Взаимодействие с текстом на фото с помощью функции «Онлайн-текст» в приложении «Фото» на Mac
macOS Ventura 13
macOS Monterey 12
Выберите версию:macOS Ventura 13 macOS Monterey 12
При изменении этого элемента управления страница автоматически обновится
Поиск по этому руководству
- Добро пожаловать!
- Начало работы
- Общие сведения об импорте
- Из Фото iCloud
- С фотокамеры или телефона
- С устройств хранения, DVD и других устройств
- Из Почты, Safari и других приложений
- Импорт фотографий из другой медиатеки
- Где хранятся импортированные фотографии?
- Просмотр фотографий
- Просмотр отдельных фотографий
- Добавление заголовков, подписей и другой информации
- Взаимодействие с текстом на фото с помощью функции «Онлайн-текст»
- Использование функции «Что на картинке?» для получения информации о фотографии
- Просмотр фотографий, которыми с Вами поделились другие пользователи
- Удаление фотографий и восстановление удаленных фотографий
- Удаление дубликатов
- Скрытие фотографий
- Просмотр серий фотографий
- Воспроизведение видеоклипов
- Просмотр Live Photo
- Просмотр воспоминаний
- Персонализация воспоминаний
- Отображение определенных типов объектов
- Поиск фотографий по тексту, содержимому или дате
- Поиск фотографий по ключевому слову
- Поиск фотографий конкретного человека
- Поиск фотографий по месту
- Что такое альбомы?
- Организация фотографий в альбомы
- Удаление альбомов
- Создание смарт-альбомов
- Группировка альбомов в папках
- Основы редактирования
- Усечение и выпрямление фотографий
- Использование фильтра для изменения фотографии
- Настройка освещенности, экспозиции и других параметров фотографии
- Ретушь фотографий
- Удаление красных глаз
- Настройка баланса белого на фотографии
- Коррекция кривых
- Коррекция уровней
- Коррекция четкости
- Применение изменений к определенным цветам
- Шумопонижение
- Повышение резкости фотографии
- Изменение освещения портрета
- Применение виньетки
- Рисование поверх фотографии
- Использование других приложений при редактировании в Фото
- Редактирование Live Photo
- Редактирование видео
- Редактирование видео в режиме киноэффекта
- Что такое Общая медиатека iCloud?
- Создание Общей медиатеки и присоединение к ней
- Просмотр Общей медиатеки
- Добавление фото в Общую медиатеку
- Удаление фото из Общей медиатеки
- Добавление и удаление участников Общей медиатеки
- Что такое общие альбомы?
- Включение Общих альбомов
- Создание общего альбома
- Добавление, удаление и редактирование фотографий в общем альбоме
- Добавление или удаление подписчиков
- Подписка на общие альбомы
- Предоставление доступа к фотографиям через Сообщения и Почту
- Отправка фотографий через AirDrop
- Предоставление доступа к фотографиям через другие приложения и веб-сайты
- Экспорт фотографий, видео, слайд-шоу и воспоминаний
- Экспорт Live Photo в качестве анимированного изображения GIF
- Экспорт кадра видео в качестве фотографии
- Создание слайд-шоу
- Создание проектов с использованием сторонних приложений
- Заказ профессиональной печати
- Печать фотографий
- Обзор Системной медиатеки Фото
- Создание дополнительных медиатек
- Резервное копирование медиатеки приложения «Фото»
- Восстановление из Time Machine
- Исправление медиатеки
- Изменение места хранения фотографий и видео
- Изменение настроек в приложении «Фото»
- Сочетания клавиш и жесты
- Авторские права
В приложении «Фото» можно копировать текст, изображенный на фото, и выполнять с ним различные действия с помощью функции «Онлайн-текст».
Например, Вы можете скопировать текст объявления на рекламном щите и вставить его в сообщение или электронное письмо. Можно также проверить значения слов, выполнить поиск в интернете и даже перевести надпись на другой язык. Если на фото есть номер телефона, ссылка или адрес электронной почты, Вы можете позвонить по этому номеру, открыть веб-сайт или быстро начать писать письмо.
