Hoe detecteer ik objecten in een afbeelding?

Open de tool AI Objectdetectie en laad een JPEG-, PNG- of WebP-afbeelding door deze naar de uploadzone te slepen, te bladeren of te plakken. Bij eerste gebruik wordt het AI-model (~6 MB) eenmalig gedownload en gecached voor offline gebruik, waarna de detectie automatisch start: het model tekent kleurgecodeerde bounding boxes rond elk object en labelt alle 80 COCO-categorieën met betrouwbaarheidsscores, vermeld per klasse met aantallen per klasse. Klik daarna op Downloaden om de geannoteerde afbeelding op te slaan, of op JSON exporteren om de ruwe detectiegegevens op te slaan — het is voor altijd gratis, draait volledig in je browser, en je afbeeldingen worden nooit geüpload.

Is de tool AI Objectdetectie gratis?

Ja — objecten detecteren en labelen in afbeeldingen met AI-bounding boxes over 80 COCO-categorieën is volledig gratis, voor altijd. Geen account, geen registratie en geen kosten per afbeelding. Het objectdetectiemodel draait volledig op je apparaat via WebAssembly; je afbeeldingen worden nooit geüpload naar een server. De site wordt ondersteund door advertenties.

Wat is AI-objectdetectie?

AI-objectdetectie gebruikt een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) om een afbeelding te scannen, objecten erin te identificeren en te lokaliseren, en voor elk gedetecteerd object een klasselabel, betrouwbaarheidsscore en bounding-box-coördinaten te genereren. Veelgebruikte modelarchitecturen zijn onder meer de YOLO-familie en SSD.

Uploadt de tool mijn afbeelding naar een server?

Nooit. Het AI-model draait in je browser via WebAssembly en afbeeldingen verlaten nooit je apparaat — dit wordt in de code afgedwongen door een runtime-netwerkbeveiliging die elke poging blokkeert om je bestand van je apparaat te versturen. Je kunt dit zelf verifiëren: open DevTools → Network en kijk mee — er wordt niets geüpload.

Heb ik een internetverbinding nodig?

Alleen voor de eerste modeldownload (~6 MB). Eenmaal gedownload wordt het model opgeslagen in de browser Cache API en werkt objectdetectie volledig offline, zelfs zonder netwerkverbinding.

Hoe lang duurt de eerste keer uitvoeren?

De eerste uitvoering bestaat uit twee fasen: (1) modeldownload (ongeveer 4–20 seconden, afhankelijk van de verbindingssnelheid) en (2) initialisatie van ONNX Runtime (1–2 seconden). Daarna duurt de verwerking per afbeelding ongeveer 0,5–5 seconden, afhankelijk van de afbeeldingsgrootte en apparaatprestaties. Bij volgende keren wordt de download volledig overgeslagen.

Kan ik het offline gebruiken?

Ja. Na de eerste download wordt het model opgeslagen in de browser Cache API en werkt objectdetectie zonder netwerkverbinding. Zelfs na het sluiten en opnieuw openen van het tabblad blijft het model gecached.

Welke objectcategorieën kunnen worden gedetecteerd?

Het standaardmodel is getraind op de COCO-dataset en kan 80 veelvoorkomende objectcategorieën herkennen, waaronder mensen, auto's, dieren, apparaten en voedsel. De volledige categorielijst wordt getoond in het resultatenpaneel.

Hoeveel opslagruimte gebruikt het AI-model?

Het objectdetectiemodel is ongeveer 6 MB groot. Het wordt eenmalig gedownload en gecached door de browser Cache API voor offline gebruik.

Wat betekent de betrouwbaarheidsscore?

De betrouwbaarheidsscore (0%–100%) geeft aan hoe zeker het model is over een detectie. Een hogere score betekent dat het model meer vertrouwen heeft dat de gedetecteerde klasse daadwerkelijk op die locatie aanwezig is. Resultaten boven 50% worden over het algemeen als betrouwbaar beschouwd.

AI Objectdetectie — Objecten in Afbeeldingen Identificeren en Labelen

Objecten Detecteren identificeert en labelt elk object in een foto met kleurgecodeerde bounding boxes en betrouwbaarheidsscores, en dekt 80 COCO-categorieën. Het AI-model draait volledig op je eigen apparaat via WebAssembly — je afbeeldingen worden nooit geüpload. Het model wordt eenmalig gedownload (~6 MB), wordt in je browser gecached en werkt volledig offline.

AI-objectdetectie — identificeert en labelt automatisch objecten met bounding boxes, 80 COCO-categorieën, model draait lokaal, afbeeldingen worden nooit geüpload.

100% gratis — voor altijd. Nooit kosten.
Privé: bestanden worden lokaal in je browser verwerkt en nooit naar een server verzonden.
Geen upload, geen account, geen aanmelding.

Open de objectdetectietool
Ga naar de pagina AI Objectdetectie. Registratie of installatie is niet nodig.
Laad je afbeelding
Sleep een JPEG-, PNG- of WebP-afbeelding naar de uploadzone, klik om te bladeren, of plak met Ctrl+V / Cmd+V.
Wacht tot het AI-model is geladen
Bij eerste gebruik wordt het objectdetectiemodel (~6 MB) gedownload naar je browser en gecached voor offline gebruik.
Detectie start automatisch
Zodra je een afbeelding laadt, analyseert de AI deze en tekent kleurgecodeerde bounding boxes rond elk gedetecteerd object, gelabeld met een klassenaam en betrouwbaarheidsscore. Alles draait op je apparaat — de afbeelding wordt nooit geüpload.
Bekijk de resultaten
Gedetecteerde objecten worden per klasse vermeld met aantallen per klasse (bijv. persoon ×3, auto ×2), elk met bijbehorend betrouwbaarheidspercentage.
Download de geannoteerde afbeelding of JSON
Klik op Downloaden om de afbeelding met bounding-box-annotaties op te slaan, of klik op JSON exporteren om de ruwe detectiegegevens (labels, betrouwbaarheid, pixel-boxen) op te slaan voor verdere verwerking.

