Rychlý start: Analýza obrázků 4.0
Začínáme s rozhraním REST API pro analýzu obrázků 4.0 nebo klientskou sadou SDK pro nastavení základní aplikace pro analýzu obrázků Služba Analýza obrázků poskytuje algoritmy AI pro zpracování obrázků a vracení informací o jejich vizuálních funkcích. Tímto postupem nainstalujete balíček do aplikace a vyzkoušíte ukázkový kód.
Pomocí klientské sady SDK pro analýzu obrázků pro .NET můžete analyzovat obrázek pro čtení textu a vygenerovat obrázek popis. Tento rychlý start analyzuje vzdálený obrázek a vytiskne výsledky do konzoly.
Ukázky balíčku referenční dokumentace | (NuGet) |
Tip
Rozhraní API analýzy 4.0 může provádět mnoho různých operací. Příklady, které ukazují všechny dostupné funkce, najdete v průvodci postupy k analýze obrázku.
Požadavky
- Předplatné Azure – Vytvoření předplatného zdarma
- Integrované vývojové prostředí sady Visual Studio s povoleným vývojem desktopových aplikací .NET pro úlohy Nebo pokud nemáte v plánu používat integrované vývojové prostředí sady Visual Studio, potřebujete nainstalovanou sadu .NET SDK .
- Jakmile budete mít předplatné Azure, vytvořte na webu Azure Portal prostředek Počítačové zpracování obrazu. Pokud chcete použít funkci popis ing v tomto rychlém startu, musíte prostředek vytvořit v jedné z podporovaných oblastí Azure (viz Image popis s). Po nasazení vyberte Přejít k prostředku.
- K připojení aplikace ke službě Azure AI Vision potřebujete klíč a koncový bod z prostředku, který vytvoříte.
- K vyzkoušení služby můžete použít cenovou úroveň
F0Free a později upgradovat na placenou úroveň pro produkční prostředí.
Nastavení aplikace
Vytvořte novou aplikaci jazyka C#.
Otevřete Visual Studio a v části Začínáme vyberte Vytvořit nový projekt. Nastavte filtry šablon na C#/Všechny platformy/konzolu. Vyberte konzolovou aplikaci (aplikaci příkazového řádku, která se dá spustit v .NET ve Windows, Linuxu a macOS) a zvolte Další. Aktualizujte název projektu na ImageAnalysisQuickstart a zvolte Další. Vyberte .NET 6.0 nebo novější a zvolte Vytvořit a vytvořte projekt.
Instalace klientské sady SDK
Po vytvoření nového projektu nainstalujte klientskou sadu SDK tak, že v Průzkumník řešení kliknete pravým tlačítkem na řešení projektu a vyberete Spravovat balíčky NuGet. Ve správci balíčků, který se otevře, vyberte Procházet, zaškrtněte políčko Zahrnout předběžné verze a vyhledejte Azure.AI.Vision.ImageAnalysis. Vyberte volbu Instalovat.
Vytvoření proměnných prostředí
V tomto příkladu zapište své přihlašovací údaje do proměnných prostředí na místním počítači, na kterém běží aplikace.
Přejděte na Azure Portal. Pokud se prostředek, který jste vytvořili v části Požadavky, úspěšně nasadil, vyberte v části Další kroky přejít k prostředku. Klíč a koncový bod najdete v části Správa prostředků na stránce Klíče a koncový bod. Váš klíč prostředku není stejný jako ID předplatného Azure.
Tip
Nezahrňte klíč přímo do kódu a nikdy ho nesdělujte veřejně. Další možnosti ověřování, jako je Azure Key Vault, najdete v článku zabezpečení služeb Azure AI.
Pokud chcete nastavit proměnnou prostředí pro klíč a koncový bod, otevřete okno konzoly a postupujte podle pokynů pro operační systém a vývojové prostředí.
- Pokud chcete nastavit proměnnou
VISION_KEYprostředí, nahraďteyour-keyjedním z klíčů pro váš prostředek. - Pokud chcete nastavit proměnnou
VISION_ENDPOINTprostředí, nahraďteyour-endpointkoncovým bodem vašeho prostředku.
setx VISION_KEY your-key
setx VISION_ENDPOINT your-endpoint
Po přidání proměnných prostředí budete možná muset restartovat všechny spuštěné programy, které budou číst proměnné prostředí, včetně okna konzoly.
Analýza obrázku
V adresáři projektu otevřete soubor Program.cs, který byl vytvořen dříve s vaším novým projektem. Vložte následující kód:
Tip
Kód ukazuje analýzu adresy URL obrázku. Můžete také analyzovat místní soubor obrázku nebo obrázek z vyrovnávací paměti. Další informace najdete v průvodci postupy k analýze obrázku.
using Azure;
using Azure.AI.Vision.ImageAnalysis;
using System;
public class Program
{
static void AnalyzeImage()
{
string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("VISION_ENDPOINT");
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("VISION_KEY");
ImageAnalysisClient client = new ImageAnalysisClient(
new Uri(endpoint),
new AzureKeyCredential(key));
ImageAnalysisResult result = client.Analyze(
new Uri("https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png"),
VisualFeatures.Caption | VisualFeatures.Read,
new ImageAnalysisOptions { GenderNeutralCaption = true });
Console.WriteLine("Image analysis results:");
Console.WriteLine(" Caption:");
Console.WriteLine($" '{result.Caption.Text}', Confidence {result.Caption.Confidence:F4}");
Console.WriteLine(" Read:");
foreach (DetectedTextBlock block in result.Read.Blocks)
foreach (DetectedTextLine line in block.Lines)
{
Console.WriteLine($" Line: '{line.Text}', Bounding Polygon: [{string.Join(" ", line.BoundingPolygon)}]");
foreach (DetectedTextWord word in line.Words)
{
Console.WriteLine($" Word: '{word.Text}', Confidence {word.Confidence.ToString("#.####")}, Bounding Polygon: [{string.Join(" ", word.BoundingPolygon)}]");
}
}
}
static void Main()
{
try
{
AnalyzeImage();
}
catch (Exception e)
{
Console.WriteLine(e);
}
}
}
Sestavte a spusťte aplikaci výběrem možnosti Spustit ladění z nabídky Ladění v horní části okna integrovaného vývojového prostředí (nebo stiskněte klávesu F5).