Открыть приложение «Фото»
См. такжеПросмотр фотографий в приложении «Фото» на MacПоиск отдельных фотографий в приложении «Фото» на MacПолучение информации о фотографии с помощью функции «Что на картинке?» в приложении «Фото» на Mac
Максимальное количество символов: 250
Не указывайте в комментарии личную информацию.
Максимальное количество символов: 250.
Благодарим вас за отзыв.
Как перевести текст с картинки: оценка работы разных сервисов
Если вам приходится уточнять значение кое-каких слов из английского, это совсем не повод считать знание языка не совсем хорошим.
Главное, что вы можете справиться с задачей посредством онлайн-словарей и сервисов по переводу. Правда, сначала нужно скопировать интересующее выражение и вставить его в окно для перевода. Но тут надо быть готовыми справиться с трудностями из-за того, что нужный текст расположен на какой-то картинке.
Не смотря, что это самое выражение несложно вписать вручную, делать это не всегда хочется или нет времени. Выходом может стать масса возможностей распознания и перевода текста практически в режиме реального времени. В данном случае говорится о ряде сервисов, для которых предусмотрена функция фотоперевода. Но для качественного решения, нужно заранее уточнить уровень их работы и соответствие вашим представлениям о хорошей функциональности.
Проверка с помощью эксперимента
Чтобы составить представление по интересующему вопросу, следует сориентироваться на самые популярные сервисы с функцией перевода. Притом, для теста нам следует написать на бумаге какой-то небольшой текст.
А сделать надпись надо чёрным маркером и на белом листке. И совсем не обязательно вписывать слова исключительно каллиграфическим почерком.
А чтобы проверить функционал возможностей относительно перевода с фотографий, нужно представить себе некую ситуацию, связанную с необходимостью прочтения увиденного объявления с надеждой получить какую-то важную информацию. Но так как имеется лишь текст на английском, то не остаётся ничего другого, как прибегнуть к помощи мобильного телефона или компьютера. Вот тут и будет понятно, на что можно рассчитывать посредством использования любого сервиса.
О возможностях услуг Яндекс.Переводчик
Благодаря этому сервису, мы получаем доступ к переводу с фотографии как посредством мобильной версии, так и браузерного аналога. Притом, браузерной версии свойственно некое превосходство перед иными испытуемыми вариантами. Стоит отметить, что эта версия работает по такому алгоритму:
- Загрузка изображения на сайт;
- Автоматическое распознание текста;
- Ручная корректировка варианта выделения;
- Перенос текста в окно для перевода;
- Загрузка картинки;
- Выбор зоны для текста, прошедшего распознание;
- Распознание текста и выдача перевода.
В итоге выясняется, что распознание оказалось не совсем полным. Несмотря на корректный перевод нужного предложения Яндексом, последнее слово алгоритму не далось.
В отношении мобильной версии предполагается такой ход:
- Фотографирование текста с помощью приложения или посредством загрузки на телефон из галереи;
- Распознание текста;
- Распределение примерного размещения на месте слов или словосочетаний.
По результату понятно, что расшифровка и перевод выполнены успешно. Так что, есть все основания считать работу мобильной версии куда более качественной в сравнении с браузерным вариантом. Стоит отдельно остановиться на преимуществах удобства ориентирования в представленном образце. Правда, общее впечатление немного портит расположение перевода, который оказался наложенным не так ровно, как хотелось бы.
Что следует ждать от Bing Translate
На практике доказано, что указанная десктопная версия переводчика от Microsoft не в состоянии справиться с задачами распознания картинки.
Как выясняется, подобная функция предусматривается в мобильном приложении. Здесь всё проходит в такой последовательности:
- Фотографирование интересующей картинки;
- Загрузка изображения из галереи;
- Получение перевода.
