Guida introduttiva: Analisi immagini 4.0

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Introduzione all'API REST di Analisi immagini 4.0 o all'SDK client per configurare un'applicazione di analisi delle immagini di base. Il servizio Analisi immagini offre algoritmi di intelligenza artificiale per l'elaborazione delle immagini e la restituzione di informazioni sulle relative funzionalità visive. Seguire questa procedura per installare un pacchetto nell'applicazione e provare il codice di esempio.

Usare Image Analysis Client SDK per .NET per analizzare un'immagine per leggere il testo e generare un'immagine didascalia. Questa guida introduttiva analizza un'immagine remota e stampa i risultati nella console.

Pacchetto della documentazione di riferimento | (NuGet)Esempi |

Suggerimento

L'API Analysis 4.0 può eseguire molte operazioni diverse. Per esempi che illustrano tutte le funzionalità disponibili, vedere la guida pratica Analizza immagine.

Prerequisiti

  • IDE di Visual Studio con sviluppo desktop .NET del carico di lavoro abilitato. In alternativa, se non si prevede di usare l'IDE di Visual Studio, è necessario che .NET SDK sia installato.
  • Dopo aver creato la sottoscrizione di Azure, creare una risorsa Visione artificiale nel portale di Azure. Per usare la funzionalità di didascalia ing in questa guida introduttiva, è necessario creare la risorsa in una delle aree di Azure supportate (vedere Image didascalia s). Al termine della distribuzione, fare clic su Vai alla risorsa.
    • È necessaria la chiave e l'endpoint della risorsa creata per connettere l'applicazione al servizio Visione artificiale di Azure.
    • È possibile usare il piano tariffario gratuito (F0) per provare il servizio ed eseguire in un secondo momento l'aggiornamento a un livello a pagamento per la produzione.

Configurare l'applicazione

Creare una nuova applicazione C#.

Aprire Visual Studio e in Introduzione selezionare Crea un nuovo progetto. Impostare i filtri del modello su C#/Tutte le piattaforme/Console. Selezionare App console (applicazione da riga di comando che può essere eseguita in .NET in Windows, Linux e macOS) e scegliere Avanti. Aggiornare il nome del progetto in ImageAnalysisQuickstart e scegliere Avanti. Selezionare .NET 6.0 o versione successiva e scegliere Crea per creare il progetto.

Installare l'SDK client

Dopo aver creato un nuovo progetto, installare l'SDK client facendo clic con il pulsante destro del mouse sulla soluzione di progetto nel Esplora soluzioni e scegliendo Gestisci pacchetti NuGet. Nella finestra di dialogo Gestione pacchetti visualizzata selezionare Sfoglia, Includi versione preliminare e cercare Azure.AI.Vision.ImageAnalysis. Selezionare Installa.

Creare variabili di ambiente

In questo esempio scrivere le credenziali nelle variabili di ambiente nel computer locale che esegue l'applicazione.

Vai al portale di Azure. Se la risorsa creata nella sezione Prerequisiti è stata distribuita correttamente, selezionare Vai alla risorsa in Passaggi successivi. È possibile trovare la chiave e l'endpoint in Gestione risorse nella pagina Chiavi ed endpoint. La chiave della risorsa non corrisponde all'ID sottoscrizione di Azure.

Suggerimento

Non includere la chiave direttamente nel codice e non pubblicarla pubblicamente. Per altre opzioni di autenticazione come Azure Key Vault, vedere l'articolo sicurezza dei servizi di intelligenza artificiale di Azure.

Per impostare la variabile di ambiente per la chiave e l'endpoint, aprire una finestra della console e seguire le istruzioni per il sistema operativo e l'ambiente di sviluppo.

  1. Per impostare la VISION_KEY variabile di ambiente, sostituire your-key con una delle chiavi per la risorsa.
  2. Per impostare la VISION_ENDPOINT variabile di ambiente, sostituire your-endpoint con l'endpoint per la risorsa.
setx VISION_KEY your-key

setx VISION_ENDPOINT your-endpoint

Dopo aver aggiunto le variabili di ambiente, potrebbe essere necessario riavviare tutti i programmi in esecuzione che leggeranno le variabili di ambiente, inclusa la finestra della console.

