Итак, существует два основных способа определить место, где было сделано фото.
Первый — посмотреть географические координаты места съемки в EXIF-данных фотографии. Это можно сделать в большинстве современных графических редакторов.
Или воспользоваться специальными онлайн-сервисами для просмотра метаданных фото — pic2map.com, exif.regex.info, metapicz.com и т.д.
Кроме широты и долготы они также показывают модель фотоаппарата/телефона, параметры объектива, время съемки и другие подробности.
Второй способ — попробовать определить какое здание изображено на фото с помощью Google Картинок (Яндекс Картинок, tineye.com).
Для всемирно известных достопримечательностей второй способ работает отлично.
С крупными и широко разрекламированными жилыми комплексами тоже иногда что-то получается.
А вот с типовыми городскими пейзажами метод пока не срабатывает.
Но прогресс не стоит на месте. И в ближайшие несколько лет может начать полноценно работать и третий способ.
Исследовательский центр при Научно-технической библиотеке Германии (Tib Lab) несколько месяцев назад представил сервис на базе нейросетей (labs.tib.eu/geoestimation/), который пытается по фото определять место, где оно сделано.
Для фото из Яндекс.Карт, сделанное на дублере Ярославского шоссе сервис точно определил город. А вот с районом ошибся.
И если посмотреть на панорамах улиц предложенную сервисом точку, то видно, что архитектура зданий вокруг совсем другая, чем на исходном фото.
А для снимка из Павловского Посада сайт верно определил страну и предложил на выбор более десятка городов. Павловского Посада среди них нет, но есть соседние Орехово-Зуево и Балашиха. Что уже удивляет.
Для фото трассы (Горьковское шоссе) сервис предложил очень много вариантов. В первую секунду кажется, что нейросеть не справилась, но...
Во-первых, климатический пояс, в котором сделано фото определен довольно точно.
А во-вторых, одна из сотен предложенных точек все же оказалась на Горьковском шоссе!
Пока для постоянного практического использования этот сервис не очень годится...
Но потенциал у этого проекта огромен и вполне возможно, что спустя годы (и миллионы обработанных нейросетью "учебных" снимков), в TIBLab научатся определять местоположение по фото с точностью до метра.
Исходный код проекта выложен на Github и все желающие могут детально изучить его и внести предложения по доработке.
Другие статьи на канале "Хроники диванной разведки":
Показываю как набрать 25000 очков (максимум) в GeoGuessr
Как ролики-миллиардники на YouTube наглядно показывают существование "феномена главного хита"
Пробую найти реальных двойников несуществующих людей, созданных нейросетью