И так, мы убеждаемся, что приложение не справилось с поставленной задачей. На фоне полной непригодности для переводов, становится не так важно: причиной негативного исхода считают особенности почерка на представленном образце, или всё дело в чувствительности к регистру букв.
Браузерная версия Google
Если говорить о Google Translate, то только не из-за его дружбы с картинками. Надеяться на ожидаемый результат позволяет лишь вход в одноименное приложение для смартфонов. Если действовать так, то распознание текста производится как с помощью камеры, на которую надо сфотографировать надпись, так и в «живом режиме».
Притом, последний вариант не только интересен, но и порадует сюрпризом неплохой замены видимого камерой текста уже переведенным аналогом.
В надежде на успешный результат, следует быть особенно внимательными, так как и малейшая смена положения камеры приводит к новому запуску алгоритма. Даже с минимальным наклоном появляется риск полной смены структуры предложения.
Ввиду заинтересованности в предельной чистоте эксперимента, надо взять всё ту же картинку и запустить сканирование, не прибегнув к использованию камеры. В итоге – поступает предложение от Google насчёт выбора какого-то участка из текста или устранения всего лишнего. Такая ситуация может оказаться вполне приемлемой, но только в случае необходимости перевода отдельного фрагмента.
Если выбрать всё, то распознанный текст будет помещён на привычный онлайн переводчик, куда мы и будем перемещены. А далее надо сделать следующее:
- Выделить зоны для распознания;
- Получить перевод.
В итоге интересующая надпись оказывается распознанной и переведенной в текстовый формат. Но даже при благополучном выполнении перевода текста, отмечаются кое-какие отличия полученного результата в сравнении с изначальным вариантом.
Мобильная версия переводчика PROMT.One
Когда дело касается PROMT.One, то можно рассчитывать на функцию оптического распознавания текста для этого переводчика. Но для использования указанной версии, сначала надо дополнительно скачать библиотеки, характеризующиеся возможностью обходиться без доступа к интернету.
В отношении браузерной версии подобная функция не предусмотрена. Так что, если в качестве эксперимента загрузить фото из галереи и сканировать определённый фрагмент из всех имеющихся, становится понятно, что всё сделанное напрасно. Алгоритм приложения не в состоянии распознать текст на нашем образце. Это ясно уже в момент загрузки из галереи. При оценке действия по использованию камеры, невольно напрашивается вывод относительно загвоздки из-за узости пространства для распознавания текста.
Но причина сокрыта в слабости алгоритма, которому приходится определять текст. Увидеть это можно по сбоям, которые происходят даже в случае текста минимальными частями.
Так что, полученный результат не представляет собой даже самой малой пользы.
Какой выбор считать правильным
Судя по проведенным экспериментам, можно удостовериться, что задачи по переводу картинок под силу только Google и Яндекс. Убедившись в справедливости подобного заключения, пользователю остаётся лишь сделать выбор исключительно в отношении одного из них.
Извлечение текста из изображения — конвертер изображения в текст
реклама
Извлечь текст
реклама
реклама
Преобразователь изображения в текст позволяет извлекать текст из изображения одним щелчком мыши.
Сканирует изображение с помощью новейшей технологии OCR и извлекает каждый фрагмент текста, написанный на изображении.
Как преобразовать изображение в текст?
Чтобы извлечь текст из изображения с помощью этого онлайн-конвертера, выполните следующие действия:
- Перетащите или загрузите файл из системы.
- Или вставьте URL-адрес определенного изображения.
- Нажмите кнопку Извлечь текст .
Преобразователь будет использовать новейшую технологию оптического распознавания символов и сгенерирует извлеченный текстовый отчет за считанные секунды.
Что такое технология OCR?
OCR — это технология оптического распознавания символов, используемая для преобразования любого изображения, содержащего рукописный или печатный читаемый текст.
После обработки файла с помощью онлайн-системы оптического распознавания текста извлеченный текст можно редактировать с помощью программного обеспечения для обработки текстов, такого как MS Word.