Analyze Image (Analisi dell'immagine)

Dalla directory del progetto aprire il file Program.cs creato in precedenza con il nuovo progetto. Incollare il codice seguente:

Suggerimento

Il codice mostra l'analisi di un URL di immagine. È anche possibile analizzare un file di immagine locale o un'immagine da un buffer di memoria. Per altre informazioni, vedere la guida alle procedure per l'analisi delle immagini.

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);
        }
    }
}

Compilare ed eseguire l'applicazione selezionando Avvia debug dal menu Debug nella parte superiore della finestra dell'IDE (o premere F5).

Output

L'output della console dovrebbe essere simile al testo seguente:

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

Pulire le risorse

Se si vuole pulire e rimuovere una sottoscrizione dei servizi di intelligenza artificiale di Azure, è possibile eliminare la risorsa o il gruppo di risorse. L'eliminazione del gruppo di risorse comporta anche l'eliminazione di tutte le altre risorse associate.

Passaggi successivi

In questo argomento di avvio rapido si è appreso come installare l'SDK client di Analisi immagini e effettuare chiamate di analisi delle immagini di base. Altre informazioni sulle funzionalità dell'API Analysis 4.0.

Chiamare l'API Analyze Image 4.0

Usare Image Analysis Client SDK per Python per analizzare un'immagine per leggere il testo e generare un'immagine didascalia. Questa guida introduttiva analizza un'immagine remota e stampa i risultati nella console.

Pacchetti della documentazione di riferimento | (PyPi)Esempi |

Suggerimento

L'API Analysis 4.0 può eseguire molte operazioni diverse. Per esempi che illustrano tutte le funzionalità disponibili, vedere la guida pratica Analizza immagine.

Prerequisiti

  • Una sottoscrizione di Azure: creare un account gratuitamente
  • Python 3.x. L'installazione di Python deve includere pip. È possibile verificare se pip è installato eseguendo pip --version nella riga di comando. Ottenere pip installando la versione più recente di Python.
  • Dopo aver creato la sottoscrizione di Azure, creare una risorsa Visione artificiale nel portale di Azure. Per usare la funzionalità di didascalia ing in questa guida di avvio rapido, è necessario creare la risorsa in una delle aree di Azure supportate (vedere Image didascalia s per l'elenco delle aree). Al termine della distribuzione, fare clic su Vai alla risorsa.
    • È necessaria la chiave e l'endpoint della risorsa creata per connettere l'applicazione al servizio Visione artificiale di Azure.
    • È possibile usare il piano tariffario gratuito (F0) per provare il servizio ed eseguire in un secondo momento l'aggiornamento a un livello a pagamento per la produzione.

Creare variabili di ambiente

In questo esempio scrivere le credenziali nelle variabili di ambiente nel computer locale che esegue l'applicazione.

Vai al portale di Azure. Se la risorsa creata nella sezione Prerequisiti è stata distribuita correttamente, selezionare Vai alla risorsa in Passaggi successivi. È possibile trovare la chiave e l'endpoint in Gestione risorse nella pagina Chiavi ed endpoint. La chiave della risorsa non corrisponde all'ID sottoscrizione di Azure.

Suggerimento

Non includere la chiave direttamente nel codice e non pubblicarla pubblicamente. Per altre opzioni di autenticazione come Azure Key Vault, vedere l'articolo sicurezza dei servizi di intelligenza artificiale di Azure.

Per impostare la variabile di ambiente per la chiave e l'endpoint, aprire una finestra della console e seguire le istruzioni per il sistema operativo e l'ambiente di sviluppo.

  1. Per impostare la VISION_KEY variabile di ambiente, sostituire your-key con una delle chiavi per la risorsa.
  2. Per impostare la VISION_ENDPOINT variabile di ambiente, sostituire your-endpoint con l'endpoint per la risorsa.
setx VISION_KEY your-key

setx VISION_ENDPOINT your-endpoint

Dopo aver aggiunto le variabili di ambiente, potrebbe essere necessario riavviare tutti i programmi in esecuzione che leggeranno le variabili di ambiente, inclusa la finestra della console.

Analizza immagine

  1. Aprire un prompt dei comandi in cui si vuole il nuovo progetto e creare un nuovo file denominato quickstart.py.

  2. Eseguire questo comando per installare Image Analysis SDK:

    pip install azure-ai-vision-imageanalysis

  3. Copiare il codice seguente in quickstart.py:

    Suggerimento

    Il codice mostra l'analisi di un URL di immagine. È anche possibile analizzare un'immagine dal buffer di memoria del programma. Per altre informazioni, vedere la guida alle procedure per l'analisi delle immagini.