Výstup
Výstup konzoly by měl vypadat podobně jako v následujícím textu:
Caption:
"a person pointing at a screen", Confidence 0.4892
Text:
Line: '9:35 AM', Bounding polygon {{X=130,Y=129},{X=215,Y=130},{X=215,Y=149},{X=130,Y=148}}
Word: '9:35', Bounding polygon {{X=131,Y=130},{X=171,Y=130},{X=171,Y=149},{X=130,Y=149}}, Confidence 0.9930
Word: 'AM', Bounding polygon {{X=179,Y=130},{X=204,Y=130},{X=203,Y=149},{X=178,Y=149}}, Confidence 0.9980
Line: 'E Conference room 154584354', Bounding polygon {{X=130,Y=153},{X=224,Y=154},{X=224,Y=161},{X=130,Y=161}}
Word: 'E', Bounding polygon {{X=131,Y=154},{X=135,Y=154},{X=135,Y=161},{X=131,Y=161}}, Confidence 0.1040
Word: 'Conference', Bounding polygon {{X=142,Y=154},{X=174,Y=154},{X=173,Y=161},{X=141,Y=161}}, Confidence 0.9020
Word: 'room', Bounding polygon {{X=175,Y=154},{X=189,Y=155},{X=188,Y=161},{X=175,Y=161}}, Confidence 0.7960
Word: '154584354', Bounding polygon {{X=192,Y=155},{X=224,Y=154},{X=223,Y=162},{X=191,Y=161}}, Confidence 0.8640
Line: '#: 555-173-4547', Bounding polygon {{X=130,Y=163},{X=182,Y=164},{X=181,Y=171},{X=130,Y=170}}
Word: '#:', Bounding polygon {{X=131,Y=163},{X=139,Y=164},{X=139,Y=171},{X=131,Y=171}}, Confidence 0.0360
Word: '555-173-4547', Bounding polygon {{X=142,Y=164},{X=182,Y=165},{X=181,Y=171},{X=142,Y=171}}, Confidence 0.5970
Line: 'Town Hall', Bounding polygon {{X=546,Y=180},{X=590,Y=180},{X=590,Y=190},{X=546,Y=190}}
Word: 'Town', Bounding polygon {{X=547,Y=181},{X=568,Y=181},{X=568,Y=190},{X=546,Y=191}}, Confidence 0.9810
Word: 'Hall', Bounding polygon {{X=570,Y=181},{X=590,Y=181},{X=590,Y=191},{X=570,Y=190}}, Confidence 0.9910
Line: '9:00 AM - 10:00 AM', Bounding polygon {{X=546,Y=191},{X=596,Y=192},{X=596,Y=200},{X=546,Y=199}}
Word: '9:00', Bounding polygon {{X=546,Y=192},{X=555,Y=192},{X=555,Y=200},{X=546,Y=200}}, Confidence 0.0900
Word: 'AM', Bounding polygon {{X=557,Y=192},{X=565,Y=192},{X=565,Y=200},{X=557,Y=200}}, Confidence 0.9910
Word: '-', Bounding polygon {{X=567,Y=192},{X=569,Y=192},{X=569,Y=200},{X=567,Y=200}}, Confidence 0.6910
Word: '10:00', Bounding polygon {{X=570,Y=192},{X=585,Y=193},{X=584,Y=200},{X=570,Y=200}}, Confidence 0.8850
Word: 'AM', Bounding polygon {{X=586,Y=193},{X=593,Y=194},{X=593,Y=200},{X=586,Y=200}}, Confidence 0.9910
Line: 'Aaron Buaion', Bounding polygon {{X=543,Y=201},{X=581,Y=201},{X=581,Y=208},{X=543,Y=208}}
Word: 'Aaron', Bounding polygon {{X=545,Y=202},{X=560,Y=202},{X=559,Y=208},{X=544,Y=208}}, Confidence 0.6020
Word: 'Buaion', Bounding polygon {{X=561,Y=202},{X=580,Y=202},{X=579,Y=208},{X=560,Y=208}}, Confidence 0.2910
Line: 'Daily SCRUM', Bounding polygon {{X=537,Y=259},{X=575,Y=260},{X=575,Y=266},{X=537,Y=265}}
Word: 'Daily', Bounding polygon {{X=538,Y=259},{X=551,Y=260},{X=550,Y=266},{X=538,Y=265}}, Confidence 0.1750
Word: 'SCRUM', Bounding polygon {{X=552,Y=260},{X=570,Y=260},{X=570,Y=266},{X=551,Y=266}}, Confidence 0.1140
Line: '10:00 AM 11:00 AM', Bounding polygon {{X=536,Y=266},{X=590,Y=266},{X=590,Y=272},{X=536,Y=272}}
Word: '10:00', Bounding polygon {{X=539,Y=267},{X=553,Y=267},{X=552,Y=273},{X=538,Y=272}}, Confidence 0.8570
Word: 'AM', Bounding polygon {{X=554,Y=267},{X=561,Y=267},{X=560,Y=273},{X=553,Y=273}}, Confidence 0.9980
Word: '11:00', Bounding polygon {{X=564,Y=267},{X=578,Y=267},{X=577,Y=273},{X=563,Y=273}}, Confidence 0.4790
Word: 'AM', Bounding polygon {{X=579,Y=267},{X=586,Y=267},{X=585,Y=273},{X=578,Y=273}}, Confidence 0.9940
Line: 'Churlette de Crum', Bounding polygon {{X=538,Y=273},{X=584,Y=273},{X=585,Y=279},{X=538,Y=279}}
Word: 'Churlette', Bounding polygon {{X=539,Y=274},{X=562,Y=274},{X=561,Y=279},{X=538,Y=279}}, Confidence 0.4640
Word: 'de', Bounding polygon {{X=563,Y=274},{X=569,Y=274},{X=568,Y=279},{X=562,Y=279}}, Confidence 0.8100
Word: 'Crum', Bounding polygon {{X=570,Y=274},{X=582,Y=273},{X=581,Y=279},{X=569,Y=279}}, Confidence 0.8850
Line: 'Quarterly NI Hands', Bounding polygon {{X=538,Y=295},{X=588,Y=295},{X=588,Y=301},{X=538,Y=302}}
Word: 'Quarterly', Bounding polygon {{X=540,Y=296},{X=562,Y=296},{X=562,Y=302},{X=539,Y=302}}, Confidence 0.5230
Word: 'NI', Bounding polygon {{X=563,Y=296},{X=570,Y=296},{X=570,Y=302},{X=563,Y=302}}, Confidence 0.3030
Word: 'Hands', Bounding polygon {{X=572,Y=296},{X=588,Y=296},{X=588,Y=302},{X=571,Y=302}}, Confidence 0.6130
Line: '11.00 AM-12:00 PM', Bounding polygon {{X=536,Y=304},{X=588,Y=303},{X=588,Y=309},{X=536,Y=310}}
Word: '11.00', Bounding polygon {{X=538,Y=304},{X=552,Y=304},{X=552,Y=310},{X=538,Y=310}}, Confidence 0.6180
Word: 'AM-12:00', Bounding polygon {{X=554,Y=304},{X=578,Y=304},{X=577,Y=310},{X=553,Y=310}}, Confidence 0.2700
Word: 'PM', Bounding polygon {{X=579,Y=304},{X=586,Y=304},{X=586,Y=309},{X=578,Y=310}}, Confidence 0.6620
Line: 'Bebek Shaman', Bounding polygon {{X=538,Y=310},{X=577,Y=310},{X=577,Y=316},{X=538,Y=316}}
Word: 'Bebek', Bounding polygon {{X=539,Y=310},{X=554,Y=310},{X=554,Y=317},{X=539,Y=316}}, Confidence 0.6110
Word: 'Shaman', Bounding polygon {{X=555,Y=310},{X=576,Y=311},{X=576,Y=317},{X=555,Y=317}}, Confidence 0.6050
Line: 'Weekly stand up', Bounding polygon {{X=537,Y=332},{X=582,Y=333},{X=582,Y=339},{X=537,Y=338}}
Word: 'Weekly', Bounding polygon {{X=538,Y=332},{X=557,Y=333},{X=556,Y=339},{X=538,Y=338}}, Confidence 0.6060
Word: 'stand', Bounding polygon {{X=558,Y=333},{X=572,Y=334},{X=571,Y=340},{X=557,Y=339}}, Confidence 0.4890
Word: 'up', Bounding polygon {{X=574,Y=334},{X=580,Y=334},{X=580,Y=340},{X=573,Y=340}}, Confidence 0.8150
Line: '12:00 PM-1:00 PM', Bounding polygon {{X=537,Y=340},{X=583,Y=340},{X=583,Y=347},{X=536,Y=346}}
Word: '12:00', Bounding polygon {{X=539,Y=341},{X=553,Y=341},{X=552,Y=347},{X=538,Y=347}}, Confidence 0.8260
Word: 'PM-1:00', Bounding polygon {{X=554,Y=341},{X=575,Y=341},{X=574,Y=347},{X=553,Y=347}}, Confidence 0.2090
Word: 'PM', Bounding polygon {{X=576,Y=341},{X=583,Y=341},{X=582,Y=347},{X=575,Y=347}}, Confidence 0.0390
Line: 'Delle Marckre', Bounding polygon {{X=538,Y=347},{X=582,Y=347},{X=582,Y=352},{X=538,Y=353}}
Word: 'Delle', Bounding polygon {{X=540,Y=348},{X=559,Y=347},{X=558,Y=353},{X=539,Y=353}}, Confidence 0.5800
Word: 'Marckre', Bounding polygon {{X=560,Y=347},{X=582,Y=348},{X=582,Y=353},{X=559,Y=353}}, Confidence 0.2750
Line: 'Product review', Bounding polygon {{X=538,Y=370},{X=577,Y=370},{X=577,Y=376},{X=538,Y=375}}
Word: 'Product', Bounding polygon {{X=539,Y=370},{X=559,Y=371},{X=558,Y=376},{X=539,Y=376}}, Confidence 0.6150
Word: 'review', Bounding polygon {{X=560,Y=371},{X=576,Y=371},{X=575,Y=376},{X=559,Y=376}}, Confidence 0.0400
Vyčištění prostředků
Pokud chcete vyčistit a odebrat předplatné služeb Azure AI, můžete odstranit prostředek nebo skupinu prostředků. Odstraněním skupiny prostředků se odstraní také všechny ostatní prostředky, které jsou k ní přidružené.
