AI眼镜识别

本工具支持通过图片分析各类眼镜特征，包括镜框款式比对、镜片光度/折射率分析、品牌Logo检测等，提供佩戴建议、材质属性等，大幅提高识别效率。

AI分析眼镜特征通常在10-15秒内完成，从图片上传到参数提取全流程自动化，效率远超人工验看，仅在复杂光路分析时略有延迟。

用户可快速识别复古或绝版镜框，进行高精度光度辅助验证；支持多种眼镜特征类型，包括模糊Logo修复分析等；操作简单，提供专业级光学分析数据。

支持PNG、JPG、WebP格式的高清图片。推荐使用无损PNG格式以保留镜腿文字或镜片反光的细节，JPG格式适合一般款式分析，WebP兼顾传输速度。

我们提供完全免费的基础眼镜识别分析服务，无需下载或注册。通过网页端即可快速测试款式和度数分析功能，满足学习和测试需求。

AI支持多种类型眼镜特征识别，包括但不限于：全框/半框/无框结构、镜片厚度/折射率、镜腿品牌Logo、铰链工艺、鼻托类型等多个类别。

提供高分辨率、光线充足的图像，添加更多背景信息，例如：拍摄角度（正面/侧面）、是否有防蓝光膜等。图像细节越丰富，AI分析的结果越准确。

识别结果可用于时尚搭配研究、二手眼镜验证、光学参数记录等合法用途，严禁用于侵犯隐私或非法监控行为，请遵守法律法规。

可以。只需在描述中明确指定分析部位，如镜腿Logo区、镜片边缘厚度、鼻托连接处等，AI将重点提取该区域的特征，提高分析针对性。

可以通过上传更高清的图片（特别是微距图），或补充更多描述信息，如眼镜的特殊系列标记等，AI将根据补充的信息重新分析，提高准确性。

不同模型有不同优势：FrameStyle适合轮廓识别、LensOptic适合光学细节提取、BrandScan适合文字内容分析、GlassesNet适合复杂混合特征。

我们采用银行级加密技术和严格的数据隐私保护措施，确保用户上传的眼镜佩戴图片安全，分析完成后自动清除，绝不保留或泄露用户面部信息。

可以。通过上传多张图片，系统可以批量分析其中的眼镜特征，适合需要对比多款镜框或库存管理的场景，提高批量处理的效率。