Browse 16 Best Image Scanning Tools

Postshot is an AI-powered 3D scanning tool developed by Jawset that transforms video footage into detailed 3D models using advanced techniques like Neural Radiance Fields and Gaussian Splatting. Users simply capture a video of an object using a smartphone, import it into the Postshot desktop app, and the software processes it to create a comprehensive 3D model. This tool is particularly appealing for designers, engineers, researchers, and 3D modeling enthusiasts due to its ease of use, advanced AI capabilities, and versatility across various applications. With its innovative approach and free beta access, Postshot offers an accessible and cutting-edge solution for creating high-quality 3D models without specialized hardware.

Nuanced 提供了一种尖端解决方案，用于检测人工智能生成的图像和内容，旨在保护在线服务的完整性和真实性。随着人工智能生成的垃圾邮件、滥用、欺诈和深度伪造的兴起，依赖用户生成内容的平台在维护信任和可信度方面面临着重大挑战。Nuanced 的算法旨在领先于人工智能内容生成的快速发展，提供一种以隐私为先的方法，不依赖于个人可识别信息（PII）。通过集成 Nuanced 的 API，企业可以有效区分人类创作的材料和合成创作，使其成为内容审核、欺诈检测以及任何内容真实性至关重要的服务的必备工具。

MathHandwriting 是一款由人工智能驱动的工具，旨在通过 API 将手写的数学方程式转换为数字化的 LaTeX 代码，从而在模拟和数字数学之间搭建桥梁。对于经常处理复杂数学符号并希望简化手写解决方案数字化过程的学生、教育工作者和研究人员来说，这是非常有用的。通过使用 MathHandwriting，用户可以绕过繁琐且容易出错的手动输入方程式的任务，从而节省时间，提高生产力，同时确保数字格式中数学表达式的准确性。

MagiScan应用是一款由人工智能驱动的移动3D扫描仪，可以让用户使用他们的iOS或Android设备轻松创建高质量的真实物体的3D模型。该应用程序旨在简单、高效和经济实惠，使其适用于专业人士和休闲用户。通过能够以USDZ、GTLF、GLB、OBJ、STL、FBX和PLY等多种格式导出模型，它非常适用于电子商务、游戏开发、虚拟现实等应用。MagiScan尤其吸引人的是其快速数字化能力，有助于弥合物理世界和虚拟世界之间的差距，这也是为什么它在多个国家的App Store和Google Play上排名靠前的原因。

Zing的身体扫描报告是一种由人工智能驱动的健身工具，它使用全身自拍照来测量体脂和瘦体重百分比，生成个性化的健身计划，并提供脂肪、蛋白质和碳水化合物的宏量营养计划。该工具的准确性与昂贵的DEXA扫描相当，并且能够在家中舒适地进行扫描，保护隐私。它还为用户提供根据报告量身定制的视频锻炼，并能够随时间跟踪和测量进展。

Receipt-AI是一款收据管理工具，使用AI技术帮助用户节省95%的时间。它允许用户拍照上传收据，无需手动输入信息。它支持批量上传和CSV下载。它还允许用户连接他们的Xero账户并从收据中检索关键信息。目前在美国和加拿大可用，计划很快扩展到更多国家。

Qlone 应用程序使用 macOS Monterey 上的 Object Capture API，将来自 iPhone 或 iPad 的照片转换为优化的 AR 3D 模型。它利用摄影测量技术，允许使用 Qlone 应用程序进行扫描或处理来自文件夹或 ZIP 文件的图像。

Segment Anything (Meta) AI提供了一个名为Segment Anything Model (SAM)的工具，它是一种人工智能系统，可以剪切任何图像中的任何对象。SAM是可提示的，并且对于不熟悉的图像和对象具有零-shot泛化能力。它使用各种输入提示，使其能够与其他人工智能系统灵活集成。SAM还可以被训练来注释图像并改善其数据集。SAM模型旨在高效灵活地驱动其数据引擎。项目成员包括Alexander Kirillov，Eric Mintun，Nikhila Ravi和许多其他贡献者。该代码可在GitHub上获得，用户可以注册其通讯以了解最新的研究突破。

CLIP审讯员使用OpenAI CLIP模型来测试给定图像与各种艺术家、媒介和风格的不同模型如何看待图像内容。它还将结果与BLIP字幕相结合，建议一个文本提示来创建更多类似于所给图像的图像。