Další kroky
V tomto rychlém startu jste se dozvěděli, jak nainstalovat klientskou sadu SDK pro analýzu obrázků a provádět základní volání analýzy obrázků. V dalším kroku se dozvíte více o funkcích rozhraní API analysis 4.0.
- Přehled analýzy obrázků
- Ukázkový zdrojový kód najdete na GitHubu.
Pomocí klientské sady SDK pro analýzu obrázků pro Python můžete analyzovat obrázek pro čtení textu a vygenerovat obrázek popis. Tento rychlý start analyzuje vzdálený obrázek a vytiskne výsledky do konzoly.
Ukázky balíčku referenční dokumentace | (PyPi) |
Tip
Rozhraní API analýzy 4.0 může provádět mnoho různých operací. Příklady, které ukazují všechny dostupné funkce, najdete v průvodci postupy k analýze obrázku.
Požadavky
- Předplatné Azure – Vytvoření předplatného zdarma
- Python 3.x Vaše instalace Pythonu by měla obsahovat pip. Spuštěním na příkazovém
pip --versionřádku můžete zkontrolovat, jestli máte nainstalovaný pip. Získejte pip instalací nejnovější verze Pythonu. - Jakmile budete mít předplatné Azure, vytvořte na webu Azure Portal prostředek Počítačové zpracování obrazu. Pokud chcete použít funkci popis ing v tomto rychlém startu, musíte prostředek vytvořit v jedné z podporovaných oblastí Azure (seznam oblastí najdete v tématu Image popis). Po nasazení vyberte Přejít k prostředku.
- K připojení aplikace ke službě Azure AI Vision potřebujete klíč a koncový bod z prostředku, který vytvoříte.
- K vyzkoušení služby můžete použít cenovou úroveň
F0Free a později upgradovat na placenou úroveň pro produkční prostředí.
Vytvoření proměnných prostředí
V tomto příkladu zapište své přihlašovací údaje do proměnných prostředí na místním počítači, na kterém běží aplikace.
Přejděte na Azure Portal. Pokud se prostředek, který jste vytvořili v části Požadavky, úspěšně nasadil, vyberte v části Další kroky přejít k prostředku. Klíč a koncový bod najdete v části Správa prostředků na stránce Klíče a koncový bod. Váš klíč prostředku není stejný jako ID předplatného Azure.
Tip
Nezahrňte klíč přímo do kódu a nikdy ho nesdělujte veřejně. Další možnosti ověřování, jako je Azure Key Vault, najdete v článku zabezpečení služeb Azure AI.
Pokud chcete nastavit proměnnou prostředí pro klíč a koncový bod, otevřete okno konzoly a postupujte podle pokynů pro operační systém a vývojové prostředí.
- Pokud chcete nastavit proměnnou
VISION_KEYprostředí, nahraďteyour-keyjedním z klíčů pro váš prostředek. - Pokud chcete nastavit proměnnou
VISION_ENDPOINTprostředí, nahraďteyour-endpointkoncovým bodem vašeho prostředku.
setx VISION_KEY your-key
setx VISION_ENDPOINT your-endpoint
Po přidání proměnných prostředí budete možná muset restartovat všechny spuštěné programy, které budou číst proměnné prostředí, včetně okna konzoly.
Analyzovat obrázek
Otevřete příkazový řádek, do kterého chcete nový projekt vložit, a vytvořte nový soubor s názvem quickstart.py.
Spuštěním tohoto příkazu nainstalujte sadu Image Analysis SDK:
pip install azure-ai-vision-imageanalysisDo quickstart.py zkopírujte následující kód:
Tip
Kód ukazuje analýzu adresy URL obrázku. Můžete také analyzovat obrázek z vyrovnávací paměti programu. Další informace najdete v průvodci postupy k analýze obrázku.
import os from azure.ai.vision.imageanalysis import ImageAnalysisClient from azure.ai.vision.imageanalysis.models import VisualFeatures from azure.core.credentials import AzureKeyCredential # Set the values of your computer vision endpoint and computer vision key # as environment variables: try: endpoint = os.environ["VISION_ENDPOINT"] key = os.environ["VISION_KEY"] except KeyError: print("Missing environment variable 'VISION_ENDPOINT' or 'VISION_KEY'") print("Set them before running this sample.") exit() # Create an Image Analysis client client = ImageAnalysisClient( endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key) ) # Get a caption for the image. This will be a synchronously (blocking) call. result = client.analyze_from_url( image_url="https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png", visual_features=[VisualFeatures.CAPTION, VisualFeatures.READ], gender_neutral_caption=True, # Optional (default is False) ) print("Image analysis results:") # Print caption results to the console print(" Caption:") if result.caption is not None: print(f" '{result.caption.text}', Confidence {result.caption.confidence:.4f}") # Print text (OCR) analysis results to the console print(" Read:") if result.read is not None: for line in result.read.blocks[0].lines: print(f" Line: '{line.text}', Bounding box {line.bounding_polygon}") for word in line.words: print(f" Word: '{word.text}', Bounding polygon {word.bounding_polygon}, Confidence {word.confidence:.4f}")Pak spusťte aplikaci pomocí příkazu v souboru rychlého
pythonstartu.python quickstart.py
Výstup
Výstup konzoly by měl vypadat podobně jako v následujícím textu:
Caption:
'a person pointing at a screen', Confidence 0.4892
Text:
Line: '9:35 AM', Bounding polygon {130, 129, 215, 130, 215, 149, 130, 148}
Word: '9:35', Bounding polygon {131, 130, 171, 130, 171, 149, 130, 149}, Confidence 0.9930
Word: 'AM', Bounding polygon {179, 130, 204, 130, 203, 149, 178, 149}, Confidence 0.9980
Line: 'E Conference room 154584354', Bounding polygon {130, 153, 224, 154, 224, 161, 130, 161}
Word: 'E', Bounding polygon {131, 154, 135, 154, 135, 161, 131, 161}, Confidence 0.1040
Word: 'Conference', Bounding polygon {142, 154, 174, 154, 173, 161, 141, 161}, Confidence 0.9020
Word: 'room', Bounding polygon {175, 154, 189, 155, 188, 161, 175, 161}, Confidence 0.7960
Word: '154584354', Bounding polygon {192, 155, 224, 154, 223, 162, 191, 161}, Confidence 0.8640
Line: '#: 555-173-4547', Bounding polygon {130, 163, 182, 164, 181, 171, 130, 170}
Word: '#:', Bounding polygon {131, 163, 139, 164, 139, 171, 131, 171}, Confidence 0.0360
Word: '555-173-4547', Bounding polygon {142, 164, 182, 165, 181, 171, 142, 171}, Confidence 0.5970
Line: 'Town Hall', Bounding polygon {546, 180, 590, 180, 590, 190, 546, 190}
Word: 'Town', Bounding polygon {547, 181, 568, 181, 568, 190, 546, 191}, Confidence 0.9810
Word: 'Hall', Bounding polygon {570, 181, 590, 181, 590, 191, 570, 190}, Confidence 0.9910
Line: '9:00 AM - 10:00 AM', Bounding polygon {546, 191, 596, 192, 596, 200, 546, 199}
Word: '9:00', Bounding polygon {546, 192, 555, 192, 555, 200, 546, 200}, Confidence 0.0900
Word: 'AM', Bounding polygon {557, 192, 565, 192, 565, 200, 557, 200}, Confidence 0.9910
Word: '-', Bounding polygon {567, 192, 569, 192, 569, 200, 567, 200}, Confidence 0.6910
Word: '10:00', Bounding polygon {570, 192, 585, 193, 584, 200, 570, 200}, Confidence 0.8850
Word: 'AM', Bounding polygon {586, 193, 593, 194, 593, 200, 586, 200}, Confidence 0.9910
Line: 'Aaron Buaion', Bounding polygon {543, 201, 581, 201, 581, 208, 543, 208}
Word: 'Aaron', Bounding polygon {545, 202, 560, 202, 559, 208, 544, 208}, Confidence 0.6020
Word: 'Buaion', Bounding polygon {561, 202, 580, 202, 579, 208, 560, 208}, Confidence 0.2910
Line: 'Daily SCRUM', Bounding polygon {537, 259, 575, 260, 575, 266, 537, 265}
