Можно ли найти по изображению какой город. Поиск Google способен определить место, где была сделана фотография. Приложения в помощь

Найти что-то в интернете не всегда просто. В обилии информации теряется важное, если же вы неправильно сформируете запрос для поисковика, то получить нужные сведения станет еще труднее. А как быть в том случае, если надо найти картинку? Стандартный поиск по фото в Яндексе и Google ищет снимки по текстовому описанию, прописанному рядом с ним или в коде страницы. Разберемся, с помощью каких сервисов нужно искать фотографию только по графическому изображению.

Пригодится поиск по картинке в разных ситуациях, чтобы обнаружить:

• своя или чужая фотография установлена у пользователя в социальной сети;
• кто изображен на фото – если вы никак не можете вспомнить фамилию известного актера или спортсмена;
• профиль человека в соцсети;
• уникальное перед вами изображение или дубликат;
• такой же фотоснимок, но в другом качестве (более высоком разрешении, цветной вместо черно-белого).

Причины искать изображение могут быть разные, но алгоритм действий при этом почти не отличается. Подробно расскажем, как найти похожую картинку в интернете быстро и бесплатно.

В Гугл поиск по фото реализован в сервисе «Картинки», доступном по адресу https://www.google.ru/imghp . Интерфейс похож на стандартный, но в качестве запроса он использует изображения.

Также вы можете в результатах любого поиска перейти на вкладку «Картинки».

В строке, куда обычно вводят запрос, появился значок в виде фотоаппарата. Нажмите на него, появится окно выбора изображения с 2 вкладками – ввести ссылку или загрузить с компьютера. Чтобы проверить картинку из интернета – кликните на ней правой кнопкой мыши, скопируйте адрес и вставьте его в поле запроса. Если нужное изображение сохранено на компьютер, выберите «Загрузить файл» – откроется стандартный диалог выбора.

Если вы пользуетесь браузером Google Chrome, нужную фотографию можно просто перетащить в поисковую строку. Выберите изображение, находящееся на компьютере, перенесите его в браузер, удерживая левую кнопку мыши зажатой. Чтобы по фото из интернета, в Хроме щелкните правой кнопкой мыши, в меню выберите пункт «Найти картинку (Google)».

Страница результатов содержит предположение о том, кто изображен на фотографии. Google определил совершенно правильно – перед нами М. Ю. Лермонтов. Вы можете открыть изображение в другом размере или посмотреть похожие.

Яндекс Картинки

Подобный сервис поиска по фото есть и в Яндексе на https://yandex.ru/images/ . По сообщениям разработчиков, алгоритм ищет не только полные копии исходного снимка, но и незначительно от него отличающиеся. Поэтому в найденном могут попасться разные фотографии одного здания.

По щелчку на значке фотоаппарата открывается окно для выбора файла (открыть или перетащить с компьютера) и вставки адреса ссылки.

Представление результатов по лицам немного отличается – сначала можно выбрать картинку в других размерах, затем идут похожие на нее и сайты, где встретились изображения. В отличие от Google, Яндекс не сообщает в явном виде, кто изображен на снимке. Это может затруднить поиск человека по фото, особенно если вы ищите не популярную знаменитость. Зато более наглядно представлено наличие других размеров фотоснимка – так легко подобрать наилучшее разрешение.

Сервис VK Fake http://vkfake.ru/photo-search также проводит поиск людей ВКонтакте. Рассмотрим, как найти профиль человека по фотографии в интернете. Вставьте в строку адрес исходного фотоснимка или загрузите его с компьютера. Сайт работает не быстро, время ожидания результатов составляет до 2 минут.

Вы увидите список аккаунтов, в которых была найдена заданная фотография. Кроме конкретного человека, этим способом можно отыскать клоны и фейки – страницы, на которых используются чужие фотоснимки.

