Rövid útmutató: Képelemzés
Ez a cikk bemutatja, hogyan állíthat be alapszintű képcímkéző szkriptet az Image Analysis REST API vagy ügyfélkódtárak használatával. Az Analyze Image szolgáltatás AI-algoritmusokat biztosít a képek feldolgozásához és a vizuális funkciókkal kapcsolatos információk visszaküldéséhez. Az alábbi lépéseket követve telepíthet egy csomagot az alkalmazásba, és kipróbálhatja a mintakódot.
A C# képelemzési ügyfélkódtárával elemezheti a tartalomcímkék képét. Ez a rövid útmutató egy metódust határoz meg, AnalyzeImageUrl
amely az ügyfélobjektum használatával elemez egy távoli képet, és kinyomtatja az eredményeket.
Referenciadokumentáció Kódtár forráskódcsomagja | (NuGet) | -minták |
Tipp.
Helyi rendszerképet is elemezhet. Lásd a ComputerVisionClient metódusokat, például az AnalyzeImageInStreamAsyncet. Vagy tekintse meg a GitHub mintakódját a helyi rendszerképeket érintő forgatókönyvekhez.
Tipp.
Az Analyze Image API a képcímkék generálásán kívül számos különböző műveletet is képes végrehajtani. Az összes elérhető funkciót bemutató példákért tekintse meg a Képelemzés útmutatóját .
Előfeltételek
- Azure-előfizetés. Ingyenesen létrehozhat egyet.
- A Visual Studio IDE vagy a .NET Core aktuális verziója.
- Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy Computer Vision-erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
- Az alkalmazás Azure AI Vision szolgáltatáshoz való csatlakoztatásához szüksége van a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára.
- Az ingyenes tarifacsomag (
F0
) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást, és később frissíthet egy fizetős szintre az éles környezetben.
Környezeti változók létrehozása
Ebben a példában írja meg a hitelesítő adatait az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba.
Nyissa meg az Azure Portalt. Ha az Előfeltételek szakaszban létrehozott erőforrás sikeresen üzembe lett helyezve, válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget a Következő lépések csoportban. A kulcsot és a végpontot a Kulcsok és végpontok lapon, az Erőforrás-kezelés területen találja. Az erőforráskulcs nem ugyanaz, mint az Azure-előfizetés azonosítója.
A kulcs és a végpont környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.
- A
VISION_KEY
környezeti változó beállításához cserélje le<your_key>
az erőforrás egyik kulcsára. - A
VISION_ENDPOINT
környezeti változó beállításához cserélje le<your_endpoint>
az erőforrás végpontját.
Fontos
HA API-kulcsot használ, biztonságosan tárolja valahol máshol, például az Azure Key Vaultban. Ne foglalja bele közvetlenül az API-kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan.
Az AI-szolgáltatások biztonságáról további információt az Azure AI-szolgáltatásokhoz érkező kérelmek hitelesítése című témakörben talál.
setx VISION_KEY <your_key>
setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>
A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania a futó programokat, amelyek felolvassák a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is.
Kép elemzése
Hozzon létre egy új C#-alkalmazást.
A Visual Studio használatával hozzon létre egy új .NET Core-alkalmazást.
