Новости — 13 апреля 2021, 16:57

В приложении «Яндекс» появилась «умная» камера. Она умеет распознавать товары, породы животных и названия растений

В «Яндексе» начался период масштабных обновлений: сначала компания впервые за 13 лет обновила логотип и айдентику, после запустила социальную инициативу в «Яндекс.Видео», а затем и улучшила «Яндекс.Браузер», научив его распознавать и переводить текст на картинках. Сегодня очередной трансформации подверглось основное приложение «Яндекса» — в нем появилась «умная» камера с широким функционалом. Она предназначена не для того, чтобы делать фотографии, как могло бы показаться на первый взгляд — камера может идентифицировать предметы и искать нужную пользователю информацию о них. 

Визуально инструмент выглядит как обычная камера мобильного телефона, и у него есть три режима: «Поиск по фото», «Сканер» и «Перевод». Первый позволяет распознавать предметы, которые попали в объектив. После наведения камеры система отметит объекты, которые смогла опознать, и предоставит доступную информацию о них. К примеру, если вы сфотографировали сумку, приложение покажет, где ее можно купить, а заодно и составит подборку похожих по форме или цвету моделей. С тем же успехом можно выяснить название породы собаки, архитектурного памятника, растения и вообще чего угодно. Все это можно сделать в режиме реального времени, а при желании фото интересующего вас объекта можно загрузить из галереи смартфона. 


Название «Сканера» говорит само за себя — он позволяет быстро сделать виртуальную копию какого-либо документа, а «Перевод» распознает на текст на незнакомом языке, прогоняет его через «Яндекс.Переводчик» и выдает пользователю в более понятном виде — переведенный текст на русском языке накладывается на исходное изображение. Области применения такого инструмента бесконечны: его можно использовать для того, чтобы перевести надписи на указателях, тексты с продуктовых этикеток или страниц книг и журналов. 

Чтобы все это стало возможным, разработчики «Яндекса» объединили в «умной» камере три разные технологии — компьютерное зрение, машинный перевод и поиск. Они помогают инструменту «понять», что находится на фото, а после обработать изображение и найти информацию о том, что на нем размещено. Используют для этого нейронные сети, обученные на огромном количестве примеров. 

Камера уже доступна в мобильном приложении «Яндекс» как для iOS, так и для Android-устройств. Найти ее можно на панели виджетов, расположенной прямо под поисковой строкой.  

Подписывайтесь на наш Telegram-канал
Фото: Unsplash
* Деятельность компании Meta Platforms Inc. (Facebook и Instagram) на территории РФ запрещена
** Признан иноагентом на территории РФ
Читайте также
Кино — 09:30, 27 января 2026
Девочка по соседству. За что мы любим Сидни Суини
Музыка — 27 января, 09:30
Бруно Марс, Лана Дель Рей, ALIZADE и Joji: 15 альбомов 2026 года, которые мы ждем
Новости, Новости — 27 января, 09:15
В Саудовской Аравии пройдет фестиваль Balad Beast
Новости, Новости — 27 января, 08:00
Началась работа над вторым сезоном сериала «Газета»
Новости, Новости — 26 января, 18:45
Группа XG выпустила полноформатный альбом The Core
Кино — 26 января, 18:10
Трансплантолог, таксист и майор КГБ. 5 проектов с Петром Федоровым
Новости, Новости — 26 января, 17:35
На ARTPLAY пройдет маркет искусства «Лампа + зины»
Новости, Новости — 26 января, 16:30
Dragon Ball расширяет вселенную: новая игра AGE 1000 и аниме Beerus Enhanced
Новости, Новости — 26 января, 15:40
Самый популярный тиктокер мира Хаби Лейм заключил сделку на $1 млрд
Новости, Новости — 26 января, 14:30
В Fortnite появились скины по сериалу «Офис»
Новости, Новости — 26 января, 13:10
Crocs анонсировала обувь в форме деталей LEGO
Новости, Новости — 24 января, 13:33
TREPET&ГÓРОН выпустили клип на песню «В ОТЕЛЕ»
Новости, Новости — 24 января, 11:00
Apple возглавила топ-500 самых дорогих брендов мира
Новости, Новости — 23 января, 17:35
Гарри Стайлс выпустил сингл Aperture и анонсировал новый альбом
Новости, Новости — 23 января, 16:50
«Пчеловод 2» с Джейсоном Стэйтемом выйдет в январе 2027 года
Новости, Новости — 23 января, 15:40
Антоха МС записал первый англоязычный трек с Lay-Far Dance Orchestra
Новости, Новости — 23 января, 14:12
Фильм «Грешники» установил исторический рекорд по числу номинаций на «Оскар»
Новости, Новости — 23 января, 13:15
Pop Mart выпустит коллекцию по «Зверополису 2»
Новости, Новости — 23 января, 12:02
Известна дата выхода сериала «Эль» по мотивам «Блондинки в законе»
Новости, Новости — 23 января, 10:40
Теннисистка Арина Соболенко стала амбассадором Gucci
Новости, Новости — 23 января, 09:34
Сидни Суини сыграет в экранизации романа Эдит Уортон «Обычай страны»
Новости, Новости — 22 января, 19:10
Netflix и MAPPA объявили о партнерстве для производства и дистрибуции аниме
Все звёзды и инфлюенсеры
Новости, Новости — 22 января, 18:40
Brit Awards 2026: известен полный список номинантов
Новости, Новости — 22 января, 18:00
Тейлор Свифт вошла в Зал славы авторов песен
Новости, Новости — 22 января, 17:05
Clair Obscur: Expedition 33 стала самой титулованной игрой в истории
Новости, Новости — 22 января, 16:13
The Weeknd, «Белоснежка» и Рианна: известны номинанты на «Золотую малину»
Новости, Новости — 22 января, 15:10
A$AP Rocky анонсировал мировой тур Don’t Be Dumb
Новости, Новости — 22 января, 14:30
«Маршрут перестроен»: объявлена тема «Архстояния»-2026 и первый арт-объект
Новости, Новости — 21 января, 18:45
Аниме «Новый рассвет» вошло в конкурс Берлинале-2026
Новости, Новости — 21 января, 17:15
Life is Strange: Reunion завершит историю Макс и Хлои уже в марте
Новости, Новости — 21 января, 16:30
Начались съемки триллера «Вегас: история любви» с Майкой Монро и Полом Дано
Эмили в Париже
(5 сезон)
Прощай, Джун
Человек против малыша
(2 сезон)
Покинутые
(1 сезон)
7.2
Добро пожаловать в Дерри
(1 сезон)
7.1
Очень странные дела
(5 сезон)