrie faciale | |
Label Studio | Étiquetage flexible des données pour tous les types de données. | Pour utiliser Label Studio, vous pouvez suivre ces étapes : 1. Installez le package Label Studio via pip, brew ou clonez le dépôt à partir de GitHub. 2. Lancez Label Studio en utilisant le package installé ou Docker. 3. Importez vos données dans Label Studio. 4. Choisissez le type de données (images, audio, texte, séries temporelles, multi-domaines ou vidéo) et sélectionnez la tâche d'étiquetage spécifique (par exemple, classification d'images, détection d'objets, transcription audio). 5. Commencez à étiqueter vos données en utilisant des balises et des modèles personnalisables. 6. Connectez-vous à votre pipeline ML/IA et utilisez des webhooks, un SDK Python ou une API pour l'authentification, la gestion de projets et les prédictions de modèles. 7. Explorez et gérez votre ensemble de données dans le Data Manager avec des filtres avancés. 8. Prend en charge plusieurs projets, cas d'utilisation et utilisateurs au sein de la plateforme Label Studio. | |
Segmentez Tout | Segmentation des données alimentée par l'IA | Pour utiliser Segmentez Tout, vous devez d'abord télécharger votre ensemble de données sur la plateforme. Ensuite, vous pouvez spécifier les critères et les paramètres de segmentation tels que les variables, les filtres et les algorithmes. La plateforme appliquera des techniques avancées d'apprentissage automatique pour segmenter vos données et vous fournir des sorties segmentées. Ces sorties peuvent être analysées plus en détail ou utilisées pour des campagnes de marketing ciblées. | |
Liner.ai | Liner.ai propose les fonctionnalités principales suivantes : 1. Interface facile à utiliser pour l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique sans code. 2. Prise en charge de divers modèles de projet, y compris la classification d'images, la classification de texte, la classification audio, la classification vidéo, la détection d'objets, la segmentation d'images et la classification de poses. 3. Entraînement rapide et précis du modèle optimisé pour les CPU et les GPU. 4. Exportation des modèles entraînés vers plusieurs plates-formes. 5. Partage de fichiers et capacités de gestion d'équipe. | Pour utiliser Liner.ai, suivez ces étapes : 1. Importez vos données ou utilisez un jeu de données pré-étiqueté. 2. Entraînez votre modèle en appuyant sur un bouton dans Liner. 3. Déployez votre modèle entraîné en l'exportant vers diverses plates-formes pour une intégration facile avec votre application. | |
arivis Cloud | Trousse d'outils AI pour le traitement d'images | 1. Inscrivez-vous à un compte arivis Cloud. 2. Téléchargez vos images ou données. 3. Accédez à la trousse d'outils AI et sélectionnez les tâches souhaitées. 4. Formez des modèles AI ou appliquez des modèles pré-entrainés. 5. Personnalisez le flux de travail et automatisez les tâches de traitement d'images. | |
On-Premise Floor Plan Recognition | Reconnaissance précise des murs, des portes et des fenêtres | 1. Téléchargez une image de plan d'étage de conception ou de croquis à la main. 2. Laissez notre moteur d'IA analyser et identifier les murs, les portes et les fenêtres. 3. Personnalisez et intégrez les résultats de reconnaissance dans votre propre application. | |
DirectAI | 1. Construction instantanée de modèles : DirectAI construit rapidement des modèles de vision par ordinateur qui correspondent aux descriptions fournies. 2. Aucun code ni données d'entraînement : Les utilisateurs peuvent construire des modèles sans écrire de code ni rassembler de données d'entraînement. 3. Déploiement rapide : Les modèles peuvent être déployés et itérés en quelques secondes. | 1. Obtenez un accès à l'API : Les utilisateurs peuvent obtenir un accès à l'API des modèles de vision par ordinateur de DirectAI. 2. Consultez la documentation : Explorez la documentation pour comprendre l'utilisation et les capacités. 3. Construisez avec un langage simple : Décrivez le modèle de vision par ordinateur souhaité en utilisant un langage simple, éliminant ainsi la nécessité de coder. 4. Déployez et itérez : Déployez le modèle en quelques secondes et itérez au besoin. | |
Annotab Studio | Outil en ligne pour l'annotation de données | Pour utiliser Annotab Studio, inscrivez-vous simplement à la version bêta et commencez à exploiter ses fonctionnalités. Téléchargez vos données et créez facilement des annotations en étiquetant les objets dans les images. Vous pouvez suivre votre progression, gérer les versions de votre ensemble de données et concevoir votre propre flux de travail ou en choisir un dans la bibliothèque fournie. | |
CloudStudio | Outils avancés d'édition vidéo | Pour utiliser CloudStudio, il suffit de s'inscrire sur le site web et de commencer à créer vos vidéos. Les contrôles intuitifs et les outils avancés d'IA facilitent l'édition et l'amélioration de vos vidéos. Vous pouvez redimensionner, découper, ajouter de l'audio et du texte, fusionner, supprimer l'arrière-plan et exporter vos vidéos en quelques clics seulement. |
Générateur de cartes AI
Segmentation d'images par IA
Assistant d'Analyse IA
Balayage d'image par IA
Reconnaissance d'image par IA
Générateur de photos et d'images AI
Éditeur de Photos et Images
Améliorateur de photos avec IA
Segmentation d'images par IA
Analyse d'images médicales : Segmentation de structures anatomiques, telles que des organes ou des tumeurs, à partir d'images médicales comme les IRM ou les scanners CT pour aider au diagnostic et à la planification du traitement.
