Розпізнавання рослин за допомогою фотографії: додаток PlantNet
Пам’ятаєте комедійні ситуації, коли персонажі випадково торкалися отруйного дуба чи плюща? Це створювало комічний ефект, але водночас підкреслювало, що деякі рослини можуть бути справді небезпечними. Загалом, рослини — це чудові дари природи, але до тих пір, поки вони не становлять загрозу для нас або наших домашніх тварин. Часто ми не усвідомлюємо небезпеку, доки не стає надто пізно. На щастя, існує PlantNet – мобільний додаток для iOS та Android, який дозволяє ідентифікувати будь-яку рослину лише за її фотографією. Це чудовий інструмент не тільки для того, щоб переконатися у безпеці рослин у вашому домі для вас, ваших дітей і домашніх улюбленців, але й для дослідження флори вашої місцевості.
Щоб скористатися PlantNet, достатньо встановити додаток та сфотографувати цікаву для вас рослину. Під час тестування було виявлено, що програма успішно ідентифікує листок навіть на фотографії дерева, але результат, звичайно, залежить від якості камери вашого пристрою.
Після вибору фотографії, необхідно вказати додатку, за якою частиною рослини ви хочете здійснити ідентифікацію: листок, квітка, кора чи плід. Якщо програмі не вдасться ідентифікувати рослину, ви завжди можете змінити режим ідентифікації. Після вибору фотографії натисніть кнопку пошуку.
Додаток надасть вам список результатів, які, на його думку, відповідають рослині на вашій фотографії. Оберіть результат, який найбільш точно відповідає вашій рослині. Ви зможете переглянути фотографії її листя, квіток та плодів, а також зображення її природного середовища існування.
У випадку, якщо рослина виявиться небезпечною, інформація про це буде вказана на її картці. Ви також зможете зберегти результат як спостереження та поділитися ним з іншими. Якщо ви маєте декілька фотографій однієї і тієї ж рослини, ви можете додати їх до одного спостереження. Програма використає усі фотографії для більш точної ідентифікації.
Слід зазначити, що PlantNet не завжди здатний ідентифікувати кожну рослину, яку ви сфотографуєте. Часто це пов’язано з якістю самої фотографії. Наприклад, під час тестування не вдалося ідентифікувати звичайну троянду через низьку якість фотографій. Тому важливо надавати додатку чіткі та якісні зображення для досягнення найкращих результатів.