Word: 'Daily', Bounding polygon {538, 259, 551, 260, 550, 266, 538, 265}, Confidence 0.1750
Word: 'SCRUM', Bounding polygon {552, 260, 570, 260, 570, 266, 551, 266}, Confidence 0.1140
Line: '10:00 AM 11:00 AM', Bounding polygon {536, 266, 590, 266, 590, 272, 536, 272}
Word: '10:00', Bounding polygon {539, 267, 553, 267, 552, 273, 538, 272}, Confidence 0.8570
Word: 'AM', Bounding polygon {554, 267, 561, 267, 560, 273, 553, 273}, Confidence 0.9980
Word: '11:00', Bounding polygon {564, 267, 578, 267, 577, 273, 563, 273}, Confidence 0.4790
Word: 'AM', Bounding polygon {579, 267, 586, 267, 585, 273, 578, 273}, Confidence 0.9940
Line: 'Churlette de Crum', Bounding polygon {538, 273, 584, 273, 585, 279, 538, 279}
Word: 'Churlette', Bounding polygon {539, 274, 562, 274, 561, 279, 538, 279}, Confidence 0.4640
Word: 'de', Bounding polygon {563, 274, 569, 274, 568, 279, 562, 279}, Confidence 0.8100
Word: 'Crum', Bounding polygon {570, 274, 582, 273, 581, 279, 569, 279}, Confidence 0.8850
Line: 'Quarterly NI Hands', Bounding polygon {538, 295, 588, 295, 588, 301, 538, 302}
Word: 'Quarterly', Bounding polygon {540, 296, 562, 296, 562, 302, 539, 302}, Confidence 0.5230
Word: 'NI', Bounding polygon {563, 296, 570, 296, 570, 302, 563, 302}, Confidence 0.3030
Word: 'Hands', Bounding polygon {572, 296, 588, 296, 588, 302, 571, 302}, Confidence 0.6130
Line: '11.00 AM-12:00 PM', Bounding polygon {536, 304, 588, 303, 588, 309, 536, 310}
Word: '11.00', Bounding polygon {538, 304, 552, 304, 552, 310, 538, 310}, Confidence 0.6180
Word: 'AM-12:00', Bounding polygon {554, 304, 578, 304, 577, 310, 553, 310}, Confidence 0.2700
Word: 'PM', Bounding polygon {579, 304, 586, 304, 586, 309, 578, 310}, Confidence 0.6620
Line: 'Bebek Shaman', Bounding polygon {538, 310, 577, 310, 577, 316, 538, 316}
Word: 'Bebek', Bounding polygon {539, 310, 554, 310, 554, 317, 539, 316}, Confidence 0.6110
Word: 'Shaman', Bounding polygon {555, 310, 576, 311, 576, 317, 555, 317}, Confidence 0.6050
Line: 'Weekly stand up', Bounding polygon {537, 332, 582, 333, 582, 339, 537, 338}
Word: 'Weekly', Bounding polygon {538, 332, 557, 333, 556, 339, 538, 338}, Confidence 0.6060
Word: 'stand', Bounding polygon {558, 333, 572, 334, 571, 340, 557, 339}, Confidence 0.4890
Word: 'up', Bounding polygon {574, 334, 580, 334, 580, 340, 573, 340}, Confidence 0.8150
Line: '12:00 PM-1:00 PM', Bounding polygon {537, 340, 583, 340, 583, 347, 536, 346}
Word: '12:00', Bounding polygon {539, 341, 553, 341, 552, 347, 538, 347}, Confidence 0.8260
Word: 'PM-1:00', Bounding polygon {554, 341, 575, 341, 574, 347, 553, 347}, Confidence 0.2090
Word: 'PM', Bounding polygon {576, 341, 583, 341, 582, 347, 575, 347}, Confidence 0.0390
Line: 'Delle Marckre', Bounding polygon {538, 347, 582, 347, 582, 352, 538, 353}
Word: 'Delle', Bounding polygon {540, 348, 559, 347, 558, 353, 539, 353}, Confidence 0.5800
Word: 'Marckre', Bounding polygon {560, 347, 582, 348, 582, 353, 559, 353}, Confidence 0.2750
Line: 'Product review', Bounding polygon {538, 370, 577, 370, 577, 376, 538, 375}
Word: 'Product', Bounding polygon {539, 370, 559, 371, 558, 376, 539, 376}, Confidence 0.6150
Word: 'review', Bounding polygon {560, 371, 576, 371, 575, 376, 559, 376}, Confidence 0.0400
Vyčištění prostředků
Pokud chcete vyčistit a odebrat předplatné služeb Azure AI, můžete odstranit prostředek nebo skupinu prostředků. Odstraněním skupiny prostředků se odstraní také všechny ostatní prostředky, které jsou k ní přidružené.
Další kroky
V tomto rychlém startu jste se dozvěděli, jak nainstalovat klientskou sadu SDK pro analýzu obrázků a provádět základní volání analýzy obrázků. V dalším kroku se dozvíte více o funkcích rozhraní API analysis 4.0.
- Přehled analýzy obrázků
- Ukázkový zdrojový kód najdete na GitHubu.
Pomocí klientské sady SDK pro analýzu obrázků pro Javu můžete analyzovat obrázek pro čtení textu a generování obrázku popis. Tento rychlý start analyzuje vzdálený obrázek a vytiskne výsledky do konzoly.
Referenční dokumentace | k ukázce balíčků | Maven
Tip
Rozhraní API analýzy 4.0 může provádět mnoho různých operací. Příklady, které ukazují všechny dostupné funkce, najdete v průvodci postupy k analýze obrázku.
Požadavky
- Počítač s Windows 10 (nebo novějším) x64 nebo Linuxem x64.
- Nainstalovaná sada Java Development Kit (JDK) verze 8 nebo vyšší, například Azul Zulu OpenJDK, Microsoft Build of OpenJDK, Oracle Java nebo preferovaná sada JDK. Spuštěním
java -versionz příkazového řádku zobrazte verzi a potvrďte úspěšnou instalaci. Ujistěte se, že instalace Javy je nativní pro systémovou architekturu a neprobíhá emulací. - Nainstalovaný Apache Maven . V Linuxu nainstalujte z distribučních úložišť, pokud jsou k dispozici. Spuštěním potvrďte
mvn -vúspěšnou instalaci. - Předplatné Azure – Vytvoření předplatného zdarma
- Jakmile budete mít předplatné Azure, vytvořte na webu Azure Portal prostředek Počítačové zpracování obrazu. Pokud chcete použít funkci popis ing v tomto rychlém startu, musíte prostředek vytvořit v jedné z podporovaných oblastí Azure (viz Image popis s). Po nasazení vyberte Přejít k prostředku.
- K připojení aplikace ke službě Azure AI Vision potřebujete klíč a koncový bod z prostředku, který vytvoříte.
- K vyzkoušení služby můžete použít cenovou úroveň
F0Free a později upgradovat na placenou úroveň pro produkční prostředí.
Nastavení aplikace
Otevřete okno konzoly a vytvořte novou složku pro aplikaci pro rychlý start.
Otevřete textový editor a zkopírujte následující obsah do nového souboru. Uložte soubor jako
pom.xmlv adresáři projektu.<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.example</groupId> <artifactId>my-application-name</artifactId> <version>1.0.0</version> <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-vision-imageanalysis --> <dependency> <groupId>com.azure</groupId> <artifactId>azure-ai-vision-imageanalysis</artifactId> <version>1.0.0-beta.2</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.slf4j/slf4j-nop --> <!-- Optional: provide a slf4j implementation. Here we use a no-op implementation just to make the slf4j console spew warning go away. We can still use the internal logger in azure.core library. See https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/vision/azure-ai-vision-imageanalysis#enable-http-requestresponse-logging --> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-nop</artifactId> <version>1.7.36</version> </dependency> </dependencies> </project>Aktualizujte hodnotu verze (
1.0.0-beta.2) na základě nejnovější dostupné verze balíčku azure-ai-vision-imageanalysis v úložišti Maven.Nainstalujte sadu SDK a závislosti spuštěním následujícího příkazu v adresáři projektu:
mvn clean dependency:copy-dependenciesJakmile bude operace úspěšná, ověřte, že se složky
target\dependencyvytvářejí a obsahují.jarsoubory.
Vytvoření proměnných prostředí
V tomto příkladu zapište své přihlašovací údaje do proměnných prostředí na místním počítači, na kterém běží aplikace.