    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}")

  4. Eseguire quindi l'applicazione con il python comando nel file di avvio rapido.

    python quickstart.py

Output

L'output della console dovrebbe essere simile al testo seguente:

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

Pulire le risorse

Se si vuole pulire e rimuovere una sottoscrizione dei servizi di intelligenza artificiale di Azure, è possibile eliminare la risorsa o il gruppo di risorse. L'eliminazione del gruppo di risorse comporta anche l'eliminazione di tutte le altre risorse associate.

Passaggi successivi

In questo argomento di avvio rapido si è appreso come installare l'SDK client di Analisi immagini e effettuare chiamate di analisi delle immagini di base. Altre informazioni sulle funzionalità dell'API Analysis 4.0.

Chiamare l'API Analyze Image 4.0

Usare Image Analysis Client SDK per Java per analizzare un'immagine per leggere il testo e generare un'immagine didascalia. Questa guida introduttiva analizza un'immagine remota e stampa i risultati nella console.

Documentazione di riferimento | Esempi di pacchetti | Maven

Suggerimento

L'API Analysis 4.0 può eseguire molte operazioni diverse. Per esempi che illustrano tutte le funzionalità disponibili, vedere la guida pratica Analizza immagine.

Prerequisiti

  • Un computer Windows 10 (o versione successiva) x64 o Linux x64.
  • Java Development Kit (JDK) versione 8 o successiva installata, ad esempio Azul Zulu OpenJDK, Microsoft Build of OpenJDK, Oracle Java o JDK preferito. Eseguire java -version da una riga di comando per visualizzare la versione e confermare un'installazione corretta. Assicurarsi che l'installazione java sia nativa dell'architettura di sistema e che non sia in esecuzione tramite emulazione.
  • Apache Maven installato. In Linux installare dai repository di distribuzione, se disponibili. Eseguire mvn -v per confermare l'installazione riuscita.
  • Una sottoscrizione di Azure: creare un account gratuitamente
  • Dopo aver creato la sottoscrizione di Azure, creare una risorsa Visione artificiale nel portale di Azure. Per usare la funzionalità di didascalia ing in questa guida introduttiva, è necessario creare la risorsa in una delle aree di Azure supportate (vedere Image didascalia s). Al termine della distribuzione, fare clic su Vai alla risorsa.
    • È necessaria la chiave e l'endpoint della risorsa creata per connettere l'applicazione al servizio Visione artificiale di Azure.
    • È possibile usare il piano tariffario gratuito (F0) per provare il servizio ed eseguire in un secondo momento l'aggiornamento a un livello a pagamento per la produzione.

Configurare l'applicazione

Aprire una finestra della console e creare una nuova cartella per l'applicazione di avvio rapido.

  1. Aprire un editor di testo e copiare il contenuto seguente in un nuovo file. Salvare il file con nome pom.xml nella directory del progetto

    <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>

  2. Aggiornare il valore della versione (1.0.0-beta.2) in base alla versione più recente disponibile del pacchetto azure-ai-vision-imageanalysis nel repository Maven.

  3. Installare l'SDK e le dipendenze eseguendo quanto segue nella directory del progetto:

    mvn clean dependency:copy-dependencies

  4. Al termine dell'operazione, verificare che le cartelle target\dependency siano state create e che contengano .jar file.

Creare variabili di ambiente

In questo esempio scrivere le credenziali nelle variabili di ambiente nel computer locale che esegue l'applicazione.

Vai al portale di Azure. Se la risorsa creata nella sezione Prerequisiti è stata distribuita correttamente, selezionare Vai alla risorsa in Passaggi successivi. È possibile trovare la chiave e l'endpoint in Gestione risorse nella pagina Chiavi ed endpoint. La chiave della risorsa non corrisponde all'ID sottoscrizione di Azure.

Suggerimento

Non includere la chiave direttamente nel codice e non pubblicarla pubblicamente. Per altre opzioni di autenticazione come Azure Key Vault, vedere l'articolo sicurezza dei servizi di intelligenza artificiale di Azure.

Per impostare la variabile di ambiente per la chiave e l'endpoint, aprire una finestra della console e seguire le istruzioni per il sistema operativo e l'ambiente di sviluppo.

