Como construir um rastreador de imagens - um guia completo

Publicados: 2023-01-10
Índice mostra
Uso de imagens raspadas
Modelos de ML de treinamento
Imagens de comércio eletrônico
Criação de conteúdo de texto/vídeo
memes
Encontrar imagens de indivíduos específicos, eventos e muito mais
Desafios com a captura de imagens da Web
Configurando as Coisas
Medidas anti-raspagem e obstáculos legais
Layouts de sites diversos e em constante mudança
Imagens ruins ou inutilizáveis
Sites com imagens são mais lentos para carregar às vezes
Soluções de bricolage
Benefícios de usar uma solução DaaS

Extrair imagens da web é muito mais difícil do que coletar conteúdo textual. A razão por trás disso é o fato de que você precisará filtrar o conteúdo das páginas da web e extrair especificamente apenas as imagens. Além disso, ter imagens sem nenhum contexto provavelmente não ajudará muito.

Para garantir que essas imagens sejam marcadas automaticamente, você também pode precisar extrair o conteúdo textual associado à imagem ou acima ou abaixo da imagem. Outro ponto é que os dados textuais podem ser agregados, reescritos ou divididos para reutilização. As imagens, por outro lado, podem ter reutilização limitada devido a problemas de direitos autorais. Estes são apenas alguns dos desafios que você pode enfrentar ao raspar imagens. Mas antes de entrarmos nisso, vejamos o valor de coletar imagens e como isso pode ser importante na sociedade atual baseada em dados que vive na web.

Fig: Portal de pesquisa reversa de imagens do Google

A raspagem ou rastreamento de imagens cresceu nos últimos anos, com até mesmo o Google oferecendo uma opção de pesquisa reversa de imagens na qual mostra resultados com base nos dados que rastreou. Em ordem de

garantir que as imagens sejam associadas ao texto correto, também lançou algumas diretrizes para desenvolvedores e criadores de páginas da web.

Fig: Pesquisa de imagens no portal de pesquisa de imagens do Google

Uso de imagens raspadas

As empresas podem querer rastrear a web e coletar imagens para uma variedade de casos de uso. Estes podem ser divididos principalmente em dois conjuntos- Usando a imagem bruta. Construir modelos ou gráficos usando as imagens para criar um produto mais maduro. Alguns dos usos comuns incluem:

Modelos de ML de treinamento

Muito trabalho de pesquisa é dedicado ao reconhecimento de imagens, que é feito treinando modelos em milhares de fotos. O exemplo mais simples disso é o experimento em que um algoritmo de ML foi treinado em milhares de imagens de cães e gatos, após o qual foi capaz de identificar com sucesso imagens de cães e gatos com uma precisão de 98,7%.

Imagens de comércio eletrônico

Um dos maiores tesouros de imagens é o comércio eletrônico. Sites menores geralmente podem extrair imagens de sites maiores para determinar que tipo de produtos estão sendo adicionados ao catálogo. As imagens de comércio eletrônico também podem ser usadas para pesquisa de mercado, por exemplo, raspar imagens das camisetas mais vendidas da Amazon pode mostrar que as camisetas pretas são as mais procuradas.

Criação de conteúdo de texto/vídeo

Enquanto antes a maioria de nós costumava obter nossas informações de dados textuais, hoje os dados que consumimos vêm em vários formatos - texto, áudio, vídeos e vídeos curtos. Muito desse conteúdo inclui imagens – algumas das quais são de fontes externas e têm suas referências mencionadas. Por outro lado, esse conteúdo também pode ser copiado para imagens para uso posterior.

memes

Memes são imagens com conteúdo engraçado que muitas vezes se tornam virais e tomam a internet como uma tempestade. Nos últimos anos, vimos empresas contratando escritores de memes ou equipes de marketing usando memes para se conectar com o público na web. Raspar memes e as imagens mais recentes geralmente ajudam os criadores de memes a ter novas ideias ou variações usando o mesmo modelo.

Encontrar imagens de indivíduos específicos, eventos e muito mais

Conteúdo novo ou informativo geralmente requer imagens. Por exemplo, é provável que você adicione uma imagem de Madre Teresa se estiver publicando um artigo sobre ela. Essa imagem pode ser fácil de encontrar. Mas se você é uma editora que publica milhares de artigos por mês e requer imagens que não estão sujeitas a direitos autorais, para usar em seus artigos, isso exigirá alguma raspagem de imagem séria.

Desafios com a captura de imagens da Web

Configurando as Coisas

Um dos maiores obstáculos na extração de imagens ou quaisquer dados da web é ter uma equipe de tecnologia capaz o suficiente para fazer isso. Em segundo lugar, está a configuração da infraestrutura. Dado que a maioria das empresas exige dados em tempo real de várias fontes, as configurações de extração de dados geralmente são implantadas na nuvem. O que isso significa é que sua equipe deve ter o know-how para configurá-la na nuvem e mantê-la a longo prazo. A manutenção envolve corrigir bugs e quebras e manter os custos sob controle à medida que você aumenta.