Зачем использовать этот переводчик изображений?
Этот конвертер изображения в текст идеально подходит для сканирования и извлечения нужного читаемого текста из изображения.
Он также предоставляет следующие лучшие функции для простого получения необходимого текста с любого изображения:
Нет регистрации
Для использования этого текстового конвертера не требуется регистрация или процесс установки.
Совершенно бесплатно и извлекает текст из изображений за доли секунды.
Загрузка изображений
Эта функция позволяет загружать изображения в форматах PNG, JPEG, BMP и JPG. Пользователи также могут без каких-либо препятствий перетаскивать изображения из своих систем.
Извлечение текста по URL-адресу
Извлечение читаемого текста из изображений по URL-адресу позволяет получить желаемый текст из любого изображения в Интернете.
Отчет о точном извлеченном тексте
Если вы загружаете изображение в конвертер как:
Он сканирует все изображение, извлекает читаемый текст и создает отчет о точном тексте как:
Копировать данные результата
Эта функция позволяет копировать текст с изображения в режиме реального времени.
Преимущества использования инструмента «Изображение в текст»
Этот онлайн-конвертер обладает рядом ключевых преимуществ. Некоторые из них упомянуты ниже:
- Преобразователь изображения в текст повышает производительность пользователей, извлекая текст за считанные секунды.
- Предприниматели могут использовать эту утилиту для сканирования своих деловых документов для создания аналитических отчетов без каких-либо препятствий.
- Пользователи социальных сетей, таких как Facebook и Twitter, могут найти интересные изображения.
- Они могут преобразовать эти изображения в удобочитаемую текстовую форму одним щелчком мыши.
- Конвертер фотографий помогает пользователям быстро редактировать и обновлять текст результата.
- Делает документы доступными для поиска и помогает пользователям легко находить определенный текст, записанный в файле.
реклама
реклама
Нажимая «Принять» или продолжая использовать наш сайт, вы соглашаетесь с нашей Политикой конфиденциальности для веб-сайта. Принимать Политика конфиденциальности
Imagen: Модели распространения текста в изображение
Imagen: Модели распространения текста в изображениебеспрецедентный фотореализм × глубокий уровень понимания языка
беспрецедентный фотореализм
глубокий уровень понимания языка
Исследование Google, команда Brain Team
Мы представляем Imagen, модель распространения текста в изображение с беспрецедентной степенью фотореализма и глубоким уровнем понимания языка.
С помощью DrawBench мы сравниваем Imagen с последними методами, включая VQ-GAN+CLIP, модели скрытой диффузии и DALL-E 2, и обнаруживаем, что оценщики-люди предпочитают Imagen другим моделям в параллельных сравнениях, как с точки зрения качества выборки и выравнивание изображения и текста. Мозг едет на ракетном корабле, направляющемся к Луне. Мозг едет на ракетном корабле, направляющемся к Луне. Драконий фрукт в поясе для карате в снегу. Драконий фрукт в поясе для карате в снегу. Маленький кактус в соломенной шляпе и неоновых солнцезащитных очках в пустыне Сахара. Маленький кактус в соломенной шляпе и неоновых солнцезащитных очках в пустыне Сахара. Фотография собаки корги на велосипеде на Таймс-сквер. На нем солнцезащитные очки и пляжная шляпа. Фотография собаки корги, едущей на велосипеде на Таймс-сквер. На нем солнцезащитные очки и пляжная шляпа. Плюшевые мишки плавают на Олимпийских играх в беге баттерфляем на 400 м. Плюшевые мишки плавают на Олимпийских играх в беге на 400 м баттерфляем.