  1. Per impostare la VISION_KEY variabile di ambiente, sostituire your-key con una delle chiavi per la risorsa.
  2. Per impostare la VISION_ENDPOINT variabile di ambiente, sostituire your-endpoint con l'endpoint per la risorsa.
setx VISION_KEY your-key

setx VISION_ENDPOINT your-endpoint

Dopo aver aggiunto le variabili di ambiente, potrebbe essere necessario riavviare tutti i programmi in esecuzione che leggeranno le variabili di ambiente, inclusa la finestra della console.

Analyze Image (Analisi dell'immagine)

Aprire un editor di testo e copiare il contenuto seguente in un nuovo file. Salvare il file con nome 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()));
            }
        }
    }
}

Suggerimento

Il codice analizza un'immagine da un URL. È anche possibile analizzare un'immagine dal buffer di memoria del programma. Per altre informazioni, vedere la guida alle procedure per l'analisi delle immagini.

Per compilare il file Java, eseguire il comando seguente:

javac ImageAnalysis.java -cp ".;target/dependency/*"

Verrà visualizzato il file ImageAnalysis.class creato nella cartella corrente.

Per eseguire l'applicazione, eseguire il comando seguente:

java -cp ".;target/dependency/*" ImageAnalysis

Output

L'output della console dovrebbe essere simile al testo seguente:

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

Pulire le risorse

Se si vuole pulire e rimuovere una sottoscrizione dei servizi di intelligenza artificiale di Azure, è possibile eliminare la risorsa o il gruppo di risorse. L'eliminazione del gruppo di risorse comporta anche l'eliminazione di tutte le altre risorse associate.

Passaggi successivi

In questo argomento di avvio rapido si è appreso come installare l'SDK client di Analisi immagini e effettuare chiamate di analisi delle immagini di base. Altre informazioni sulle funzionalità dell'API Analysis 4.0.

Chiamare l'API Analyze Image 4.0

Usare image analysis client SDK per JavaScript per analizzare un'immagine per leggere il testo e generare un'immagine didascalia. Questa guida introduttiva analizza un'immagine remota e stampa i risultati nella console.

Pacchetto della documentazione di riferimento | (npm)Esempi |

Suggerimento

L'API Analysis 4.0 può eseguire molte operazioni diverse. Per esempi che illustrano tutte le funzionalità disponibili, vedere la guida pratica Analizza immagine.

Prerequisiti

  • Una sottoscrizione di Azure: creare un account gratuitamente
  • Versione corrente di Node.js
  • Versione corrente del browser Internet Edge, Chrome, Firefox o Safari.
  • Dopo aver creato la sottoscrizione di Azure, creare una risorsa Visione artificiale nel portale di Azure per ottenere la chiave e l'endpoint. Per usare la funzionalità di didascalia ing in questa guida di avvio rapido, è necessario creare la risorsa in una delle aree di Azure supportate (vedere Image didascalia s per l'elenco delle aree). Al termine della distribuzione, fare clic su Vai alla risorsa.
    • È necessaria la chiave e l'endpoint della risorsa creata per connettere l'applicazione al servizio Visione artificiale di Azure.
    • È possibile usare il piano tariffario gratuito (F0) per provare il servizio ed eseguire in un secondo momento l'aggiornamento a un livello a pagamento per la produzione.

Creare variabili di ambiente

In questo esempio scrivere le credenziali nelle variabili di ambiente nel computer locale che esegue l'applicazione.

Vai al portale di Azure. Se la risorsa creata nella sezione Prerequisiti è stata distribuita correttamente, selezionare Vai alla risorsa in Passaggi successivi. È possibile trovare la chiave e l'endpoint in Gestione risorse nella pagina Chiavi ed endpoint. La chiave della risorsa non corrisponde all'ID sottoscrizione di Azure.

Suggerimento

Non includere la chiave direttamente nel codice e non pubblicarla pubblicamente. Per altre opzioni di autenticazione come Azure Key Vault, vedere l'articolo sicurezza dei servizi di intelligenza artificiale di Azure.

Per impostare la variabile di ambiente per la chiave e l'endpoint, aprire una finestra della console e seguire le istruzioni per il sistema operativo e l'ambiente di sviluppo.