Přejděte na Azure Portal. Pokud se prostředek, který jste vytvořili v části Požadavky, úspěšně nasadil, vyberte v části Další kroky přejít k prostředku. Klíč a koncový bod najdete v části Správa prostředků na stránce Klíče a koncový bod. Váš klíč prostředku není stejný jako ID předplatného Azure.
Tip
Nezahrňte klíč přímo do kódu a nikdy ho nesdělujte veřejně. Další možnosti ověřování, jako je Azure Key Vault, najdete v článku zabezpečení služeb Azure AI.
Pokud chcete nastavit proměnnou prostředí pro klíč a koncový bod, otevřete okno konzoly a postupujte podle pokynů pro operační systém a vývojové prostředí.
- Pokud chcete nastavit proměnnou
VISION_KEYprostředí, nahraďteyour-keyjedním z klíčů pro váš prostředek. - Pokud chcete nastavit proměnnou
VISION_ENDPOINTprostředí, nahraďteyour-endpointkoncovým bodem vašeho prostředku.
setx VISION_KEY your-key
setx VISION_ENDPOINT your-endpoint
Po přidání proměnných prostředí budete možná muset restartovat všechny spuštěné programy, které budou číst proměnné prostředí, včetně okna konzoly.
Analýza obrázku
Otevřete textový editor a zkopírujte následující obsah do nového souboru. Uložení souboru jako ImageAnalysis.java
import com.azure.ai.vision.imageanalysis.*;
import com.azure.ai.vision.imageanalysis.models.*;
import com.azure.core.credential.KeyCredential;
import java.util.Arrays;
public class ImageAnalysisQuickStart {
public static void main(String[] args) {
String endpoint = System.getenv("VISION_ENDPOINT");
String key = System.getenv("VISION_KEY");
if (endpoint == null || key == null) {
System.out.println("Missing environment variable 'VISION_ENDPOINT' or 'VISION_KEY'.");
System.out.println("Set them before running this sample.");
System.exit(1);
}
// Create a synchronous Image Analysis client.
ImageAnalysisClient client = new ImageAnalysisClientBuilder()
.endpoint(endpoint)
.credential(new KeyCredential(key))
.buildClient();
// This is a synchronous (blocking) call.
ImageAnalysisResult result = client.analyzeFromUrl(
"https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png",
Arrays.asList(VisualFeatures.CAPTION, VisualFeatures.READ),
new ImageAnalysisOptions().setGenderNeutralCaption(true));
// Print analysis results to the console
System.out.println("Image analysis results:");
System.out.println(" Caption:");
System.out.println(" \"" + result.getCaption().getText() + "\", Confidence "
+ String.format("%.4f", result.getCaption().getConfidence()));
System.out.println(" Read:");
for (DetectedTextLine line : result.getRead().getBlocks().get(0).getLines()) {
System.out.println(" Line: '" + line.getText()
+ "', Bounding polygon " + line.getBoundingPolygon());
for (DetectedTextWord word : line.getWords()) {
System.out.println(" Word: '" + word.getText()
+ "', Bounding polygon " + word.getBoundingPolygon()
+ ", Confidence " + String.format("%.4f", word.getConfidence()));
}
}
}
}
Tip
Kód analyzuje obrázek z adresy URL. Můžete také analyzovat obrázek z vyrovnávací paměti programu. Další informace najdete v průvodci postupy k analýze obrázku.
Pokud chcete zkompilovat soubor Java, spusťte následující příkaz:
javac ImageAnalysis.java -cp ".;target/dependency/*"
Měl by se zobrazit soubor ImageAnalysis.class vytvořený v aktuální složce.
Aplikaci spustíte spuštěním následujícího příkazu:
java -cp ".;target/dependency/*" ImageAnalysis
Výstup
Výstup konzoly by měl vypadat podobně jako v následujícím textu:
Image analysis results:
Caption:
"a person pointing at a screen", Confidence 0.7768
Read:
Line: '9:35 AM', Bounding polygon [(x=131, y=130), (x=214, y=130), (x=214, y=148), (x=131, y=148)]
Word: '9:35', Bounding polygon [(x=132, y=130), (x=172, y=131), (x=171, y=149), (x=131, y=148)], Confidence 0.9770
Word: 'AM', Bounding polygon [(x=180, y=131), (x=203, y=131), (x=202, y=149), (x=180, y=149)], Confidence 0.9980
Line: 'Conference room 154584354', Bounding polygon [(x=132, y=153), (x=224, y=153), (x=224, y=161), (x=132, y=160)]
Word: 'Conference', Bounding polygon [(x=143, y=153), (x=174, y=154), (x=174, y=161), (x=143, y=161)], Confidence 0.6930
Word: 'room', Bounding polygon [(x=176, y=154), (x=188, y=154), (x=188, y=161), (x=176, y=161)], Confidence 0.9590
Word: '154584354', Bounding polygon [(x=192, y=154), (x=224, y=154), (x=223, y=161), (x=192, y=161)], Confidence 0.7050
Line: ': 555-123-4567', Bounding polygon [(x=133, y=164), (x=183, y=164), (x=183, y=170), (x=133, y=170)]
Word: ':', Bounding polygon [(x=134, y=165), (x=137, y=165), (x=136, y=171), (x=133, y=171)], Confidence 0.1620
Word: '555-123-4567', Bounding polygon [(x=143, y=165), (x=182, y=165), (x=181, y=171), (x=143, y=171)], Confidence 0.6530
Line: 'Town Hall', Bounding polygon [(x=545, y=178), (x=588, y=179), (x=588, y=190), (x=545, y=190)]
Word: 'Town', Bounding polygon [(x=545, y=179), (x=569, y=180), (x=569, y=190), (x=545, y=190)], Confidence 0.9880
Word: 'Hall', Bounding polygon [(x=571, y=180), (x=589, y=180), (x=589, y=190), (x=571, y=190)], Confidence 0.9900
Line: '9:00 AM - 10:00 AM', Bounding polygon [(x=545, y=191), (x=596, y=191), (x=596, y=199), (x=545, y=198)]
Word: '9:00', Bounding polygon [(x=546, y=191), (x=556, y=192), (x=556, y=199), (x=546, y=199)], Confidence 0.7580
Word: 'AM', Bounding polygon [(x=558, y=192), (x=565, y=192), (x=564, y=199), (x=558, y=199)], Confidence 0.9890
Word: '-', Bounding polygon [(x=567, y=192), (x=570, y=192), (x=569, y=199), (x=567, y=199)], Confidence 0.8960
Word: '10:00', Bounding polygon [(x=571, y=192), (x=585, y=192), (x=585, y=199), (x=571, y=199)], Confidence 0.7970
Word: 'AM', Bounding polygon [(x=587, y=192), (x=594, y=193), (x=593, y=199), (x=586, y=199)], Confidence 0.9940
Line: 'Aaron Blaion', Bounding polygon [(x=542, y=201), (x=581, y=201), (x=581, y=207), (x=542, y=207)]
Word: 'Aaron', Bounding polygon [(x=545, y=201), (x=560, y=202), (x=560, y=208), (x=545, y=208)], Confidence 0.7180
Word: 'Blaion', Bounding polygon [(x=562, y=202), (x=579, y=202), (x=579, y=207), (x=562, y=207)], Confidence 0.2740
Line: 'Daily SCRUM', Bounding polygon [(x=537, y=258), (x=574, y=259), (x=574, y=266), (x=537, y=265)]
Word: 'Daily', Bounding polygon [(x=538, y=259), (x=551, y=259), (x=551, y=266), (x=538, y=265)], Confidence 0.4040
Word: 'SCRUM', Bounding polygon [(x=553, y=259), (x=570, y=260), (x=570, y=265), (x=553, y=266)], Confidence 0.6970
Line: '10:00 AM-11:00 AM', Bounding polygon [(x=535, y=266), (x=589, y=265), (x=589, y=272), (x=535, y=273)]
Word: '10:00', Bounding polygon [(x=539, y=267), (x=553, y=266), (x=552, y=273), (x=539, y=274)], Confidence 0.2190
