谷歌提供了一个人工智能图像分类工具，它分析图像，对内容进行分类，并为其分配标签。
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该工具旨在演示Google Vision，它可以自动缩放图像分类，但也可以作为一个独立工具使用，以查看图像检测算法如何查看您的图像及其相关内容。
即使您不使用Google Vision API来缩放图像检测和分类，该工具也提供了一个有趣的视图，了解谷歌图像相关算法的功能，这使得上传图像以查看谷歌视觉算法如何对图像进行分类变得有趣。
该工具演示了谷歌的人工智能和机器学习算法，用于理解图像。
它是谷歌云视觉API套件的一部分，为应用程序和网站提供视觉机器学习模型。
这只是一个机器学习模型，而不是排名算法。
因此，使用这个工具并期望它反映谷歌的图像排名算法是不现实的。
然而，它是理解谷歌人工智能和机器学习算法如何理解图像的一个很好的工具，它将提供一个教育性的洞察，了解当今视觉相关算法的先进程度。
该工具提供的信息可用于理解机器如何理解图像，并可能提供准确度的概念
这张图片符合网页的整体主题。
图像可以在搜索可见性和CTR中发挥重要作用，从谷歌网页内容出现的各种方式来看。
正在研究主题的潜在网站访问者使用图像导航到正确的内容。
因此，在某些上下文中，使用与搜索查询相关的有吸引力的图像可以有助于快速传达网页与人正在搜索的内容相关。
谷歌视觉工具提供了一种理解算法如何根据图像中的内容查看和分类图像的方法。
谷歌的图像搜索引擎优化指南建议：
“高质量的照片比模糊、不清晰的图像更吸引用户。此外，清晰的图像在结果缩略图中更吸引用户，并增加了从用户获得流量的可能性。”
如果视觉工具无法识别图像的内容，那么这可能是一个信号，表明潜在的网站访问者可能也有同样的问题，并决定不访问网站。
该工具是演示谷歌云视觉API的一种方法。
Cloud Vision API是一种让应用程序和网站连接到机器学习工具的服务，提供可扩展的图像分析服务。
独立工具本身允许您上传图像，并告诉您谷歌的机器学习算法如何解释图像。
谷歌的云愿景页面描述了如何使用该服务，如下所示：
“云视觉允许开发人员轻松集成视觉检测功能”
应用程序中的res，包括图像标记、人脸和地标检测、光学字符识别（OCR）和显式内容标记。”
以下是谷歌图像分析工具对上传图像进行分类的五种方式：
“面部”选项卡提供了对图像所表达的情感的分析。
该结果的准确性相当准确。
下图是一个被描述为困惑的人，但这不是真正的情感。
人工智能将面部表情描述为惊讶，置信度为96%。
“对象”选项卡显示图像中的对象，如眼镜、人等。
该工具准确识别马和人。
“标签”选项卡显示了谷歌识别的图像的细节，如耳朵和嘴巴，还有肖像和摄影等概念方面。
这特别有趣，因为它显示了谷歌的图像人工智能能够理解图像中的内容有多深。
谷歌是否将其作为排名算法的一部分？这是未知的。
属性是图像中使用的颜色。
从表面上看，这个工具的作用并不明显，可能看起来有点缺乏实用性。
但实际上，图像的颜色可能非常重要，特别是对于特征图像。
包含非常广泛的颜色范围的图像可能表明选择不当的图像尺寸过大，这是值得注意的。
关于图像和颜色的另一个有用的见解是，颜色范围较深的图像往往会产生较大的图像文件。
就搜索引擎优化而言，属性部分可能有助于识别整个网站上的图像，这些图像可以替换为尺寸较小的图像。
此外，静音甚至灰度特征图像的颜色范围可能值得注意，因为缺乏生动颜色的特征图像往往不会在社交媒体、谷歌发现和谷歌新闻上出现。
例如，生动的特色图像可以轻松扫描，并且在搜索结果或Google Discover中显示时可能会获得更高的点击率（CTR），因为它们比静音和淡入背景的图像更能吸引眼球。
有许多变量可以影响图像的CTR性能，但这提供了一种方法来扩大整个网站图像的审核过程。
eBay对产品图像和CTR进行了研究，发现背景颜色较浅的图像往往具有较高的CTR。
eBay研究人员指出：
“在本文中，我们发现产品图像特征会对用户搜索行为产生影响。
我们发现，一些图像特征与产品搜索引擎中的CTR相关，这些特征可以帮助建模购物搜索应用程序的点击率。
这项研究可以激励销售者为他们销售的产品提交更好的图像。”
有趣的是，在特色图片中使用生动的颜色可能有助于提高依赖谷歌发现和谷歌新闻流量的网站的CTR。
显然，有许多因素影响谷歌发现和谷歌新闻的CTR。但一个与众不同的形象可能会有所帮助。
因此，使用视觉工具了解使用的颜色有助于对图像进行缩放审计。
安全搜索显示图像对不安全内容的排名。潜在不安全图像的描述如下：
- 成人
- 恶作剧
- 医学的
- 暴力
- 淫荡的
谷歌搜索有过滤器，用于评估网页的不安全或不适当内容。
因此，出于这个原因
该工具的安全搜索部分非常重要，因为如果图像无意中触发了安全搜索过滤器，则网页可能无法为正在搜索网页内容的潜在网站访问者进行排名。
上面的截图显示了对跑道上赛马照片的评估。该工具准确识别图像中没有医疗或成人内容。
Google Vision具有阅读照片中文字的非凡能力。
视觉工具能够准确读取下图中的文本：
如上所述，谷歌确实有能力（通过光学字符识别，又称OCR）读取图像中的文字。
然而，这并不意味着谷歌使用OCR进行搜索排名。
事实上，谷歌建议使用图像周围的文字来帮助其理解图像的内容，甚至对于包含文本的图像，谷歌仍然依赖图像周围的词语来理解图像的相关内容。
谷歌的g
关于图像搜索引擎优化的指南反复强调使用文字为图像提供上下文。
“通过在图像周围添加更多的上下文，结果会变得更有用，这可以为您的网站带来更高质量的流量。
…尽可能将图像放在相关文本附近。
…谷歌从页面内容中提取有关图像主题的信息…
…谷歌使用alt文本以及计算机视觉算法和页面内容来理解图像的主题。”
从谷歌的文档中可以很清楚地看出，谷歌依赖于图像周围文本的上下文来理解图像的内容。
谷歌的视觉人工智能工具提供了一种测试驱动谷歌视觉人工智能的方法，以便出版商可以通过API连接到它，并使用它来缩放图像分类和提取数据以供网站使用。
但是，它也为图像标记、注释和光学字符识别算法的发展提供了一个视角。
在这里上传一张图片，看看它是如何分类的，如果机器和你看到的一样。