有几种 AI 工具可以读取和分析图像，主要使用计算机视觉和光学字符识别 (OCR) 技术。 这些工具旨在提取文本、识别对象、检测面部或对视觉内容进行分类。 流行的选择包括基于云的 API，例如 Google Cloud Vision、Amazon Rekognition 和 Microsoft Azure Computer Vision，以及开源库，例如 Tesseract OCR 和 OpenCV。 开发人员可以将这些工具集成到应用程序中，以自动执行诸如文档处理、图像审核或场景理解之类的任务。 每种工具都提供不同的功能，例如用于常见任务的预训练模型或用于专门用例的自定义模型训练。
例如，Google Cloud Vision 提供 OCR 功能，可以从图像中提取文本，包括手写笔记或复杂的布局，并提供对象检测功能，用于识别照片中的日常物品。 Amazon Rekognition 专注于面部分析，从而实现诸如情绪检测或名人识别之类的功能。 Microsoft Azure 的 Computer Vision 包含一个“Read” API，该 API 针对从文档中密集提取文本进行了优化。 诸如 Tesseract 之类的开源工具被广泛用于 OCR，但需要更多的设置和自定义。 OpenCV 虽然本身不是 AI 模型，但提供了基础图像处理功能，可以与 TensorFlow 或 PyTorch 之类的机器学习框架结合使用，以构建自定义视觉管道。 这些工具通常公开 REST API 或 SDK，使开发人员可以通过代码访问它们。
选择工具时，请考虑准确性、可伸缩性和成本等因素。 云服务易于使用且具有高度可伸缩性，但可能会根据 API 调用产生费用。 诸如 Tesseract 之类的开源解决方案是免费的，但需要本地基础结构和调整。 例如，构建文档扫描仪应用程序的开发人员可能会使用 Google Cloud Vision，因为它具有强大的 OCR 功能，而需要本地数据处理的项目可以选择 Tesseract。 隐私敏感的应用程序（例如医学成像）可能会利用 Azure 的合规性认证。 最终，选择取决于项目的技术要求、预算以及预训练模型是否足够或是否需要自定义训练。