Telepítse az ügyfélkódtárat
Miután létrehozott egy új projektet, telepítse az ügyfélkódtárat úgy, hogy a jobb gombbal a projektmegoldásra kattint a Megoldáskezelő, és válassza a NuGet-csomagok kezelése lehetőséget. A megnyíló csomagkezelőben válassza a Tallózás elemet, jelölje be az Előzetes verzió belefoglalása lehetőséget, és keresse meg a következőt:
Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision
. Válassza ki az7.0.0
verziót, majd a Telepítés parancsot.A projektkönyvtárban nyissa meg a Program.cs fájlt az előnyben részesített szerkesztőben vagy IDE-ben. Illessze be a következő kódot:
using System; using System.Collections.Generic; using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision; using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Models; using System.Threading.Tasks; using System.IO; using Newtonsoft.Json; using Newtonsoft.Json.Linq; using System.Threading; using System.Linq; namespace ComputerVisionQuickstart { class Program { // Add your Computer Vision key and endpoint static string key = Environment.GetEnvironmentVariable("VISION_KEY"); static string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("VISION_ENDPOINT"); // URL image used for analyzing an image (image of puppy) private const string ANALYZE_URL_IMAGE = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/ComputerVision/Images/landmark.jpg"; static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("Azure Cognitive Services Computer Vision - .NET quickstart example"); Console.WriteLine(); // Create a client ComputerVisionClient client = Authenticate(endpoint, key); // Analyze an image to get features and other properties. AnalyzeImageUrl(client, ANALYZE_URL_IMAGE).Wait(); } /* * AUTHENTICATE * Creates a Computer Vision client used by each example. */ public static ComputerVisionClient Authenticate(string endpoint, string key) { ComputerVisionClient client = new ComputerVisionClient(new ApiKeyServiceClientCredentials(key)) { Endpoint = endpoint }; return client; } public static async Task AnalyzeImageUrl(ComputerVisionClient client, string imageUrl) { Console.WriteLine("----------------------------------------------------------"); Console.WriteLine("ANALYZE IMAGE - URL"); Console.WriteLine(); // Creating a list that defines the features to be extracted from the image. List<VisualFeatureTypes?> features = new List<VisualFeatureTypes?>() { VisualFeatureTypes.Tags }; Console.WriteLine($"Analyzing the image {Path.GetFileName(imageUrl)}..."); Console.WriteLine(); // Analyze the URL image ImageAnalysis results = await client.AnalyzeImageAsync(imageUrl, visualFeatures: features); // Image tags and their confidence score Console.WriteLine("Tags:"); foreach (var tag in results.Tags) { Console.WriteLine($"{tag.Name} {tag.Confidence}"); } Console.WriteLine(); } } }
Fontos
Ne felejtse el eltávolítani a kulcsot a kódból, amikor elkészült, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Éles környezetben biztonságos módon tárolhatja és érheti el a hitelesítő adatait, például az Azure Key Vaultot. További információ: Azure AI-szolgáltatások biztonsága.
Az alkalmazás futtatása
Futtassa az alkalmazást az IDE ablak tetején található Hibakeresés gombra kattintva.
Hozam
A művelet kimenetének az alábbi példához hasonlóan kell kinéznie.
----------------------------------------------------------
ANALYZE IMAGE - URL
Analyzing the image sample16.png...
Tags:
grass 0.9957543611526489
dog 0.9939157962799072
mammal 0.9928356409072876
animal 0.9918001890182495
dog breed 0.9890419244766235
pet 0.974603533744812
outdoor 0.969241738319397
companion dog 0.906731367111206
small greek domestic dog 0.8965123891830444
golden retriever 0.8877675533294678
labrador retriever 0.8746421337127686
puppy 0.872604250907898
ancient dog breeds 0.8508287668228149
field 0.8017748594284058
retriever 0.6837497353553772
brown 0.6581960916519165
Az erőforrások eltávolítása
Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure AI-szolgáltatási előfizetést, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.
Kapcsolódó tartalom
Ebben a rövid útmutatóban megtanulta, hogyan telepítheti a Képelemzés ügyfélkódtárat, és hogyan indíthat alapszintű képelemzési hívásokat. A következő lépésben további információ a Képelemzési API funkcióiról.
A Python képelemzési ügyfélkódtárával elemezheti a tartalomcímkék távoli rendszerképét.
Tipp.
Helyi rendszerképet is elemezhet. Lásd a ComputerVisionClientOperationsMixin metódusokat, például analyze_image_in_stream
. Vagy tekintse meg a GitHub mintakódját a helyi rendszerképeket érintő forgatókönyvekhez.
Tipp.
Az Analyze Image API a képcímkék generálásán kívül számos különböző műveletet is képes végrehajtani. Az összes elérhető funkciót bemutató példákért tekintse meg a Képelemzés útmutatóját .
Referenciadokumentáció Kódtár forráskódcsomagja | (PiPy) | -minták |
Előfeltételek
- Azure-előfizetés. Ingyenesen létrehozhat egyet.
- Python 3.x.
- Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy Computer Vision-erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
- Az alkalmazás Azure AI Vision szolgáltatáshoz való csatlakoztatásához szüksége van a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára.
- Az ingyenes tarifacsomag (
F0
) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást, és később frissíthet egy fizetős szintre az éles környezetben.
Környezeti változók létrehozása
Ebben a példában írja meg a hitelesítő adatait az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba.
