CoinDetect for euro collectors APK 1.9.4 - Download grátis

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Última atualização: 9 de Set de 2024

Informações do aplicativo

Use a câmera do telefone para o reconhecimento das moedas em euros, construir a sua coleção de moedas do euro

Nome do aplicativo: CoinDetect for euro collectors

ID do aplicativo: com.miccron.coindetect

Classificação: 4.1 / 1.49 Mil+

Autor: Miccron

Tamanho do aplicativo: 16.43 MB

Descrição detalhada

CoinDetect faz reconhecimento de moeda de euro fácil - basta tirar uma foto de uma moeda de euro com a câmera do telefone eo app irá dizer-lhe o país de origem, o ano de emissão e outras informações sobre a moeda. Deve ter a ferramenta para cada colecionador de moedas e numismata!

O aplicativo reconhece apenas euro (EUR) moedas da União Monetária Europeia (Áustria, Bélgica. Chipre, Estónia, Finlândia, França, Alemanha, Grécia, Irlanda, Itália, Letónia, Lituânia, Luxemburgo, Malta, Países Baixos, Portugal, Eslováquia, Eslovénia , Espanha, bem como Andorra, Mónaco, São Marino e Cidade do Vaticano), para mais informações ver Banco Central Europeu .

Reconhecer moedas do mundo experimentar nosso novo aplicativo Coinoscope - um motor de busca visual para moedas.

CoinDetect utiliza técnicas de inteligência e visão por computador artificiais para localizar e reconhecer a moeda na imagem automaticamente.

CARACTERÍSTICAS PRINCIPAIS:
- localização automática da moeda na imagem
- O reconhecimento automático de ~ 300 tipos de moedas de euro, tanto moedas normais e comemorativas 2 € moedas (precisão média 97-99%)
- Informações detalhadas sobre cada moeda (descrição, ano de emissão, desenhista, valor aproximado)
- gestão de coleção de moedas na seção 'Minha moedas'
- Catálogo de todas as moedas em euros e cêntimos

RECURSOS ADICIONAIS (CoinDetect Premium):
- sincronização de dados coleção com Dropbox (para backups e mover dados entre dispositivos)
- Não existem anúncios

Imagens de moedas são enviados e armazenados no servidor CoinDetect. CoinDetect não vai compartilhar imagens carregadas com terceiros. imagens carregadas pode ser usado para melhorar modelo de reconhecimento.