Word: 'AM-11:00', Bounding polygon [(x=554, y=266), (x=578, y=266), (x=578, y=272), (x=554, y=273)], Confidence 0.1750
Word: 'AM', Bounding polygon [(x=580, y=266), (x=587, y=266), (x=586, y=272), (x=580, y=272)], Confidence 1.0000
Line: 'Charlene de Crum', Bounding polygon [(x=538, y=272), (x=588, y=273), (x=588, y=279), (x=538, y=279)]
Word: 'Charlene', Bounding polygon [(x=538, y=273), (x=562, y=273), (x=562, y=280), (x=538, y=280)], Confidence 0.3220
Word: 'de', Bounding polygon [(x=563, y=273), (x=569, y=273), (x=569, y=280), (x=563, y=280)], Confidence 0.9100
Word: 'Crum', Bounding polygon [(x=570, y=273), (x=582, y=273), (x=583, y=280), (x=571, y=280)], Confidence 0.8710
Line: 'Quarterly NI Handa', Bounding polygon [(x=537, y=295), (x=588, y=295), (x=588, y=302), (x=537, y=302)]
Word: 'Quarterly', Bounding polygon [(x=539, y=296), (x=563, y=296), (x=563, y=302), (x=538, y=302)], Confidence 0.6030
Word: 'NI', Bounding polygon [(x=564, y=296), (x=570, y=296), (x=571, y=302), (x=564, y=302)], Confidence 0.7300
Word: 'Handa', Bounding polygon [(x=572, y=296), (x=588, y=296), (x=588, y=302), (x=572, y=302)], Confidence 0.9050
Line: '11.00 AM-12:00 PM', Bounding polygon [(x=538, y=303), (x=587, y=303), (x=587, y=309), (x=538, y=309)]
Word: '11.00', Bounding polygon [(x=539, y=303), (x=552, y=303), (x=553, y=309), (x=539, y=310)], Confidence 0.6710
Word: 'AM-12:00', Bounding polygon [(x=554, y=303), (x=578, y=303), (x=578, y=309), (x=554, y=309)], Confidence 0.6560
Word: 'PM', Bounding polygon [(x=579, y=303), (x=586, y=303), (x=586, y=309), (x=580, y=309)], Confidence 0.4540
Line: 'Bobek Shemar', Bounding polygon [(x=538, y=310), (x=577, y=310), (x=577, y=316), (x=538, y=316)]
Word: 'Bobek', Bounding polygon [(x=539, y=310), (x=554, y=311), (x=554, y=317), (x=539, y=317)], Confidence 0.6320
Word: 'Shemar', Bounding polygon [(x=556, y=311), (x=576, y=311), (x=577, y=317), (x=556, y=317)], Confidence 0.2190
Line: 'Weekly aband up', Bounding polygon [(x=538, y=332), (x=583, y=333), (x=583, y=339), (x=538, y=338)]
Word: 'Weekly', Bounding polygon [(x=539, y=333), (x=557, y=333), (x=557, y=339), (x=539, y=339)], Confidence 0.5750
Word: 'aband', Bounding polygon [(x=558, y=334), (x=573, y=334), (x=573, y=339), (x=558, y=339)], Confidence 0.4750
Word: 'up', Bounding polygon [(x=574, y=334), (x=580, y=334), (x=580, y=339), (x=574, y=339)], Confidence 0.8650
Line: '12:00 PM-1:00 PM', Bounding polygon [(x=538, y=339), (x=585, y=339), (x=585, y=346), (x=538, y=346)]
Word: '12:00', Bounding polygon [(x=539, y=339), (x=553, y=340), (x=553, y=347), (x=539, y=346)], Confidence 0.7090
Word: 'PM-1:00', Bounding polygon [(x=554, y=340), (x=575, y=340), (x=575, y=346), (x=554, y=347)], Confidence 0.9080
Word: 'PM', Bounding polygon [(x=576, y=340), (x=583, y=340), (x=583, y=346), (x=576, y=346)], Confidence 0.9980
Line: 'Danielle MarchTe', Bounding polygon [(x=538, y=346), (x=583, y=346), (x=583, y=352), (x=538, y=352)]
Word: 'Danielle', Bounding polygon [(x=539, y=347), (x=559, y=347), (x=559, y=352), (x=539, y=353)], Confidence 0.1960
Word: 'MarchTe', Bounding polygon [(x=560, y=347), (x=582, y=347), (x=582, y=352), (x=560, y=352)], Confidence 0.5710
Line: 'Product reviret', Bounding polygon [(x=537, y=370), (x=578, y=370), (x=578, y=375), (x=537, y=375)]
Word: 'Product', Bounding polygon [(x=539, y=370), (x=559, y=370), (x=559, y=376), (x=539, y=375)], Confidence 0.7000
Word: 'reviret', Bounding polygon [(x=560, y=370), (x=578, y=371), (x=578, y=375), (x=560, y=376)], Confidence 0.2180
Vyčištění prostředků
Pokud chcete vyčistit a odebrat předplatné služeb Azure AI, můžete odstranit prostředek nebo skupinu prostředků. Odstraněním skupiny prostředků se odstraní také všechny ostatní prostředky, které jsou k ní přidružené.
Další kroky
V tomto rychlém startu jste se dozvěděli, jak nainstalovat klientskou sadu SDK pro analýzu obrázků a provádět základní volání analýzy obrázků. V dalším kroku se dozvíte více o funkcích rozhraní API analysis 4.0.
- Přehled analýzy obrázků
- Ukázkový zdrojový kód najdete na GitHubu.
Pomocí klientské sady SDK pro analýzu obrázků pro JavaScript můžete analyzovat obrázek pro čtení textu a vygenerovat obrázek popis. Tento rychlý start analyzuje vzdálený obrázek a vytiskne výsledky do konzoly.
Referenční dokumentace | – ukázky (npm) |
Tip
Rozhraní API analýzy 4.0 může provádět mnoho různých operací. Příklady, které ukazují všechny dostupné funkce, najdete v průvodci postupy k analýze obrázku.
Požadavky
- Předplatné Azure – Vytvoření předplatného zdarma
- Aktuální verze Node.js
- Aktuální verze internetového prohlížeče Edge, Chrome, Firefox nebo Safari.
- Jakmile budete mít předplatné Azure, vytvořte na webu Azure Portal prostředek Počítačové zpracování obrazu, abyste získali klíč a koncový bod. Pokud chcete použít funkci popis ing v tomto rychlém startu, musíte prostředek vytvořit v jedné z podporovaných oblastí Azure (seznam oblastí najdete v tématu Image popis). Po nasazení vyberte Přejít k prostředku.
- K připojení aplikace ke službě Azure AI Vision potřebujete klíč a koncový bod z prostředku, který vytvoříte.
- K vyzkoušení služby můžete použít cenovou úroveň
F0Free a později upgradovat na placenou úroveň pro produkční prostředí.
Vytvoření proměnných prostředí
V tomto příkladu zapište své přihlašovací údaje do proměnných prostředí na místním počítači, na kterém běží aplikace.
Přejděte na Azure Portal. Pokud se prostředek, který jste vytvořili v části Požadavky, úspěšně nasadil, vyberte v části Další kroky přejít k prostředku. Klíč a koncový bod najdete v části Správa prostředků na stránce Klíče a koncový bod. Váš klíč prostředku není stejný jako ID předplatného Azure.
Tip
Nezahrňte klíč přímo do kódu a nikdy ho nesdělujte veřejně. Další možnosti ověřování, jako je Azure Key Vault, najdete v článku zabezpečení služeb Azure AI.
Pokud chcete nastavit proměnnou prostředí pro klíč a koncový bod, otevřete okno konzoly a postupujte podle pokynů pro operační systém a vývojové prostředí.
- Pokud chcete nastavit proměnnou
VISION_KEYprostředí, nahraďteyour-keyjedním z klíčů pro váš prostředek. - Pokud chcete nastavit proměnnou
VISION_ENDPOINTprostředí, nahraďteyour-endpointkoncovým bodem vašeho prostředku.
setx VISION_KEY your-key
setx VISION_ENDPOINT your-endpoint
Po přidání proměnných prostředí budete možná muset restartovat všechny spuštěné programy, které budou číst proměnné prostředí, včetně okna konzoly.