Nyissa meg az Azure Portalt. Ha az Előfeltételek szakaszban létrehozott erőforrás sikeresen üzembe lett helyezve, válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget a Következő lépések csoportban. A kulcsot és a végpontot a Kulcsok és végpontok lapon, az Erőforrás-kezelés területen találja. Az erőforráskulcs nem ugyanaz, mint az Azure-előfizetés azonosítója.
A kulcs és a végpont környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.
- A
VISION_KEY
környezeti változó beállításához cserélje le<your_key>
az erőforrás egyik kulcsára. - A
VISION_ENDPOINT
környezeti változó beállításához cserélje le<your_endpoint>
az erőforrás végpontját.
Fontos
HA API-kulcsot használ, biztonságosan tárolja valahol máshol, például az Azure Key Vaultban. Ne foglalja bele közvetlenül az API-kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan.
Az AI-szolgáltatások biztonságáról további információt az Azure AI-szolgáltatásokhoz érkező kérelmek hitelesítése című témakörben talál.
setx VISION_KEY <your_key>
setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>
A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania a futó programokat, amelyek felolvassák a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is.
Kép elemzése
Telepítse az ügyfélkódtárat.
Az ügyfélkódtárat a következőkkel telepítheti:
pip install --upgrade azure-cognitiveservices-vision-computervision
Telepítse a Párna könyvtárat is.
pip install pillow
Hozzon létre egy új Python-alkalmazást.
Hozzon létre egy új Python-fájlt. Elnevezheti például quickstart-file.py.
Nyissa meg a quickstart-file.py egy szövegszerkesztőben vagy IDE-ben, és illessze be az alábbi kódot.
from azure.cognitiveservices.vision.computervision import ComputerVisionClient from azure.cognitiveservices.vision.computervision.models import OperationStatusCodes from azure.cognitiveservices.vision.computervision.models import VisualFeatureTypes from msrest.authentication import CognitiveServicesCredentials from array import array import os from PIL import Image import sys import time ''' Authenticate Authenticates your credentials and creates a client. ''' subscription_key = os.environ["VISION_KEY"] endpoint = os.environ["VISION_ENDPOINT"] computervision_client = ComputerVisionClient(endpoint, CognitiveServicesCredentials(subscription_key)) ''' END - Authenticate ''' ''' Quickstart variables These variables are shared by several examples ''' # Images used for the examples: Describe an image, Categorize an image, Tag an image, # Detect faces, Detect adult or racy content, Detect the color scheme, # Detect domain-specific content, Detect image types, Detect objects images_folder = os.path.join (os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "images") remote_image_url = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/ComputerVision/Images/landmark.jpg" ''' END - Quickstart variables ''' ''' Tag an Image - remote This example returns a tag (key word) for each thing in the image. ''' print("===== Tag an image - remote =====") # Call API with remote image tags_result_remote = computervision_client.tag_image(remote_image_url ) # Print results with confidence score print("Tags in the remote image: ") if (len(tags_result_remote.tags) == 0): print("No tags detected.") else: for tag in tags_result_remote.tags: print("'{}' with confidence {:.2f}%".format(tag.name, tag.confidence * 100)) print() ''' END - Tag an Image - remote ''' print("End of Computer Vision quickstart.")
Futtassa az alkalmazást a
python
gyorsútmutató-fájlban található paranccsal.python quickstart-file.py
Hozam
A művelet kimenetének az alábbi példához hasonlóan kell kinéznie.
===== Tag an image - remote =====
Tags in the remote image:
'outdoor' with confidence 99.00%
'building' with confidence 98.81%
'sky' with confidence 98.21%
'stadium' with confidence 98.17%
'ancient rome' with confidence 96.16%
'ruins' with confidence 95.04%
'amphitheatre' with confidence 93.99%
'ancient roman architecture' with confidence 92.65%
'historic site' with confidence 89.55%
'ancient history' with confidence 89.54%
'history' with confidence 86.72%
'archaeological site' with confidence 84.41%
'travel' with confidence 65.85%
'large' with confidence 61.02%
'city' with confidence 56.57%
End of Azure AI Vision quickstart.
Az erőforrások eltávolítása
Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure AI-szolgáltatási előfizetést, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.