Conduite autonome : Segmentation de scènes routières en différents composants, tels que des routes, des véhicules, des piétons et des panneaux de signalisation, pour permettre une navigation sûre et la prise de décision.
Analyse d'images satellites : Segmentation d'images satellites pour identifier les types de couverture terrestre, tels que les zones urbaines, les forêts ou les étendues d'eau, pour la surveillance de l'environnement et l'urbanisme.
Inspection industrielle : Segmentation d'images de produits fabriqués pour détecter les défauts ou anomalies à des fins de contrôle qualité.
La segmentation d'image a reçu des critiques positives de la part d'utilisateurs dans divers domaines. De nombreux utilisateurs louent sa capacité à simplifier des images complexes et à extraire des informations significatives, permettant une analyse plus précise et plus efficace. Certains utilisateurs ont mentionné des défis dans le choix de l'algorithme de segmentation le plus adapté à leur tâche spécifique et dans l'ajustement des paramètres pour des résultats optimaux. Cependant, le sentiment général est que la segmentation d'image est une technique puissante et précieuse en vision par ordinateur, avec une large gamme d'applications et de bénéfices.
Un utilisateur télécharge une image d'une lésion cutanée sur une application d'analyse d'images médicales, qui utilise la segmentation d'image pour identifier et isoler la lésion de la peau environnante. L'application analyse ensuite la lésion segmentée pour déterminer si elle est potentiellement cancéreuse.
Un utilisateur capture une image à l'aide d'un appareil photo de smartphone, et une application d'édition d'image applique la segmentation d'image pour séparer les objets de premier plan de l'arrière-plan. L'utilisateur peut ensuite facilement appliquer différents effets ou filtres au premier plan et à l'arrière-plan séparément.
Pour mettre en œuvre la segmentation d'image, suivez ces étapes générales : 1. Prétraitez l'image en appliquant des techniques telles que la réduction du bruit, l'amélioration du contraste ou le redimensionnement. 2. Choisissez un algorithme de segmentation approprié en fonction de la tâche spécifique et des caractéristiques de l'image. Les méthodes populaires incluent le seuillage, la croissance de région, la détection de bord et le regroupement. 3. Définissez les paramètres nécessaires pour l'algorithme choisi, tels que les valeurs de seuil, les points de départ ou le nombre de clusters. 4. Appliquez l'algorithme de segmentation à l'image prétraitée. 5. Post-traitez l'image segmentée en affinant les limites, en supprimant les petites régions ou en fusionnant des segments similaires. 6. Évaluez les résultats de la segmentation à l'aide de métriques appropriées telles que la précision, l'intersection sur union (IoU) ou le coefficient de Dice.
Simplifie la représentation d'une image, la rendant plus facile à analyser et à comprendre.
Permet l'extraction d'informations au niveau de l'objet, telles que la forme, la taille et l'emplacement.
Facilite des tâches telles que la reconnaissance d'objets, le suivi et la compréhension de scènes.
Contribue à réduire la complexité computationnelle des tâches de traitement d'images ultérieures.