Image Tag Analyzer

Узнай, что ИИ видит на твоих изображениях
Открой скрытые теги и смыслы в своих визуалах 🔍

🎯 Что такое Image Tag Analyzer?

Image Tag Analyzer — это full-stack веб-приложение, которое использует продвинутое компьютерное зрение для автоматического определения и извлечения тегов из ваших изображений. Загрузите любую картинку и узнайте, что искусственный интеллект видит в ней!

✨ Зачем нужен Image Tag Analyzer?

• 🤖 Анализ на основе ИИ - Технология компьютерного зрения от Imagga
• 🚀 Молниеносная скорость - Асинхронный бэкенд для оптимальной производительности
• 📊 Панель аналитики - Отслеживайте статистику использования и популярные теги
• 🎨 Современный UI - Адаптивный дизайн для всех устройств
• 🆓 Попробуй перед загрузкой - Примеры изображений для мгновенного тестирования ИИ

🚀 Image Tag Analyzer Live

👉 Попробовать Image Tag Analyzer 👈

Регистрация не требуется! Просто загрузите изображение или нажмите на примеры для мгновенного старта.

📸 Скриншот

🏠 Главный интерфейс

🏗️ Архитектура: Микросервисы на практике

Этот проект — эксперимент с микросервисной архитектурой на реальном примере. Цель: понять на практике принципы распределенных систем.

Схема микросервисов (подробнее):

• API Gateway (FastAPI) - Единая точка входа
• analyze-service - Загрузка + AI-анализ изображений
• analytics-service - Статистика тегов и аналитика
• sample-service - Демо-режим с кешированием в Redis
• Frontend (React) - Отдельное SPA-приложение

Все сервисы развернуты в Kubernetes (Minikube) с полным описанием инфраструктуры как кода.

🛠️ Технологический стек

Бэкенд (Основной фокус)

• Python - Основной язык программирования
• FastAPI - Современный, быстрый веб-фреймворк для создания API
• SQLAlchemy - SQL toolkit и Object-Relational Mapping (ORM)
• PostgreSQL - Продакшен база данных
• Redis - Кеширование endpoints
• Async/Await - Высокопроизводительные асинхронные операции
• Kubernetes - Оркестрация контейнеров и инфраструктура как код

Фронтенд

• React - Современная JavaScript библиотека для пользовательских интерфейсов
• Tailwind CSS - Utility-first CSS фреймворк
• Nginx - Высокопроизводительный веб-сервер и reverse proxy
• Адаптивный дизайн - Идеально работает на десктопе, планшете и мобильных

ИИ и внешние сервисы

• Imagga AI - Продвинутое API компьютерного зрения для тегирования изображений
• Docker - Контейнеризация
• VPS - Развертывание на собственном сервере

🎨 Ключевые возможности

🏷️ Умное извлечение тегов

• Автоматическое тегирование - ИИ определяет объекты, сцены и концепции
• Оценка уверенности - Узнайте, насколько ИИ уверен в каждом теге
• Примеры изображений - Быстрый тест с клубникой 🍓, городом 🌆 и осенью 🍂

📊 Панель аналитики

• Всего проанализировано изображений - Отслеживайте общее использование
• Среднее количество тегов на изображение - Понимание паттернов обнаружения ИИ
• Топ-5 популярных тегов - Откройте наиболее часто определяемые объекты
• Статистика в реальном времени - Живые обновления по мере анализа изображений

⚡ Производительность и UX

• Асинхронный бэкенд - Неблокирующие операции для лучшей производительности
• Современный UI/UX - Чистый, интуитивный интерфейс с Tailwind CSS
• Мобильная адаптивность - Идеальный опыт на всех устройствах
• Быстрая загрузка - Оптимизированные ассеты и эффективные API-вызовы

Вот обновленная секция "Быстрый старт" с командами для Kubernetes:

🚀 Быстрый старт

1. Клонируйте репозиторий

   git clone https://github.com/bravekirty/ImageTagAnalyzer
   cd ImageTagAnalyzer

2. Настройте переменные окружения

   # Скопируйте и настройте .env файл
   cp .env.example .env
   # Отредактируйте .env с вашими учетными данными Imagga API и настройками БД

3. Запустите с помощью Kubernetes (Minikube)

   # Примените все конфигурации Kubernetes
   kubectl apply -f k8s/
   
   # Дождитесь готовности подов
   kubectl get pods --watch
   
   # Используйте port-forward для локального доступа
   kubectl port-forward service/api-gateway-service 8000:80
   # Приложение будет доступно по адресу: http://localhost:8000

🌐 Деплой

Image Tag Analyzer развернут на моем VPS

• Бэкенд - FastAPI endpoints
• PostgreSQL - Продакшен база данных
• Фронтенд - Nginx и React
• Redis - Кеширование примеров изображений
• Переменные окружения - Безопасное управление конфигурацией

🤝 Участие в разработке

Мы рады участию! Вот как вы можете помочь:

1. Сделайте форк репозитория
2. Создайте feature ветку (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Закоммитьте изменения (git commit -m 'Add amazing feature')
4. Запушьте в ветку (git push origin feature/amazing-feature)
5. Откройте Pull Request

Рекомендации по разработке

• Следуйте стандартам Python PEP 8
• Обновляйте readme соответственно

🏆 Технические достижения

Этот проект демонстрирует мастерство в:

• ✅ Full-Stack разработка - End-to-end веб-приложение
• ✅ Асинхронное программирование - Высокопроизводительные паттерны async/await
• ✅ Микросервисная архитектура - Распределенная система с четкими контрактами (схема)
• ✅ Дизайн базы данных - Эффективное моделирование данных с SQLAlchemy
• ✅ Контейнеризация - Docker и multi-container
• ✅ Интеграция внешних API - Интеграция сторонних сервисов
• ✅ Современный фронтенд - React с адаптивным дизайном
• ✅ Продакшен деплой - Nginx, PostgreSQL и Kubernetes

👨‍💻 О разработчике

Кирилл Тарасов
Python Backend Developer & AI энтузиаст

• ✈️ Telegram: @bravekirty
• 🐙 GitHub: @bravekirty
• 📧 Email: [email protected]

Увлечен созданием практичных приложений, использующих ИИ и современные веб-технологии.

📄 Лицензия

Этот проект лицензирован под MIT License - смотрите файл LICENSE для деталей.

---

Готовы узнать, что ИИ видит в ваших изображениях? 🤖

⭐ Не забудь поставить звёздочку репозиторию, если он тебе понравился!