Következő lépés
Ebben a rövid útmutatóban megtanulta, hogyan telepítheti a Képelemzés ügyfélkódtárat, és hogyan indíthat alapszintű képelemzési hívásokat. Ezután további információ az Analyze Image API funkcióiról.
A Java képelemzési ügyféloldali kódtára segítségével elemezhet egy távoli képet címkék, szövegleírások, arcok, felnőtt tartalom stb. alapján.
Tipp.
Helyi rendszerképet is elemezhet. Lásd a ComputerVision metódusokat, például AnalyzeImage
. Vagy tekintse meg a GitHub mintakódját a helyi rendszerképeket érintő forgatókönyvekhez.
Tipp.
Az Analyze Image API a képcímkék generálásán kívül számos különböző műveletet is képes végrehajtani. Az összes elérhető funkciót bemutató példákért tekintse meg a Képelemzés útmutatóját .
Referenciadokumentáció Kódtár forráskód |összetevője (Maven)Minták | |
Előfeltételek
- Azure-előfizetés. Ingyenesen létrehozhat egyet.
- A Java Development Kit (JDK) jelenlegi verziója.
- A Gradle buildelési eszköz vagy egy másik függőségkezelő.
- Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy Computer Vision-erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
- Az alkalmazás Azure AI Vision szolgáltatáshoz való csatlakoztatásához szüksége van a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára.
- Az ingyenes tarifacsomag (
F0
) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást, és később frissíthet egy fizetős szintre az éles környezetben.
Környezeti változók létrehozása
Ebben a példában írja meg a hitelesítő adatait az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba.
Nyissa meg az Azure Portalt. Ha az Előfeltételek szakaszban létrehozott erőforrás sikeresen üzembe lett helyezve, válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget a Következő lépések csoportban. A kulcsot és a végpontot a Kulcsok és végpontok lapon, az Erőforrás-kezelés területen találja. Az erőforráskulcs nem ugyanaz, mint az Azure-előfizetés azonosítója.
A kulcs és a végpont környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.
- A
VISION_KEY
környezeti változó beállításához cserélje le<your_key>
az erőforrás egyik kulcsára. - A
VISION_ENDPOINT
környezeti változó beállításához cserélje le<your_endpoint>
az erőforrás végpontját.
Fontos
HA API-kulcsot használ, biztonságosan tárolja valahol máshol, például az Azure Key Vaultban. Ne foglalja bele közvetlenül az API-kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan.
Az AI-szolgáltatások biztonságáról további információt az Azure AI-szolgáltatásokhoz érkező kérelmek hitelesítése című témakörben talál.
setx VISION_KEY <your_key>
setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>
A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania a futó programokat, amelyek felolvassák a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is.
Kép elemzése
Hozzon létre egy új Gradle-projektet.
Egy konzolablakban (pl. cmd, PowerShell vagy Bash) hozzon létre egy új mappát az alkalmazásnak, majd navigáljon oda.
mkdir myapp && cd myapp
Futtassa a
gradle init
parancsot a munkakönyvtárból. Ez a parancs alapvető buildfájlokat hoz létre a Gradle számára, beleértve a build.gradle.kts fájlt is, amelyet futásidőben használnak az alkalmazás létrehozásához és konfigurálásához.gradle init --type basic
Amikor a rendszer kéri, hogy válasszon egy DSL-t, válassza a Kotlin lehetőséget.
Telepítse az ügyfélkódtárat.
Ez a rövid útmutató a Gradle függőségkezelőt használja. A Maven Central-adattárban megtalálhatja a többi függőségkezelő ügyfélkódtárát és információit.
Keresse meg a build.gradle.kts fájlt, és nyissa meg a kívánt IDE- vagy szövegszerkesztővel. Ezután másolja és illessze be a következő buildkonfigurációt a fájlba. Ez a konfiguráció java-alkalmazásként definiálja a projektet, amelynek belépési pontja az osztály
ImageAnalysisQuickstart
. Importálja az Azure AI Vision-kódtárat.plugins { java application } application { mainClass.set("ImageAnalysisQuickstart") } repositories { mavenCentral() } dependencies { implementation(group = "com.microsoft.azure.cognitiveservices", name = "azure-cognitiveservices-computervision", version = "1.0.9-beta") }
Java-fájl létrehozása.
A munkakönyvtárban futtassa a következő parancsot a projekt forrásmappájának létrehozásához:
mkdir -p src/main/java
Lépjen az új mappára, és hozzon létre egy ImageAnalysisQuickstart.java nevű fájlt.