текст «Imagen», выходящий из книги сказок. Прозрачная скульптура утки из стекла. Скульптура находится перед картиной пейзажа. Прозрачная скульптура утки из стекла. Скульптура стоит перед картиной с пейзажем. Единственный луч света входит в комнату с потолка. Луч света освещает мольберт. На мольберте картина Рембрандта с изображением енота. Единственный луч света входит в комнату с потолка. Луч света освещает мольберт. На мольберте картина Рембрандта с изображением енота.Визуализация Imagen. Imagen использует большой замороженный кодировщик T5-XXL для кодирования входного текста во встраивание. Модель условной диффузии отображает встраивание текста в изображение размером 64×64. Imagen также использует текстовые модели диффузии сверхвысокого разрешения для увеличения разрешения изображения до 64×64→256×256 и 256×256→1024×1024.
- Мы показываем, что большие предварительно обученные кодировщики замороженного текста очень эффективны для задачи преобразования текста в изображение.
- Мы показываем, что масштабирование размера кодировщика предварительно обученного текста более важно, чем масштабирование размера диффузионной модели.
- Мы представляем новый пороговый диффузионный пробоотборник, который позволяет использовать очень большие направляющие веса без классификатора.
- Мы представляем новую эффективную архитектуру U-Net, которая более эффективна с точки зрения вычислений, памяти и быстрее сходится.
- На COCO мы достигаем нового современного COCO FID 7,27; и оценщики-люди считают, что образцы Imagen не уступают эталонным изображениям с точки зрения выравнивания изображения и текста.
| Модель | COCO FID ↓ |
|---|---|
| Обучение на COCO | |
| AttnGAN (Xu et al., 2017) | 35,49 |
DM-GAN (Zhu et al. , 2019) | 32,64 |
| DF-GAN (Тао и др., 2020) | 21,42 |
| DM-GAN + CL (Ye et al., 2021) | 20.79 |
| XMC-GAN (Чжан и др., 2021) | 9,33 |
| ЛАФИТ (Чжоу и др., 2021) | 8.12 |
| Make-A-Scene (Gafni et al., 2022) | 7,55 |
| Не прошел обучение по COCO | |
| ДАЛЛ-Э (Рамеш и др., 2021) | 17,89 |
| GLIDE (Nichol et al., 2021) | 12,24 |
| ДАЛЛ-Э 2 (Рамеш и др., 2022) | 10,39 |
| Imagen (наша работа) | 7.27 |
- Параллельная оценка человека.
- Систематически проверяйте: композиционность, кардинальность, пространственные отношения, длинный текст, редкие слова и сложные подсказки.
- Оценщики-люди категорически предпочитают Imagen другим методам как с точки зрения выравнивания изображения и текста, так и с точки зрения точности изображения.
Нажмите на слово ниже и Imagen!
Фотография картины маслом с изображением
пушистая панда британская короткошерстная кошка персидская кошка сиба-ину собака енот
в ковбойской шляпе и солнцезащитных очках и
красная рубашка черная кожаная куртка
игра на гитаре езда на велосипеде скейтбординг
в саду. на пляже. на вершине горы.
Существует несколько этических проблем, с которыми сталкиваются исследования преобразования текста в изображение в целом. Мы предлагаем более подробное исследование этих проблем в нашей статье и предлагаем краткую версию здесь. Во-первых, последующие приложения моделей преобразования текста в изображение разнообразны и могут сложным образом влиять на общество. Потенциальные риски неправильного использования вызывают опасения в отношении ответственного открытого исходного кода кода и демонстраций.
В настоящее время мы решили не выпускать код или публичную демонстрацию. В будущей работе мы изучим структуру ответственной экстернализации, которая уравновешивает ценность внешнего аудита с рисками неограниченного открытого доступа. Во-вторых, требования к данным для моделей преобразования текста в изображение вынуждают исследователей в значительной степени полагаться на большие, в основном некурируемые наборы данных, извлеченные из Интернета. Хотя этот подход позволил в последние годы добиться быстрого прогресса в алгоритмах, наборы данных такого рода часто отражают социальные стереотипы, репрессивные точки зрения и уничижительные или иным образом вредные ассоциации с маргинализованными группами идентичности. Хотя подмножество наших обучающих данных было отфильтровано для удаления шума и нежелательного контента, такого как порнографические изображения и оскорбительные выражения, мы также использовали набор данных LAION-400M, который, как известно, содержит широкий спектр неприемлемого контента, включая порнографические изображения, расистские оскорбления и вредные социальные стереотипы.