Analyzovat obrázek
Vytvoření nové aplikace Node.js
V okně konzoly (například cmd, PowerShell nebo Bash) vytvořte pro vaši aplikaci nový adresář a přejděte do něj.
mkdir myapp && cd myappSpuštěním příkazu
npm initvytvoříte aplikaci uzlu se souborempackage.json.npm initInstalace klientské knihovny
Instalace
@azure-rest/ai-vision-image-analysisbalíčku npm:npm install @azure-rest/ai-vision-image-analysisNainstalujte také balíček dotenv:
npm install dotenvSoubor
package.jsonvaší aplikace se bude aktualizovat s využitím závislostí.Vytvořte nový soubor index.js. Otevřete ho v textovém editoru a vložte do něj následující kód.
const { ImageAnalysisClient } = require('@azure-rest/ai-vision-image-analysis'); const createClient = require('@azure-rest/ai-vision-image-analysis').default; const { AzureKeyCredential } = require('@azure/core-auth'); // Load the .env file if it exists require("dotenv").config(); const endpoint = process.env['VISION_ENDPOINT']; const key = process.env['VISION_KEY']; const credential = new AzureKeyCredential(key); const client = createClient(endpoint, credential); const features = [ 'Caption', 'Read' ]; const imageUrl = 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png'; async function analyzeImageFromUrl() { const result = await client.path('/imageanalysis:analyze').post({ body: { url: imageUrl }, queryParameters: { features: features }, contentType: 'application/json' }); const iaResult = result.body; if (iaResult.captionResult) { console.log(`Caption: ${iaResult.captionResult.text} (confidence: ${iaResult.captionResult.confidence})`); } if (iaResult.readResult) { iaResult.readResult.blocks.forEach(block => console.log(`Text Block: ${JSON.stringify(block)}`)); } } analyzeImageFromUrl();Spusťte aplikaci pomocí příkazu
nodepro soubor rychlého startu.node index.js
Vyčištění prostředků
Pokud chcete vyčistit a odebrat předplatné služeb Azure AI, můžete odstranit prostředek nebo skupinu prostředků. Odstraněním skupiny prostředků se odstraní také všechny ostatní prostředky, které jsou k ní přidružené.
Další kroky
V tomto rychlém startu jste zjistili, jak nainstalovat klientskou knihovnu Image Analysis a provést základní volání analýzy obrázků. V dalším kroku se dozvíte více o funkcích rozhraní API pro analýzu.
- Přehled analýzy obrázků
- Zdrojový kód pro tuto ukázku najdete na GitHubu.
Pomocí rozhraní REST API pro analýzu obrázků můžete číst text a generovat popis pro image (pouze verze 4.0).
Tip
Rozhraní API analýzy 4.0 může provádět mnoho různých operací. Příklady, které ukazují všechny dostupné funkce, najdete v průvodci postupy k analýze obrázku.
Požadavky
- Předplatné Azure – Vytvoření předplatného zdarma
- Jakmile budete mít předplatné Azure, vytvořte na webu Azure Portal prostředek Počítačové zpracování obrazu, abyste získali klíč a koncový bod. Pokud chcete použít funkci popis ing v tomto rychlém startu, musíte prostředek vytvořit v jedné z následujících oblastí Azure: USA – východ, Francie – střed, Korea – střed, Severní Evropa, Jihovýchodní Asie, Západní Evropa, USA – západ, Východní Asie. Po nasazení vyberte Přejít k prostředku.
- K připojení aplikace ke službě Azure AI Vision budete potřebovat klíč a koncový bod z prostředku, který vytvoříte. Klíč a koncový bod vložíte do kódu níže v rychlém startu.
- K vyzkoušení služby můžete použít cenovou úroveň
F0Free a později upgradovat na placenou úroveň pro produkční prostředí.
- Nainstalovaný cURL
Analýza obrázku
Pokud chcete analyzovat obrázek pro různé vizuální funkce, postupujte takto:
Zkopírujte následující
curlpříkaz do textového editoru.curl.exe -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscriptionKey>" -H "Content-Type: application/json" "https://<endpoint>/computervision/imageanalysis:analyze?features=caption,read&model-version=latest&language=en&api-version=2024-02-01" -d "{'url':'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png'}"Proveďte v příkazu na příslušných místech následující změny:
- Nahraďte hodnotu
<subscriptionKey>klíčem prostředku Vision. - Nahraďte hodnotu
<endpoint>koncovým bodem vašeho prostředku Vision. Například:https://YourResourceName.cognitiveservices.azure.com. - Volitelně můžete změnit adresu URL obrázku v textu požadavku (
https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png) na adresu URL jiného obrázku, který se má analyzovat.
- Nahraďte hodnotu
Otevřete okno příkazového řádku.
Vložte upravený
curlpříkaz z textového editoru do okna příkazového řádku a spusťte příkaz.
Prozkoumání odpovědi
Úspěšná odpověď se vrátí ve formátu JSON, podobně jako v následujícím příkladu:
{
"modelVersion": "2024-02-01",
"captionResult":
{
"text": "a man pointing at a screen",
"confidence": 0.7767987847328186
},
"metadata":
{
"width": 1038,
"height": 692
},
"readResult":
{
"blocks":
[
{
"lines":
[
{
"text": "9:35 AM",
"boundingPolygon": [{"x":131,"y":130},{"x":214,"y":130},{"x":214,"y":148},{"x":131,"y":148}],
"words": [{"text":"9:35","boundingPolygon":[{"x":132,"y":130},{"x":172,"y":131},{"x":171,"y":149},{"x":131,"y":148}],"confidence":0.977},{"text":"AM","boundingPolygon":[{"x":180,"y":131},{"x":203,"y":131},{"x":202,"y":149},{"x":180,"y":149}],"confidence":0.998}]
},
{
"text": "Conference room 154584354",
"boundingPolygon": [{"x":132,"y":153},{"x":224,"y":153},{"x":224,"y":161},{"x":132,"y":160}],
"words": [{"text":"Conference","boundingPolygon":[{"x":143,"y":153},{"x":174,"y":154},{"x":174,"y":161},{"x":143,"y":161}],"confidence":0.693},{"text":"room","boundingPolygon":[{"x":176,"y":154},{"x":188,"y":154},{"x":188,"y":161},{"x":176,"y":161}],"confidence":0.959},{"text":"154584354","boundingPolygon":[{"x":192,"y":154},{"x":224,"y":154},{"x":223,"y":161},{"x":192,"y":161}],"confidence":0.705}]
},
{
"text": ": 555-123-4567",
"boundingPolygon": [{"x":133,"y":164},{"x":183,"y":164},{"x":183,"y":170},{"x":133,"y":170}],
"words": [{"text":":","boundingPolygon":[{"x":134,"y":165},{"x":137,"y":165},{"x":136,"y":171},{"x":133,"y":171}],"confidence":0.162},{"text":"555-123-4567","boundingPolygon":[{"x":143,"y":165},{"x":182,"y":165},{"x":181,"y":171},{"x":143,"y":171}],"confidence":0.653}]
},
{
"text": "Town Hall",
"boundingPolygon": [{"x":545,"y":178},{"x":588,"y":179},{"x":588,"y":190},{"x":545,"y":190}],
"words": [{"text":"Town","boundingPolygon":[{"x":545,"y":179},{"x":569,"y":180},{"x":569,"y":190},{"x":545,"y":190}],"confidence":0.988},{"text":"Hall","boundingPolygon":[{"x":571,"y":180},{"x":589,"y":180},{"x":589,"y":190},{"x":571,"y":190}],"confidence":0.99}]
},
{
"text": "9:00 AM - 10:00 AM",
"boundingPolygon": [{"x":545,"y":191},{"x":596,"y":191},{"x":596,"y":199},{"x":545,"y":198}],