Допустим у Вас есть какое-то изображение (рисунок, картинка, фотография), и Вы хотите найти такое же (дубликат) или похожее в интернет. Это можно сделать при помощи специальных инструментов поисковиков Google и Яндекс, сервиса TinEye, а также потрясающего браузерного расширения PhotoTracker Lite, который объединяет все эти способы. Рассмотрим каждый из них.

Поиск по фото в Гугл

1. Указываем ссылку на изображение в интернете
2. Загружаем файл с компьютера

В итоге получаем полный список похожих картинок по изображению, которое было выбрано в качестве образца:

Есть еще один хороший способ, работающий в браузере Chrome. Находясь на страничке с интересующей Вас картинкой, подведите к ней курсор мыши, кликните правой клавишей и в открывшейся подсказке выберите пункт «Найти картинку (Google)»:

Вы сразу переместитесь на страницу с результатами поиска!

Поиск по картинкам в Яндекс

Укажите адрес картинки в сети интернет либо загрузите её с компьютера (можно простым перетаскиванием в специальную области в верхней части окна браузера):

Результат поиска выглядит таким образом:

Вы мгновенно получаете доступ к следующей информации:

• Какие в сети есть размеры изображения, которое Вы загрузили в качестве образца для поиска
• Список сайтов, на которых оно встречается
• Похожие картинки (модифицированы на основе исходной либо по которым алгоритм принял решение об их смысловом сходстве)

Многие наверняка уже слышали об онлайн сервисе TinEye, который русскоязычные пользователи часто называют Тинай. Он разработан экспертами в сфере машинного обучения и распознавания объектов. Как следствие всего этого, тинай отлично подходит не только для поиска похожих картинок и фотографий, но их составляющих.

Проиндексированная база изображений TinEye составляет более 10 миллиардов позиций, и является крупнейших во всем Интернет. «Здесь найдется всё» — это фраза как нельзя лучше характеризует сервис.

Есть еще один способ поиска в один клик. По умолчанию в настройках приложения активирован пункт «Показывать иконку быстрого поиска». Когда Вы наводите на какое-то фото или картинку, всплывает круглая зеленая иконка, нажатие на которую запускает поиск похожих изображений – в новых вкладках автоматически откроются результаты поиска по Гугл, Яндекс, Тинай и Бинг.

Расширение создано нашим соотечественником, который по роду увлечений тесно связан с фотографией. Первоначально он создал этот инструмент, чтобы быстро находить свои фото на чужих сайтах.

Когда это может понадобиться

• Вы являетесь фотографом, выкладываете свои фото в интернет и хотите посмотреть на каких сайтах они используются и где возможно нарушаются Ваши авторские права.
• Вы являетесь блогером или копирайтером, пишите статьи и хотите подобрать к своему материалу «незаезженное» изображение.
• А вдруг кто-то использует Ваше фото из профиля Вконтакте или Фейсбук в качестве аватарки на форуме или фальшивой учетной записи в какой-либо социальной сети? А ведь такое более чем возможно!
• Вы нашли фотографию знакомого актера и хотите вспомнить как его зовут.

На самом деле, случаев, когда может пригодиться поиск по фотографии, огромное множество. Можно еще привести и такой пример…

Как найти оригинал заданного изображения

Например, у Вас есть какая-то фотография, возможно кадрированная, либо отфотошопленная, а Вы хотите найти её оригинал, или вариант в лучшем качестве. Как это сделать? Проводите поиск в Яндекс и Гугл, как описано выше, либо средствами PhotoTracker Lite и получаете список всех найденных изображений. Далее руководствуетесь следующим:

1. Оригинальное изображение, как правило имеет больший размер и лучшее качество по сравнению с измененной копией, полученной в результате кадрирования. Конечно можно в фотошопе выставить картинке любой размер, но при его увеличении относительно оригинала, всегда будут наблюдаться артефакты. Их можно легко заметить даже при беглом визуальном осмотре.
2. Оригинальные фотографии часто имеют водяные знаки, обозначающие авторство снимка (фамилия, адрес сайта, название компании и пр.). Конечно водяной знак может добавить кто угодно на абсолютно на любое изображение, но в этом случае можно поискать образец фото на сайте или по фамилии автора, наверняка он где-то выкладывает своё портфолио онлайн.
3. И наконец, совсем простой признак. Если Ваш образец фото черно-белый (сепия и пр.), а Вы нашли такую же, но полноцветную фотографию, то у Вас явно не оригинал. гораздо более сложнее, чем перевести цветную фотографию в черно-белую:)