Nyissa meg a ImageAnalysisQuickstart.java az előnyben részesített szerkesztőben vagy IDE-ben, és illessze be az alábbi kódot.
import com.microsoft.azure.cognitiveservices.vision.computervision.*; import com.microsoft.azure.cognitiveservices.vision.computervision.implementation.ComputerVisionImpl; import com.microsoft.azure.cognitiveservices.vision.computervision.models.*; import java.io.*; import java.nio.file.Files; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.UUID; public class ImageAnalysisQuickstart { // Use environment variables static String key = System.getenv("VISION_KEY"); static String endpoint = System.getenv("VISION_ENDPOINT"); public static void main(String[] args) { System.out.println("\nAzure Cognitive Services Computer Vision - Java Quickstart Sample"); // Create an authenticated Computer Vision client. ComputerVisionClient compVisClient = Authenticate(key, endpoint); // Analyze local and remote images AnalyzeRemoteImage(compVisClient); } public static ComputerVisionClient Authenticate(String key, String endpoint){ return ComputerVisionManager.authenticate(key).withEndpoint(endpoint); } public static void AnalyzeRemoteImage(ComputerVisionClient compVisClient) { /* * Analyze an image from a URL: * * Set a string variable equal to the path of a remote image. */ String pathToRemoteImage = "https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/raw/master/ComputerVision/Images/faces.jpg"; // This list defines the features to be extracted from the image. List<VisualFeatureTypes> featuresToExtractFromRemoteImage = new ArrayList<>(); featuresToExtractFromRemoteImage.add(VisualFeatureTypes.TAGS); System.out.println("\n\nAnalyzing an image from a URL ..."); try { // Call the Computer Vision service and tell it to analyze the loaded image. ImageAnalysis analysis = compVisClient.computerVision().analyzeImage().withUrl(pathToRemoteImage) .withVisualFeatures(featuresToExtractFromRemoteImage).execute(); // Display image tags and confidence values. System.out.println("\nTags: "); for (ImageTag tag : analysis.tags()) { System.out.printf("\'%s\' with confidence %f\n", tag.name(), tag.confidence()); } } catch (Exception e) { System.out.println(e.getMessage()); e.printStackTrace(); } } // END - Analyze an image from a URL. }
Lépjen vissza a projekt gyökérmappájához, majd hozza létre az alkalmazást a következőkkel:
gradle build
Futtassa a következő paranccsal:
gradle run
Hozam
A művelet kimenetének az alábbi példához hasonlóan kell kinéznie.
Azure AI Vision - Java Quickstart Sample
Analyzing an image from a URL ...
Tags:
'person' with confidence 0.998895
'human face' with confidence 0.997437
'smile' with confidence 0.991973
'outdoor' with confidence 0.985962
'happy' with confidence 0.969785
'clothing' with confidence 0.961570
'friendship' with confidence 0.946441
'tree' with confidence 0.917331
'female person' with confidence 0.890976
'girl' with confidence 0.888741
'social group' with confidence 0.872044
'posing' with confidence 0.865493
'adolescent' with confidence 0.857371
'love' with confidence 0.852553
'laugh' with confidence 0.850097
'people' with confidence 0.849922
'lady' with confidence 0.844540
'woman' with confidence 0.818172
'group' with confidence 0.792975
'wedding' with confidence 0.615252
'dress' with confidence 0.517169
Az erőforrások eltávolítása
Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure AI-szolgáltatási előfizetést, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.
Következő lépés
Ebben a rövid útmutatóban megtanulta, hogyan telepítheti a Képelemzés ügyfélkódtárat, és hogyan indíthat alapszintű képelemzési hívásokat. Ezután további információ az Analyze Image API funkcióiról.
A JavaScript képelemzési ügyfélkódtárával elemezheti a tartalomcímkék távoli képét.
Tipp.
Helyi rendszerképet is elemezhet. Lásd a ComputerVisionClient metódusokat, például describeImageInStream
. Vagy tekintse meg a GitHub mintakódját a helyi rendszerképeket érintő forgatókönyvekhez.
Tipp.
Az Analyze Image API a képcímkék generálásán kívül számos különböző műveletet is képes végrehajtani. Az összes elérhető funkciót bemutató példákért tekintse meg a Képelemzés útmutatóját .
