Objekte im Bild erkennen
Diese Funktion durchsucht ein Foto nach einzelnen Objekten – Personen, Produkte, Fahrzeuge, sichtbarer Text – und liefert eine Liste davon zurück, mit ungefährer Position im Bild. Anders als eine allgemeine Beschreibung liegt der Fokus auf einzelnen, benennbaren Elementen statt auf einem zusammenhängenden Text.
Online ausführen
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Was zurückkommt
Statt eines Fließtextes liefert die Funktion eine strukturierte Liste: jedes erkannte Objekt mit Bezeichnung und ungefährer Position innerhalb des Bildes, etwa oben links oder mittig im Vordergrund. Mehrere Exemplare desselben Objekttyps werden einzeln gezählt – drei Personen im Bild ergeben drei Einträge, nicht einen gemeinsamen. Diese Struktur eignet sich für Systeme, die programmatisch mit dem Ergebnis weiterarbeiten, statt einen Text zu lesen.
Wo Objekterkennung praktisch hilft
Ein Lagerbestand lässt sich aus einem Regalfoto grob auszählen, ohne jedes Teil manuell zu erfassen. Eine Immobilienplattform kann automatisch prüfen, ob ein hochgeladenes Foto tatsächlich einen Innenraum oder eine Fassade zeigt. Ein Sicherheitssystem erkennt, ob auf einem Kamerabild Personen oder Fahrzeuge auftauchen, ohne jeden Frame von Hand zu sichten. In allen Fällen liefert die Funktion eine erste Einschätzung, die ein Mensch bei Bedarf nachprüft.
Preis und Grenzen der Erkennung
Die Erkennung kostet $0.010 pro Anfrage plus $0.0575 pro Bild. Kleine, stark verdeckte oder unscharfe Objekte werden zuverlässig seltener erkannt als große, gut sichtbare Elemente – ein Hinweis, den Sie bei sicherheitsrelevanten Anwendungen ernst nehmen sollten. Für eine erste automatische Sichtung reicht die Genauigkeit in aller Regel aus, für eine abschließende Entscheidung ohne menschliche Prüfung dagegen nicht, besonders bei rechtlich relevanten Fällen.
Anwendungsfälle
Lagerbestand grob auszählen
Die Schneider IT-Systeme GmbH & Co. KG fotografiert wöchentlich ein Lagerregal und lässt die sichtbaren Kartons automatisch auszählen, als grobe Zwischenkontrolle zwischen den vollständigen Inventuren.
Fotoprüfung bei einer Immobilienplattform
Ein Immobilienportal prüft automatisch, ob ein hochgeladenes Foto tatsächlich einen Innenraum zeigt und nicht versehentlich ein Dokument oder ein unpassendes Bild, bevor die Anzeige veröffentlicht wird.
Vorsichtung von Überwachungsfotos
Ein Sicherheitsdienst in Nürnberg sichtet täglich hunderte Kamerabilder von Baustellen. Die automatische Objekterkennung markiert Aufnahmen mit erkennbaren Personen zur vorrangigen Prüfung.
Häufige Fragen
Wie wird die Position der Objekte angegeben?
Als ungefähre Lage im Bild, etwa oben links oder mittig im Vordergrund – nicht als exakte Pixelkoordinaten.
Werden mehrere gleiche Objekte einzeln gezählt?
Ja, drei Fahrzeuge auf einem Foto ergeben drei einzelne Einträge in der Ergebnisliste, nicht einen gemeinsamen.
Wie zuverlässig ist die Erkennung bei kleinen Objekten?
Deutlich unzuverlässiger als bei großen, gut sichtbaren Objekten. Kleine oder teilweise verdeckte Elemente werden häufiger übersehen.
Was kostet die Objekterkennung eines größeren Bestands?
$0.0575 pro Bild plus $0.010 pro Anfrage. Zweitausend Fotos kosten damit rund $135.
Werden meine Bilder gespeichert?
Nein, die Bilder werden nur zur Berechnung der Objektliste verarbeitet und danach nicht weiter aufbewahrt.
Eignet sich die Funktion für sicherheitskritische Entscheidungen?
Für eine erste automatische Sichtung ja, für eine abschließende Entscheidung nicht ohne menschliche Prüfung – die Erkennung kann Objekte übersehen oder falsch benennen.
Für Entwickler — API-Zugang
Alles auf dieser Seite ist auch per API verfügbar. Dieser Abschnitt richtet sich an Teams, die es in ihre eigenen Systeme einbinden möchten; alle anderen nutzen einfach das Tool oben.
Endpunkt
Authentifizierung per Bearer-Token. Ein einziger POST stellt die Aufgabe in die Warteschlange; das Ergebnis erhalten Sie per Webhook oder über einen signierten Link.
Aufruf aus Ihrem Stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/image/detect-objects \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"image":"https://ejemplo.com/imagen.jpg"}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/image/detect-objects", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"image": "https://ejemplo.com/imagen.jpg"
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/image/detect-objects",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"image": "https://ejemplo.com/imagen.jpg"
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/image/detect-objects", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"image":"https://ejemplo.com/imagen.jpg"}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"image":"https://ejemplo.com/imagen.jpg"}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/image/detect-objects", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Beispiel-Anfrage
{
"image": "https://ejemplo.com/imagen.jpg"
}Beispiel-Antwort
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "image.detect_objects",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}Die API arbeitet asynchron: Sie erhalten sofort eine task_id. Polling ist mit 1 Anfrage pro Sekunde erlaubt.
Preis
Der Preis steht auf der Seite – keine Tokens, keine Credits. Fehlgeschlagene Aufgaben werden nicht berechnet.
Limits
max_mb | 15 |
max_megapixels | 12 |
Fehler
| HTTP | Code | Bedeutung |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Der API-Schlüssel fehlt oder ist ungültig – prüfen Sie den Authorization-Header (Bearer). |
402 | insufficient_balance | Ihr Guthaben reicht für diese Aufgabe nicht aus – Aufladungen verfallen nicht. |
404 | unknown_type | Unbekannter Aufgabentyp – prüfen Sie das Feld „type“ gegen den Katalog. |
429 | rate_limited | Zu viele Anfragen – warten Sie kurz; Polling ist mit 1 Anfrage pro Sekunde erlaubt. |
422 | task_failed | Die Aufgabe ist fehlgeschlagen und wird nicht berechnet. |