Imagen полагается на текстовые кодировщики, обученные на некурируемых данных веб-масштаба, и, таким образом, наследует социальные предубеждения и ограничения больших языковых моделей. Таким образом, существует риск того, что Imagen закодировал вредные стереотипы и представления, что определяет наше решение не выпускать Imagen для публичного использования без дополнительных мер безопасности.
Наконец, в то время как была проведена обширная работа по аудиту моделей преобразования изображения в текст и маркировки изображений для форм социальной предвзятости, было сравнительно меньше работы над методами оценки социальной предвзятости для моделей преобразования текста в изображение. Концептуальный словарь потенциального вреда моделей преобразования текста в изображение и установленные метрики оценки являются важным компонентом разработки ответственных практик выпуска моделей. Хотя мы оставляем углубленный эмпирический анализ социальных и культурных предубеждений на будущее, наши небольшие внутренние оценки выявили несколько ограничений, которые определяют наше решение не выпускать нашу модель в настоящее время.
Imagen может столкнуться с опасностью отказа от режимов распределения данных, что может еще больше усугубить социальные последствия предвзятости набора данных. Imagen имеет серьезные ограничения при создании изображений, изображающих людей. Наши человеческие оценки показали, что Imagen получает значительно более высокие показатели предпочтения при оценке изображений, на которых не изображены люди, что указывает на ухудшение качества изображения. Предварительная оценка также предполагает, что Imagen кодирует несколько социальных предубеждений и стереотипов, в том числе общую предвзятость в отношении создания изображений людей с более светлым оттенком кожи и тенденцию к тому, чтобы изображения, изображающие разные профессии, соответствовали западным гендерным стереотипам. Наконец, даже когда мы фокусируем внимание поколений на людях, наш предварительный анализ показывает, что Imagen кодирует ряд социальных и культурных предубеждений при создании изображений действий, событий и объектов. Мы стремимся добиться прогресса в решении некоторых из этих открытых проблем и ограничений в будущей работе.
Читван Сахария * , Уильям Чан * , Саурабх Саксена † , Лала Ли † , Jay whang † , Emale Denton, Seyeed kamyar Seyar -Seyar -Sey -wyar -hagear -wyar -wyar -wyar -hagear -hagear -hagear -hanged gahare -hanged hangem hangemont hanged hanged hangi -hangi.
Лопес, Тим Салиманс, Джонатан Хо † , Дэвид Флит † , Мохаммад Норузи *
* Равный вклад. † Основной вклад.
Мы благодарим Бена Пула за рецензирование нашей рукописи, ранние обсуждения и многочисленные полезные комментарии и предложения на протяжении всего проекта. Особая благодарность Кэти Мейер-Хеллстерн, Остину Таранго и Саре Ласло за помощь в внедрении важных ответственных методов искусственного интеллекта в этот проект. Мы ценим ценные отзывы и поддержку от Элизабет Адкисон, Зубина Гахрамани, Джеффа Дина, Йонгхуи Ву и Эли Коллинза. Мы благодарны Тому Смоллу за разработку водяного знака Imagen. Мы благодарим Джейсона Болдриджа, Хана Чжана и Кевина Мерфи за первоначальные обсуждения и отзывы. Мы признательны Фреду Алкоберу, Хибаку Али, Мариан Кроук, Аарону Донсбаху, Талси Доши, Тоджу Дьюку, Дугласу Эку, Джейсону Фрейденфельдсу, Брайану Габриэлю, Молли ФитцМоррис, Дэвиду Ха, Филипу Пархэму, Лоре Пирс, Эвану Рапопорту, Лорен за их усердную работу и поддержку.