Referenciadokumentáció csomag (npm) | minták |
Előfeltételek
- Azure-előfizetés. Ingyenesen létrehozhat egyet.
- A Node.js aktuális verziója.
- Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy Computer Vision-erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
- Az alkalmazás Azure AI Vision szolgáltatáshoz való csatlakoztatásához szüksége van a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára.
- Az ingyenes tarifacsomag (
F0
) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást, és később frissíthet egy fizetős szintre az éles környezetben.
Környezeti változók létrehozása
Ebben a példában írja meg a hitelesítő adatait az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba.
Nyissa meg az Azure Portalt. Ha az Előfeltételek szakaszban létrehozott erőforrás sikeresen üzembe lett helyezve, válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget a Következő lépések csoportban. A kulcsot és a végpontot a Kulcsok és végpontok lapon, az Erőforrás-kezelés területen találja. Az erőforráskulcs nem ugyanaz, mint az Azure-előfizetés azonosítója.
A kulcs és a végpont környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.
- A
VISION_KEY
környezeti változó beállításához cserélje le<your_key>
az erőforrás egyik kulcsára. - A
VISION_ENDPOINT
környezeti változó beállításához cserélje le<your_endpoint>
az erőforrás végpontját.
Fontos
HA API-kulcsot használ, biztonságosan tárolja valahol máshol, például az Azure Key Vaultban. Ne foglalja bele közvetlenül az API-kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan.
Az AI-szolgáltatások biztonságáról további információt az Azure AI-szolgáltatásokhoz érkező kérelmek hitelesítése című témakörben talál.
setx VISION_KEY <your_key>
setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>
A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania a futó programokat, amelyek felolvassák a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is.
Kép elemzése
Új Node.js-alkalmazás létrehozása
Egy konzolablakban (pl. cmd, PowerShell vagy Bash) hozzon létre egy új mappát az alkalmazásnak, majd navigáljon oda.
mkdir myapp && cd myapp
npm init
A parancs futtatásával hozzon létre egy csomópontalkalmazást egy package.json fájllal.npm init
Telepítse az ügyfélkódtárat
Telepítse az
ms-rest-azure
npm-csomagot@azure/cognitiveservices-computervision
:npm install @azure/cognitiveservices-computervision
Telepítse az aszinkron modult is:
npm install async
Az alkalmazás fájlja
package.json
frissül a függőségekkel.Hozzon létre egy új fájlt, index.js.
Nyissa meg a index.js egy szövegszerkesztőben, és illessze be az alábbi kódot.
'use strict'; const async = require('async'); const fs = require('fs'); const https = require('https'); const path = require("path"); const createReadStream = require('fs').createReadStream const sleep = require('util').promisify(setTimeout); const ComputerVisionClient = require('@azure/cognitiveservices-computervision').ComputerVisionClient; const ApiKeyCredentials = require('@azure/ms-rest-js').ApiKeyCredentials; /** * AUTHENTICATE * This single client is used for all examples. */ const key = process.env.VISION_KEY; const endpoint = process.env.VISION_ENDPOINT; const computerVisionClient = new ComputerVisionClient( new ApiKeyCredentials({ inHeader: { 'Ocp-Apim-Subscription-Key': key } }), endpoint); /** * END - Authenticate */ function computerVision() { async.series([ async function () { /** * DETECT TAGS * Detects tags for an image, which returns: * all objects in image and confidence score. */ console.log('-------------------------------------------------'); console.log('DETECT TAGS'); console.log(); // Image of different kind of dog. const tagsURL = 'https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/blob/master/ComputerVision/Images/house.jpg'; // Analyze URL image console.log('Analyzing tags in image...', tagsURL.split('/').pop()); const tags = (await computerVisionClient.analyzeImage(tagsURL, { visualFeatures: ['Tags'] })).tags; console.log(`Tags: ${formatTags(tags)}`); // Format tags for display function formatTags(tags) { return tags.map(tag => (`${tag.name} (${tag.confidence.toFixed(2)})`)).join(', '); } /** * END - Detect Tags */ console.log(); console.log('-------------------------------------------------'); console.log('End of quickstart.'); }, function () { return new Promise((resolve) => { resolve(); }) } ], (err) => { throw (err); }); } computerVision();
Futtassa az alkalmazást a
node
paranccsal a gyorsútmutatós fájlon.node index.js
Hozam
A művelet kimenetének az alábbi példához hasonlóan kell kinéznie.