Medidas anti-raspagem e obstáculos legais

Você deve buscar o arquivo robot.txt para qualquer site do qual extraia dados. Isso garantiria que você seguisse as regras de rastreamento definidas por esse site. Além disso, você também precisará acompanhar as imagens que estão além da página de login ou aquelas que possuem direitos autorais e políticas de reutilização especificamente mencionadas. Leis específicas da geografia, como GDPR na Europa ou CCPA na Califórnia, podem tornar as coisas ainda mais complicadas.

Layouts de sites diversos e em constante mudança

Os proprietários de sites são rápidos em atualizar a interface do usuário para tornar as páginas da Web mais atraentes para os clientes. O que isso significa é uma tecnologia mais recente executando os sites e tornando a raspagem mais complicada. Atualizações regulares também significam que você pode precisar alterar o código sempre que eles enviarem uma atualização da interface do usuário - algo sobre o qual você pode ser notificado, apenas quando perceber que nenhuma nova imagem raspada está sendo adicionada ao banco de dados.

Imagens ruins ou inutilizáveis

Raspar imagens às cegas pode causar um problema de qualidade. Isso pode ser em termos de resolução, visibilidade e a própria correspondência da imagem. Por exemplo, a busca por Batman pode resultar em inúmeras imagens de atores que interpretaram o personagem em filmes e novelas. Você precisará garantir o uso dos filtros corretos para ter uma imagem limpa definida para sua pesquisa ou empresa.

Sites com imagens são mais lentos para carregar às vezes

O texto é leve e as imagens são pesadas. Ao abrir uma página da Web com várias imagens, você pode perceber que as imagens demoram para carregar. Isso pode ser um desafio se você estiver copiando muitas imagens do mesmo site de uma só vez. Baixar as imagens sem garantir que elas estejam totalmente carregadas pode resultar em imagens de baixa qualidade ou até mesmo imagens em branco sendo baixadas.

Soluções de bricolage

Um pouco de pesquisa on-line pode fornecer algumas opções de bricolage. Alguns dos mais populares entre eles são:

  1. Escrever seu código em uma linguagem como Python usando bibliotecas como BeautifulSoup. No entanto, isso funcionaria apenas para pequenos requisitos de raspagem.
  2. Usando software baseado em interface do usuário que vem em opções gratuitas e pagas. Estes geralmente têm muitas restrições para a versão gratuita. Também existe uma curva de aprendizado caso você queira que sua equipe de negócios ou de produto use essa solução para raspar imagens.
  3. Também existem soluções de captura de imagem baseadas em captura de tela nas quais você pode usar o mouse para especificar as imagens que deseja de uma página da Web e o serviço irá raspar imagens de páginas da Web semelhantes. Eles nem sempre fornecem os dados mais limpos e você precisará pagar para coletar mais do que um número limitado de imagens.

Em suma, nenhuma das 3 soluções DIY seria capaz de lidar com todos os desafios mencionados quando se trata de rastrear a web e coletar imagens para empresas.

Benefícios de usar uma solução DaaS

Extrair dados da web para uma declaração de problema único ou um projeto de estimação pode ser feito com algumas linhas de código Python, mas configurar uma solução de nível empresarial para obter um feed de dados ao vivo não é tarefa fácil. Seria ainda mais difícil quando você precisa de milhares de imagens de centenas de sites. É por isso que o PromptCloud fornece soluções personalizadas de extração de imagens que podem ser usadas tanto por empresas da Fortune 500 quanto por startups que acabaram de se estabelecer.

Fig: Etapas envolvidas na extração de imagens do PromptCloud para seus requisitos de negócios

Temos um processo simples de 3 etapas no qual você pode nos informar os sites e páginas da Web que precisam ser copiados para imagens. Você também pode raspar imagens relacionadas a determinadas palavras de pesquisa. Outras informações que você terá que fornecer são a frequência de rastreamento, se deseja capturar o texto diretamente acima ou abaixo da imagem, onde as imagens raspadas precisam ser armazenadas e como você deseja acessá-las. Podemos soltar as imagens no seu S3 ou DropBox ou permitir que você as consulte por meio de APIs.

Assim que tivermos os requisitos, configuraremos o rastreador para coletar imagens de vários sites. Estaremos cuidando da configuração da nuvem, da configuração e das legalidades. Depois que a configuração estiver em funcionamento, obteremos alguns dados de amostra para validar com você antes que o sistema ativo envie os dados para o método de entrega especificado.

Depois disso, monitoraremos o sistema de extração de imagens e corrigiremos quaisquer quebras atualizando os rastreadores para lidar com novos sites e páginas da web, bem como alterações nas páginas da web. O melhor de tudo é que você paga apenas pela quantidade de dados que consome. Portanto, se você coletar 100 imagens de 10 sites em um mês, pagará apenas por isso. E no mês seguinte, você pode coletar 10.000 imagens de 1.000 sites e pagar de acordo. Isso garante que nosso serviço seja realmente uma solução DaaS baseada em nuvem que pode ser usada por todos, independentemente da quantidade de dados necessária.