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Imagemarkierung

Die Bildanalyse kann Inhaltstags für Tausende von erkennbaren Objekten, Lebewesen, Landschaften und Aktionen zurückgeben, die in Bildern vorkommen. Tags sind nicht wie eine Taxonomie organisiert und besitzen auch keine Vererbungshierarchien. Eine Sammlung von Inhaltstags bildet die Grundlage für die Beschreibung eines Bilds in durch Menschen lesbarer, in vollständigen Sätzen formulierter Sprache. Wenn Tags nicht eindeutig sind oder nicht zum Allgemeinwissen gehören, enthält die API-Antwort „Hinweise“, um die Bedeutung des Tags in einem bekannten Kontext zu erläutern.

Nachdem Sie ein Bild hochgeladen oder eine Bild-URL angegeben haben, kann die Bildanalyse-API basierend auf den erkannten Objekten, Lebewesen und Aktionen im Bild Tags ausgeben. Das Taggen ist nicht auf das Hauptbildmotiv wie etwa eine Person im Vordergrund beschränkt, sondern beinhaltet auch die Einstellung (drinnen oder draußen) Möbel, Werkzeuge, Pflanzen, Tiere, Zubehör, Geräte usw.

Testen Sie mithilfe von Vision Studio die Features zum Bildtagging ganz schnell und einfach in Ihrem Browser.

Beispiel zum Taggen von Bildern

Die folgende JSON-Antwort veranschaulicht, welche Antwort Azure KI Vision beim Taggen visueller Merkmale zurückgibt, die im Beispielbild erkannt wurden.

A Intelligentes Seitenverhältnis.

{
   "tags":[
      {
         "name":"grass",
         "confidence":0.9960499405860901
      },
      {
         "name":"outdoor",
         "confidence":0.9956876635551453
      },
      {
         "name":"building",
         "confidence":0.9893627166748047
      },
      {
         "name":"property",
         "confidence":0.9853052496910095
      },
      {
         "name":"plant",
         "confidence":0.9791355133056641
      },
      {
         "name":"sky",
         "confidence":0.9764555096626282
      },
      {
         "name":"home",
         "confidence":0.9732913970947266
      },
      {
         "name":"house",
         "confidence":0.9726772904396057
      },
      {
         "name":"real estate",
         "confidence":0.972320556640625
      },
      {
         "name":"yard",
         "confidence":0.9480282068252563
      },
      {
         "name":"siding",
         "confidence":0.945357620716095
      },
      {
         "name":"porch",
         "confidence":0.9410697221755981
      },
      {
         "name":"cottage",
         "confidence":0.9143695831298828
      },
      {
         "name":"tree",
         "confidence":0.9111741185188293
      },
      {
         "name":"farmhouse",
         "confidence":0.8988939523696899
      },
      {
         "name":"window",
         "confidence":0.894851565361023
      },
      {
         "name":"lawn",
         "confidence":0.8940501809120178
      },
      {
         "name":"backyard",
         "confidence":0.8931854963302612
      },
      {
         "name":"garden buildings",
         "confidence":0.885913610458374
      },
      {
         "name":"roof",
         "confidence":0.8695329427719116
      },
      {
         "name":"driveway",
         "confidence":0.8670971393585205
      },
      {
         "name":"land lot",
         "confidence":0.8564285039901733
      },
      {
         "name":"landscaping",
         "confidence":0.8540750741958618
      }
   ],
   "requestId":"d60ac02b-966d-4f62-bc24-fbb1fec8bd5d",
   "metadata":{
      "height":200,
      "width":300,
      "format":"Png"
   },
   "modelVersion":"2021-05-01"
}

Verwenden der API

Das Tagging-Feature ist Teil der Bildanalyse-API. Sie können diese API über ein natives SDK oder REST-Aufrufe aufrufen. Beziehen Sie Tags in den Abfrageparameter visualFeatures ein. Nachdem Sie die vollständige JSON-Antwort erhalten haben, analysieren Sie die Zeichenfolge auf die Inhalte im Abschnitt "tags".

Nächste Schritte

Machen Sie sich mit den verwandten Konzepten Kategorisieren von Bildern und Beschreiben von Bildern vertraut.