Keterangan gambar (versi 4.0)

Keterangan gambar dalam Analisis Gambar 4.0 tersedia melalui fitur Keterangan dan Keterangan Padat.

Keterangan menghasilkan deskripsi satu kalimat untuk semua konten gambar. Keterangan Padat memberikan detail lebih lanjut dengan menghasilkan deskripsi satu kalimat hingga 10 wilayah gambar selain menjelaskan seluruh gambar. Keterangan Padat juga mengembalikan koordinat kotak pembatas dari wilayah gambar yang dijelaskan. Kedua fitur ini menggunakan model AI berbasis Groundbreaking Florence terbaru.

Saat ini, keterangan gambar hanya tersedia dalam bahasa Inggris.

Penting

Keterangan gambar dalam Analisis Gambar 4.0 hanya tersedia di wilayah pusat data Azure berikut: AS Timur, Prancis Tengah, Korea Tengah, Eropa Utara, Asia Tenggara, Eropa Barat, AS Barat, Asia Timur. Anda harus menggunakan sumber daya Visi yang terletak di salah satu wilayah ini untuk mendapatkan hasil dari fitur Keterangan dan Keterangan Padat.

Jika Anda harus menggunakan sumber daya Visi di luar wilayah ini untuk menghasilkan keterangan gambar, silakan gunakan Analisis Gambar 3.2 yang tersedia di semua wilayah Azure AI Vision.

Cobalah fitur pemberian keterangan gambar dengan cepat dan mudah di browser Anda menggunakan Vision Studio.

Coba Vision Studio

Keterangan netral gender

Keterangan berisi istilah gender ("man", "woman", "boy" dan "girl") secara default. Anda memiliki opsi untuk mengganti istilah-istilah ini dengan "orang" dalam hasil Anda dan menerima keterangan netral gender. Anda dapat melakukannya dengan mengatur parameter permintaan API opsional, keterangan netral gender ke true dalam URL permintaan.

Contoh Keterangan dan Keterangan Padat

Caption

Respons JSON berikut menggambarkan apa yang dikembalikan API Analysis 4.0 saat menjelaskan gambar contoh berdasarkan fitur visualnya.

"captions": [
    {
        "text": "a man pointing at a screen",
        "confidence": 0.4891590476036072
    }
]

Keterangan Padat

Respons JSON berikut menggambarkan apa yang dikembalikan API Analysis 4.0 saat menghasilkan keterangan padat untuk gambar contoh.

{
  "denseCaptionsResult": {
    "values": [
      {
        "text": "a man driving a tractor in a farm",
        "confidence": 0.535620927810669,
        "boundingBox": {
          "x": 0,
          "y": 0,
          "w": 850,
          "h": 567
        }
      },
      {
        "text": "a man driving a tractor in a field",
        "confidence": 0.5428450107574463,
        "boundingBox": {
          "x": 132,
          "y": 266,
          "w": 209,
          "h": 219
        }
      },
      {
        "text": "a blurry image of a tree",
        "confidence": 0.5139822363853455,
        "boundingBox": {
          "x": 147,
          "y": 126,
          "w": 76,
          "h": 131
        }
      },
      {
        "text": "a man riding a tractor",
        "confidence": 0.4799223840236664,
        "boundingBox": {
          "x": 206,
          "y": 264,
          "w": 64,
          "h": 97
        }
      },
      {
        "text": "a blue sky above a hill",
        "confidence": 0.35495415329933167,
        "boundingBox": {
          "x": 0,
          "y": 0,
          "w": 837,
          "h": 166
        }
      },
      {
        "text": "a tractor in a field",
        "confidence": 0.47338250279426575,
        "boundingBox": {
          "x": 0,
          "y": 243,
          "w": 838,
          "h": 311
        }
      }
    ]
  },
  "modelVersion": "2024-02-01",
  "metadata": {
    "width": 850,
    "height": 567
  }
}

Gunakan API

Keterangan gambar

Fitur keterangan gambar adalah bagian dari Api Analisis Gambar . Sertakan Captiondalam parameter kueri fitur . Kemudian, ketika Anda mendapatkan respons JSON lengkap, uraikan string untuk konten bagian "captionResult" .

Keterangan padat

Fitur keterangan padat adalah bagian dari Analyze Image API. Sertakan denseCaptionsdalam parameter kueri fitur . Kemudian, ketika Anda mendapatkan respons JSON lengkap, uraikan string untuk konten bagian "denseCaptionsResult" .

Langkah berikutnya

• Pelajari konsep deteksi objek terkait.
• Mulai cepat: Analisis Gambar REST API atau pustaka klien
• Memanggil Api Analisis Gambar