-------------------------------------------------
DETECT TAGS
Analyzing tags in image... sample16.png
Tags: grass (1.00), dog (0.99), mammal (0.99), animal (0.99), dog breed (0.99), pet (0.97), outdoor (0.97), companion dog (0.91), small greek domestic dog (0.90), golden retriever (0.89), labrador retriever (0.87), puppy (0.87), ancient dog breeds (0.85), field (0.80), retriever (0.68), brown (0.66)
-------------------------------------------------
End of quickstart.
Az erőforrások eltávolítása
Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure AI-szolgáltatási előfizetést, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.
Következő lépés
Ebben a rövid útmutatóban megtanulta, hogyan telepítheti a Képelemzés ügyfélkódtárat, és hogyan indíthat alapszintű képelemzési hívásokat. Ezután további információ az Analyze Image API funkcióiról.
Az Image Analysis REST API használatával elemezheti a címkék képét.
Tipp.
Az Analyze Image API a képcímkék generálásán kívül számos különböző műveletet is képes végrehajtani. Az összes elérhető funkciót bemutató példákért tekintse meg a Képelemzés útmutatóját .
Feljegyzés
Ez a rövid útmutató cURL-parancsokkal hívja meg a REST API-t. A REST API-t programozási nyelv használatával is meghívhatja. A GitHub-mintákat a C#, a Python, a Java és a JavaScript használatával szemlélteti.
Előfeltételek
- Azure-előfizetés. Ingyenesen létrehozhat egyet.
- Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy Computer Vision-erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
- Az alkalmazás Azure AI Vision szolgáltatáshoz való csatlakoztatásához szüksége van a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára.
- Az ingyenes tarifacsomag (
F0
) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást, és később frissíthet egy fizetős szintre az éles környezetben.
- a cURL telepítve van.
Kép elemzése
A különböző vizualizációs funkciók képének elemzéséhez hajtsa végre az alábbi lépéseket:
Másolja az alábbi parancsot egy szövegszerkesztőbe.
curl.exe -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <yourKey>" -H "Content-Type: application/json" "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v3.2/analyze?visualFeatures=Tags" -d "{'url':'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png'}"
Hajtsa végre a következő módosításokat a parancs megfelelő területein:
- Cserélje le a Computer Vision-erőforrás kulcsának
<yourKey>
értékét. - Cserélje le a kérelem URL-címének (
westcentralus.api.cognitive.microsoft.com
) első részét a saját végponti URL-címére.Feljegyzés
A 2019. július 1. után létrehozott új erőforrások egyéni altartományneveket fognak használni. További információkért és a regionális végpontok teljes listájáért tekintse meg az Azure AI-szolgáltatások egyéni altartományneveit.
- Igény szerint cserélje a kép URL-címét a kérelem törzsében (
https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png
) egy másik elemzendő kép URL-címére.
- Cserélje le a Computer Vision-erőforrás kulcsának
Nyisson meg egy parancsablakot.
Illessze be a szerkesztett
curl
parancsot a szövegszerkesztőből a parancssori ablakba, majd futtassa a parancsot.
A válasz vizsgálata
A rendszer JSON formátumban ad vissza egy sikeres választ. A mintaalkalmazás elemzi és megjeleníti a sikeres választ a parancssorban, a következő példához hasonló módon:
{
"tags":[
{
"name":"text",
"confidence":0.9992657899856567
},
{
"name":"post-it note",
"confidence":0.9879657626152039
},
{
"name":"handwriting",
"confidence":0.9730165004730225
},
{
"name":"rectangle",
"confidence":0.8658561706542969
},
{
"name":"paper product",
"confidence":0.8561884760856628
},
{
"name":"purple",
"confidence":0.5961999297142029
}
],
"requestId":"2788adfc-8cfb-43a5-8fd6-b3a9ced35db2",
"metadata":{
"height":945,
"width":1000,
"format":"Jpeg"
},
"modelVersion":"2021-05-01"
}
Következő lépés
Ebben a rövid útmutatóban megtanulta, hogyan indíthat alapszintű képelemzési hívásokat a REST API használatával. Ezután további információ az Analyze Image API funkcióiról.