Один из самых простых способов, который можно использовать для определения местоположения объекта, — это поиск похожих изображений в Google или TinEye. Если найти название объекта, будет несложно узнать название места, где он находится. Но этот способ срабатывает не всегда. Поэтому можно попробовать другие методы. Например, проверить то, чего не видно на фотографии, но что может дать важное понимание о самом изображении.

В метаданных, а также EXIF-данных можно, среди прочего, найти:

• Дату и время создания изображения
• Данные о геолокации
• Модель камеры и параметры создания снимка (диафрагма, выдержка и т.д.)
• Информацию о собственнике снимка

Это может быть полезным при проверке двух аспектов: места и времени создания фотографии, а также того, было ли изображение отредактировано и каким образом.

Как раз информация о геолокации (если она будет в метаданных) может помочь с предельной точностью установить место съемки. Но в то же время наличие данных о геолокации зависит от нескольких факторов. Во-первых, от устройства, которым была сделана фотография. В некоторых камерах или мобильных устройствах может не быть GPS-датчика, фиксирующего координаты. Во-вторых, от желания пользователей мобильных устройств — они могут отключить геолокацию из-за соображений приватности или уменьшения нагрузок на аккумулятор. В-третьих, наличие таких данных зависит от ресурса, на котором фотография была опубликована. Социальные сети Facebook, Twitter или Instagram удаляют метаданные с самих фотографий во время их загрузки на серверы этих ресурсов. Но в то же время они могут непосредственно показывать информацию о местонахождении автора фотографии (а также поста/твита), если он дал доступ к GPS-датчику своего мобильного устройства.

Проверить наличие метаданных довольно просто. Можно загрузить файл фотографии и правой клавишей мыши открыть его свойства. Во вкладке «Подробно» будут собраны все существующие метаданные. Но для более быстрого и эффективного анализа EXIF-данных можно использовать специальные онлайн-ресурсы. Одним из таких ресурсов является Jeffrey’s Exif Viewer . Написанный и выложенный в открытый доступ американским программистом, этот сервис анализирует и показывает всю доступную информацию из метаданных.

Например, загрузив на этот сервис фотографию, опубликованную в начале текста, мы узнаем, что она была сделана на iPad 6 октября 2013 года в 16^59. Поскольку ссылка на фотографию не была взята с серверов Facebook или Twitter, в метаданных осталась информация о координатах. Удобность Jeffrey’s Exif Viewer заключается в том, что он сразу иллюстрирует эти координаты на картах Google. Таким образом, мы не только можем определить, что фотография сделана в Брно (Чехия), но даже сможем сказать, под каким углом и в каком направлении. Это может быть полезным при проверке информации об определенном объекте.

Другой похожий ресурс для проверки метаданных – FindEXIF.com – работает точно так же и может быть альтернативой Jeffrey’s Exif Viewer. Но в нем нет возможности загрузить фотографии. Сервис работает только с ссылками.

Фотографии из определенных географических мест также можно искать с помощью Panoramio . Этот сервис использует EXIF-данные для публикации фотографий на карте. Впрочем, на Panoramio чаще публикуют пейзажные фотографии из различных мест, чем репортажные фото с разных событий.