  1. Per impostare la VISION_KEY variabile di ambiente, sostituire your-key con una delle chiavi per la risorsa.
  2. Per impostare la VISION_ENDPOINT variabile di ambiente, sostituire your-endpoint con l'endpoint per la risorsa.
setx VISION_KEY your-key

setx VISION_ENDPOINT your-endpoint

Dopo aver aggiunto le variabili di ambiente, potrebbe essere necessario riavviare tutti i programmi in esecuzione che leggeranno le variabili di ambiente, inclusa la finestra della console.

Analizza immagine

  1. Creare una nuova applicazione Node.js

    In una finestra della console, ad esempio cmd, PowerShell o Bash, creare e passare a una nuova directory per l'app.

    mkdir myapp && cd myapp

    Eseguire il comando npm init per creare un'applicazione Node con un file package.json.

    npm init

  2. Installare la libreria client

    Installare @azure-rest/ai-vision-image-analysis il pacchetto npm:

    npm install @azure-rest/ai-vision-image-analysis

    Installare anche il pacchetto dotenv:

    npm install dotenv

    Il file package.json dell'app viene aggiornato con le dipendenze.

  3. Creare un nuovo file index.js. Aprirlo in un editor di testo e incollarlo nel codice seguente.

    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();

  4. Eseguire l'applicazione con il comando node nel file quickstart.

    node index.js

Pulire le risorse

Se si vuole pulire e rimuovere una sottoscrizione dei servizi di intelligenza artificiale di Azure, è possibile eliminare la risorsa o il gruppo di risorse. L'eliminazione del gruppo di risorse comporta anche l'eliminazione di tutte le altre risorse associate.

Passaggi successivi

In questo argomento di avvio rapido si è appreso come installare la libreria client di Analisi immagini e effettuare chiamate di analisi delle immagini di base. Altre informazioni sulle funzionalità dell'API Analizza.

Chiamare l'API Analyze

Usare l'API REST Analisi immagini per leggere il testo e generare didascalia per l'immagine (solo versione 4.0).

Suggerimento

L'API Analysis 4.0 può eseguire molte operazioni diverse. Per esempi che illustrano tutte le funzionalità disponibili, vedere la guida pratica Analizza immagine.

Prerequisiti

  • Una sottoscrizione di Azure: creare un account gratuitamente
  • Dopo aver creato la sottoscrizione di Azure, creare una risorsa Visione artificiale nel portale di Azure per ottenere la chiave e l'endpoint. Per usare la funzionalità di didascalia in questa guida introduttiva, è necessario creare la risorsa in una delle aree di Azure seguenti: Stati Uniti orientali, Francia centrale, Corea centrale, Europa settentrionale, Asia sud-orientale, Europa occidentale, Stati Uniti occidentali, Asia orientale. Al termine della distribuzione, fare clic su Vai alla risorsa.
    • Sarà necessaria la chiave e l'endpoint della risorsa creata per connettere l'applicazione al servizio Visione artificiale di Azure. La chiave e l'endpoint verranno incollati nel codice riportato di seguito nell'argomento di avvio rapido.
    • È possibile usare il piano tariffario gratuito (F0) per provare il servizio ed eseguire in un secondo momento l'aggiornamento a un livello a pagamento per la produzione.
  • cURL installato

Analizzare un'immagine

Per analizzare un'immagine per varie funzionalità visive, seguire questa procedura:

  1. Copiare il comando seguente curl in un editor di testo.

    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=2023-10-01" -d "{'url':'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png'}"

  2. Apportare le modifiche seguenti al comando, dove necessario:

    1. Sostituire il valore di con la chiave della <subscriptionKey> risorsa visione artificiale.
    2. Sostituire il valore di con l'endpoint della <endpoint> risorsa visione artificiale. Ad esempio: https://YourResourceName.cognitiveservices.azure.com.
    3. Facoltativamente, modificare l'URL dell'immagine nel corpo della richiesta (https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png) nell'URL di un'altra immagine da analizzare.

  3. Aprire una finestra del prompt dei comandi.

  4. Incollare il comando modificato curl dall'editor di testo nella finestra del prompt dei comandi e quindi eseguire il comando .

Esaminare i risultati

In JSON viene restituita una risposta con esito positivo, simile all'esempio seguente:

{
    "modelVersion": "2023-10-01",
    "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}]
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                ]
            }
        ]
    }
}

Passaggi successivi

In questa guida introduttiva si è appreso come effettuare chiamate di analisi delle immagini di base usando l'API REST. Altre informazioni sulle funzionalità dell'API Analysis 4.0.

Chiamare l'API Analyze Image 4.0