Catégorisation des images

Outre les balises et les descriptions, Analyse Image 3.2 renvoie des catégories basées sur la taxonomie détectées dans une image. Contrairement aux balises, les catégories sont organisées selon une hiérarchie parent/enfant et elles sont moins nombreuses (86 contre des milliers de balises). Tous les noms de catégorie sont en anglais. La catégorisation peut se faire par elle-même ou à côté du modèle de balises plus récentes.

Taxonomie de 86 catégories

Azure AI Vision peut catégoriser une image de manière large ou spécifique, en utilisant la liste de 86 catégories dans le diagramme suivant. Pour consulter la taxonomie complète au format texte, consultez Taxonomie des catégories.

Exemples de classement d’images

Les réponses JSON suivantes illustrent ce que renvoie Azure AI Vision au moment de classer l’image fournie à titre d’exemple d’après ses fonctionnalités visuelles.

{
    "categories": [
        {
            "name": "people_",
            "score": 0.81640625
        }
    ],
    "requestId": "bae7f76a-1cc7-4479-8d29-48a694974705",
    "metadata": {
        "height": 200,
        "width": 300,
        "format": "Jpeg"
    }
}

Le tableau suivant illustre un ensemble d’images type et la catégorie renvoyée par Azure AI Vision pour chacune d’entre elles.

Image	Catégorie
	people_group
	animal_dog
	outdoor_mountain
	food_bread

Utilisation de l’API

La fonctionnalité de catégorisation fait partie de l’API Analyse Image 3.2. Vous pouvez appeler cette API via un SDK natif ou via des appels REST. Incluez Categories dans le paramètre de requête visualFeatures. Ensuite, lorsque vous obtenez la réponse JSON complète, analysez simplement la chaîne de contenu de la section "categories".

• Démarrage rapide : API REST ou bibliothèques clientes Vision

Étapes suivantes

Découvrez les concepts associés de balisage des images et de description des images.