Еще один аспект, при проверке которого могут помочь метаданные, — это информация о том, как изображение было отредактировано. Для этого может быть полезен сервис FotoForensics . На ресурс можно непосредственно загрузить фотографию или просто вставить ссылку на нее. Прежде всего, сервис показывает существующие в файле снимка метаданные, так же как Jeffrey’s Exif Viewer. Из метаданных можно получить информацию как о дате съемки, так и о дате редактирования. Но еще FotoForensics предлагает так называемый ELA (Error Level Alysis) — уровень сжатия файлов. Это своего рода сканнер, которые показывает манипуляции с изображением, даже если они не видны на первый взгляд. Зная специфику этих данных, можно эффективно определять масштабы и тип редактирования снимка. Например, был ли использован фотомонтаж при редактировании изображения.

На странице этого ресурса есть множество материалов с рекомендациями и пробными заданиями для более подробного анализа снимков. Назовем только некоторые из них:

— области одинакового цвета при ELA тоже должны иметь одинаковую яркость. Если при ELA какая-то область изображения светлее другой того же цвета, то ее могли редактировать;

— каждое пересохранение JPEG сжимает изображение, ухудшая его качество. На слишком сжатых изображениях будут видны шумы;

— на смонтированном изображении вставленный объект при ELA будет значительно ярче, чем другие области. Также ярче будут области с высоким контрастом (текст, линия, контур);

— графические редакторы от Adobe оставляют на монотонных областях изображения следы цвета радуги. Эти следы необязательно будут свидетельствовать о фотомонтаже. Чтобы такие следы появились, достаточно сохранить изображение с помощью программ Adobe.

Фейковое фото урагана Сенди. На кадр из фильма «Послезавтра» путем монтажа наложили телевизионный титр

Не каждая фотография, особенно из соцсетей, будет содержать метаданные с датой, автором и местом съемки. Это было бы слишком просто. Но важно помнить, что проверка достоверности контента из Сети – это всегда процесс, при котором части информации собираются из разных источников и с помощью разных инструментов. И чем больше инструментов задействовано в этом процессе, тем более полной будет становиться картина.

Известно, что поисковик Google обладает колоссальными способностями и вычислительными мощностями. Иногда кажется, что он умнее, чем того требуется. Разработчики компании постоянно стараются усовершенствовать поиск и сделать его максимально продвинутым.

Изображения Google занимают львиную долю в поисковом гиганте. Можно найти картинку абсолютно на любую тематику, независимо от того, каким был первоначальный запрос. Следующим улучшением, которое ждет Google, будет возможность определения местоположения по сделанному фото.

В технологии будут использоваться не Гео-теги, как сразу кажется, а сами изображения, которые сравнять с другими похожими.

PlaNet

Корпорация Google создала нейронную сеть под названием PlaNet, чтобы предоставить пользователям возможность определить местоположение по номеру телефона или по изображению. В сеть было загружено более 90 миллионов фотографий с пометкой местоположения. Все эти фото послужили базой данных с корой поисковик будет работать далее. При поиске места, где было сделана фотография, поисковик обращается к существующей базе данных, сравнивает фото на пиксельном уровне, и, если совпадение обнаружено, выдает предположительное местоположение.

Чтобы реализовать свою идею, Тобиасу Вейланду – автору проекта PlaNet – пришлось разделить земной шар на 26 000 секторов. Размер их зависит от количества сделанных фотографий в том или ином районе. Поэтому мегаполисы покрывают более мелкие секторы, чем пустыни и безлюдные места. Вне программы остаются Северный полюс, Южный полюс, Океаны. Тестируя нейтронную сеть, разработчики потратили на нее более двух миллионов снимков сервиса Flickr. При этом они вели протокол, отмечая в нем успехи искусственного интеллекта. Идеал в работе искусственного интеллекта еще не достигнут, но обучение сети идет непрерывно.

Предстоит много работы прежде, чем сервис Google PlaNet станет надежным и точным. Первые испытания алгоритма показали всего 28 % совпадений по стране и 48 % для континента в целом. Результаты пока не впечатляют разработчиков и пользователей, но на данном этапе идет обучение алгоритма ответственного за совпадения. Поэтому технология Google PlaNet со временем будет улучшена, и, возможно, функция поиска местоположения по фото станет такой же популярной, как и основной поиск Google, который уже стал эталоном точности и быстродействия.