Hoe detecteer ik objecten in een afbeelding?: Open de tool AI Objectdetectie en laad een JPEG-, PNG- of WebP-afbeelding door deze naar de uploadzone te slepen, te bladeren of te plakken. Bij eerste gebruik wordt het AI-model (~6 MB) eenmalig gedownload en gecached voor offline gebruik, waarna de detectie automatisch start: het model tekent kleurgecodeerde bounding boxes rond elk object en labelt alle 80 COCO-categorieën met betrouwbaarheidsscores, vermeld per klasse met aantallen per klasse. Klik daarna op Downloaden om de geannoteerde afbeelding op te slaan, of op JSON exporteren om de ruwe detectiegegevens op te slaan — het is voor altijd gratis, draait volledig in je browser, en je afbeeldingen worden nooit geüpload.
Is de tool AI Objectdetectie gratis?: Ja — objecten detecteren en labelen in afbeeldingen met AI-bounding boxes over 80 COCO-categorieën is volledig gratis, voor altijd. Geen account, geen registratie en geen kosten per afbeelding. Het objectdetectiemodel draait volledig op je apparaat via WebAssembly; je afbeeldingen worden nooit geüpload naar een server. De site wordt ondersteund door advertenties.
Wat is AI-objectdetectie?: AI-objectdetectie gebruikt een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) om een afbeelding te scannen, objecten erin te identificeren en te lokaliseren, en voor elk gedetecteerd object een klasselabel, betrouwbaarheidsscore en bounding-box-coördinaten te genereren. Veelgebruikte modelarchitecturen zijn onder meer de YOLO-familie en SSD.
Uploadt de tool mijn afbeelding naar een server?: Nooit. Het AI-model draait in je browser via WebAssembly en afbeeldingen verlaten nooit je apparaat — dit wordt in de code afgedwongen door een runtime-netwerkbeveiliging die elke poging blokkeert om je bestand van je apparaat te versturen. Je kunt dit zelf verifiëren: open DevTools → Network en kijk mee — er wordt niets geüpload.
Heb ik een internetverbinding nodig?: Alleen voor de eerste modeldownload (~6 MB). Eenmaal gedownload wordt het model opgeslagen in de browser Cache API en werkt objectdetectie volledig offline, zelfs zonder netwerkverbinding.
Hoe lang duurt de eerste keer uitvoeren?: De eerste uitvoering bestaat uit twee fasen: (1) modeldownload (ongeveer 4–20 seconden, afhankelijk van de verbindingssnelheid) en (2) initialisatie van ONNX Runtime (1–2 seconden). Daarna duurt de verwerking per afbeelding ongeveer 0,5–5 seconden, afhankelijk van de afbeeldingsgrootte en apparaatprestaties. Bij volgende keren wordt de download volledig overgeslagen.
Kan ik het offline gebruiken?: Ja. Na de eerste download wordt het model opgeslagen in de browser Cache API en werkt objectdetectie zonder netwerkverbinding. Zelfs na het sluiten en opnieuw openen van het tabblad blijft het model gecached.
Welke objectcategorieën kunnen worden gedetecteerd?: Het standaardmodel is getraind op de COCO-dataset en kan 80 veelvoorkomende objectcategorieën herkennen, waaronder mensen, auto's, dieren, apparaten en voedsel. De volledige categorielijst wordt getoond in het resultatenpaneel.
Hoeveel opslagruimte gebruikt het AI-model?: Het objectdetectiemodel is ongeveer 6 MB groot. Het wordt eenmalig gedownload en gecached door de browser Cache API voor offline gebruik.
Wat betekent de betrouwbaarheidsscore?: De betrouwbaarheidsscore (0%–100%) geeft aan hoe zeker het model is over een detectie. Een hogere score betekent dat het model meer vertrouwen heeft dat de gedetecteerde klasse daadwerkelijk op die locatie aanwezig is. Resultaten boven 50% worden over het algemeen als betrouwbaar beschouwd.

De COCO-dataset (Common Objects in Context) bevat meer dan 330.000 afbeeldingen verdeeld over 80 objectcategorieën en is de meest gebruikte benchmark voor het trainen en evalueren van objectdetectiemodellen.
De YOLO-architectuur (You Only Look Once) werd in 2016 voorgesteld door Redmon et al. Ze voltooit objectlokalisatie en classificatie in één enkele voorwaartse doorgang, waardoor ze veel sneller is dan tweetraps-methoden.
ONNX Runtime Web ondersteunt het uitvoeren van objectdetectiemodellen in de browser met een WebGL- of WebGPU-backend; gemiddelde inferentietijden liggen doorgaans tussen enkele tientallen milliseconden en een paar seconden.
Een bounding box wordt uitgedrukt als (x, y, breedte, hoogte) of (x1, y1, x2, y2) en beslaat het gebied van het gedetecteerde object.
Objectdetectie aan de browserzijde levert nul netwerk-roundtrips op, wat veel sterkere privacy biedt dan een cloud-API — vooral belangrijk voor gevoelige afbeeldingen zoals gezichten of documenten.

🎯 AI Objectdetectie — Objecten in Afbeeldingen Identificeren en Labelen

AI Objectdetectie — Objecten in Afbeeldingen Identificeren en Labelen