"words": [{"text":"9:00","boundingPolygon":[{"x":546,"y":191},{"x":556,"y":192},{"x":556,"y":199},{"x":546,"y":199}],"confidence":0.758},{"text":"AM","boundingPolygon":[{"x":558,"y":192},{"x":565,"y":192},{"x":564,"y":199},{"x":558,"y":199}],"confidence":0.989},{"text":"-","boundingPolygon":[{"x":567,"y":192},{"x":570,"y":192},{"x":569,"y":199},{"x":567,"y":199}],"confidence":0.896},{"text":"10:00","boundingPolygon":[{"x":571,"y":192},{"x":585,"y":192},{"x":585,"y":199},{"x":571,"y":199}],"confidence":0.797},{"text":"AM","boundingPolygon":[{"x":587,"y":192},{"x":594,"y":193},{"x":593,"y":199},{"x":586,"y":199}],"confidence":0.994}]
},
{
"text": "Aaron Blaion",
"boundingPolygon": [{"x":542,"y":201},{"x":581,"y":201},{"x":581,"y":207},{"x":542,"y":207}],
"words": [{"text":"Aaron","boundingPolygon":[{"x":545,"y":201},{"x":560,"y":202},{"x":560,"y":208},{"x":545,"y":208}],"confidence":0.718},{"text":"Blaion","boundingPolygon":[{"x":562,"y":202},{"x":579,"y":202},{"x":579,"y":207},{"x":562,"y":207}],"confidence":0.274}]
},
{
"text": "Daily SCRUM",
"boundingPolygon": [{"x":537,"y":258},{"x":574,"y":259},{"x":574,"y":266},{"x":537,"y":265}],
"words": [{"text":"Daily","boundingPolygon":[{"x":538,"y":259},{"x":551,"y":259},{"x":551,"y":266},{"x":538,"y":265}],"confidence":0.404},{"text":"SCRUM","boundingPolygon":[{"x":553,"y":259},{"x":570,"y":260},{"x":570,"y":265},{"x":553,"y":266}],"confidence":0.697}]
},
{
"text": "10:00 AM-11:00 AM",
"boundingPolygon": [{"x":535,"y":266},{"x":589,"y":265},{"x":589,"y":272},{"x":535,"y":273}],
"words": [{"text":"10:00","boundingPolygon":[{"x":539,"y":267},{"x":553,"y":266},{"x":552,"y":273},{"x":539,"y":274}],"confidence":0.219},{"text":"AM-11:00","boundingPolygon":[{"x":554,"y":266},{"x":578,"y":266},{"x":578,"y":272},{"x":554,"y":273}],"confidence":0.175},{"text":"AM","boundingPolygon":[{"x":580,"y":266},{"x":587,"y":266},{"x":586,"y":272},{"x":580,"y":272}],"confidence":1}]
},
{
"text": "Charlene de Crum",
"boundingPolygon": [{"x":538,"y":272},{"x":588,"y":273},{"x":588,"y":279},{"x":538,"y":279}],
"words": [{"text":"Charlene","boundingPolygon":[{"x":538,"y":273},{"x":562,"y":273},{"x":562,"y":280},{"x":538,"y":280}],"confidence":0.322},{"text":"de","boundingPolygon":[{"x":563,"y":273},{"x":569,"y":273},{"x":569,"y":280},{"x":563,"y":280}],"confidence":0.91},{"text":"Crum","boundingPolygon":[{"x":570,"y":273},{"x":582,"y":273},{"x":583,"y":280},{"x":571,"y":280}],"confidence":0.871}]
},
{
"text": "Quarterly NI Handa",
"boundingPolygon": [{"x":537,"y":295},{"x":588,"y":295},{"x":588,"y":302},{"x":537,"y":302}],
"words": [{"text":"Quarterly","boundingPolygon":[{"x":539,"y":296},{"x":563,"y":296},{"x":563,"y":302},{"x":538,"y":302}],"confidence":0.603},{"text":"NI","boundingPolygon":[{"x":564,"y":296},{"x":570,"y":296},{"x":571,"y":302},{"x":564,"y":302}],"confidence":0.73},{"text":"Handa","boundingPolygon":[{"x":572,"y":296},{"x":588,"y":296},{"x":588,"y":302},{"x":572,"y":302}],"confidence":0.905}]
},
{
"text": "11.00 AM-12:00 PM",
"boundingPolygon": [{"x":538,"y":303},{"x":587,"y":303},{"x":587,"y":309},{"x":538,"y":309}],
"words": [{"text":"11.00","boundingPolygon":[{"x":539,"y":303},{"x":552,"y":303},{"x":553,"y":309},{"x":539,"y":310}],"confidence":0.671},{"text":"AM-12:00","boundingPolygon":[{"x":554,"y":303},{"x":578,"y":303},{"x":578,"y":309},{"x":554,"y":309}],"confidence":0.656},{"text":"PM","boundingPolygon":[{"x":579,"y":303},{"x":586,"y":303},{"x":586,"y":309},{"x":580,"y":309}],"confidence":0.454}]
},
{
"text": "Bobek Shemar",
"boundingPolygon": [{"x":538,"y":310},{"x":577,"y":310},{"x":577,"y":316},{"x":538,"y":316}],
"words": [{"text":"Bobek","boundingPolygon":[{"x":539,"y":310},{"x":554,"y":311},{"x":554,"y":317},{"x":539,"y":317}],"confidence":0.632},{"text":"Shemar","boundingPolygon":[{"x":556,"y":311},{"x":576,"y":311},{"x":577,"y":317},{"x":556,"y":317}],"confidence":0.219}]
},
{
"text": "Weekly aband up",
"boundingPolygon": [{"x":538,"y":332},{"x":583,"y":333},{"x":583,"y":339},{"x":538,"y":338}],
"words": [{"text":"Weekly","boundingPolygon":[{"x":539,"y":333},{"x":557,"y":333},{"x":557,"y":339},{"x":539,"y":339}],"confidence":0.575},{"text":"aband","boundingPolygon":[{"x":558,"y":334},{"x":573,"y":334},{"x":573,"y":339},{"x":558,"y":339}],"confidence":0.475},{"text":"up","boundingPolygon":[{"x":574,"y":334},{"x":580,"y":334},{"x":580,"y":339},{"x":574,"y":339}],"confidence":0.865}]
},
{
"text": "12:00 PM-1:00 PM",
"boundingPolygon": [{"x":538,"y":339},{"x":585,"y":339},{"x":585,"y":346},{"x":538,"y":346}],
"words": [{"text":"12:00","boundingPolygon":[{"x":539,"y":339},{"x":553,"y":340},{"x":553,"y":347},{"x":539,"y":346}],"confidence":0.709},{"text":"PM-1:00","boundingPolygon":[{"x":554,"y":340},{"x":575,"y":340},{"x":575,"y":346},{"x":554,"y":347}],"confidence":0.908},{"text":"PM","boundingPolygon":[{"x":576,"y":340},{"x":583,"y":340},{"x":583,"y":346},{"x":576,"y":346}],"confidence":0.998}]
},
{
"text": "Danielle MarchTe",
"boundingPolygon": [{"x":538,"y":346},{"x":583,"y":346},{"x":583,"y":352},{"x":538,"y":352}],
"words": [{"text":"Danielle","boundingPolygon":[{"x":539,"y":347},{"x":559,"y":347},{"x":559,"y":352},{"x":539,"y":353}],"confidence":0.196},{"text":"MarchTe","boundingPolygon":[{"x":560,"y":347},{"x":582,"y":347},{"x":582,"y":352},{"x":560,"y":352}],"confidence":0.571}]
},
{
"text": "Product reviret",
"boundingPolygon": [{"x":537,"y":370},{"x":578,"y":370},{"x":578,"y":375},{"x":537,"y":375}],
"words": [{"text":"Product","boundingPolygon":[{"x":539,"y":370},{"x":559,"y":370},{"x":559,"y":376},{"x":539,"y":375}],"confidence":0.7},{"text":"reviret","boundingPolygon":[{"x":560,"y":370},{"x":578,"y":371},{"x":578,"y":375},{"x":560,"y":376}],"confidence":0.218}]
}
]
}
]
}
}
Další kroky
V tomto rychlém startu jste zjistili, jak provádět základní volání analýzy obrázků pomocí rozhraní REST API. V dalším kroku se dozvíte více o funkcích rozhraní API analysis 4.0.
Požadavky
- Přihlaste se k nástroji Vision Studio pomocí svého předplatného Azure a prostředku služeb Azure AI. Pokud potřebujete pomoc s tímto krokem, přečtěte si část Začínáme s přehledem.
Analýza obrázku
- Vyberte kartu Analyzovat obrázky a vyberte panel s názvem Extrahovat běžné značky z obrázků.
- Pokud chcete použít prostředí try-it-out, musíte zvolit prostředek a potvrdit, že bude vyžadovat využití podle vaší cenové úrovně.
- Vyberte obrázek z dostupné sady nebo nahrajte vlastní.
- Po výběru obrázku uvidíte zjištěné značky ve výstupním okně spolu s jejich skóre spolehlivosti. Můžete také vybrat kartu JSON a zobrazit výstup JSON , který volání rozhraní API vrátí.
- Pod vyzkoušením je další postup, jak začít tuto funkci používat ve své vlastní aplikaci.
Další kroky
V tomto rychlém startu jste pomocí nástroje Vision Studio udělali základní úlohu analýzy obrázků. V dalším kroku se dozvíte více o funkcích rozhraní API pro analýzu obrázků.