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画像の分類

タグと説明に加えて、Image Analysis 3.2 では、画像で検出された分類ベースのカテゴリが返されます。 タグとは異なり、カテゴリは親/子階層に編成され、カテゴリの数は少なくなります (数千のタグではなく 86)。 すべてのカテゴリ名は英語です。 分類は単独で実行されるか、より新しいタグ モデルと共に実行できます。

86 カテゴリの分類

Azure AI Vision では次の図の 86 カテゴリの一覧を使用して、大まかに、または具体的に画像を分類できます。 テキスト形式の完全な分類については、カテゴリの分類に関するページを参照してください。

カテゴリの分類に含まれるすべてのカテゴリのグループ化されたリスト

イメージの分類の例

次の JSON 応答は、視覚的特徴に基づいてサンプル イメージを分類する際に、Azure AI Vision から返される内容を示します。

共同住宅の屋上にいる女性

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

次の表は、各イメージについて Azure AI Vision から返される一般的なイメージ セットとカテゴリを示しています。

Image カテゴリ
家族としてポーズをとっている 4 人の人物 people_group
草原の座っている子犬 animal_dog
日没時に山頂の岩の上に立っている人物 outdoor_mountain
テーブル上の丸パンの山 food_bread

API の使用

分類機能は Analyze Image 3.2 API に含まれています。 ネイティブ SDK または REST を呼び出すことでこの API を呼び出すことができます。 CategoriesvisualFeatures クエリ パラメーターに追加します。 その後、完全な JSON 応答が得られたら、"categories" セクションのコンテンツを対象に文字列を解析します。

次のステップ

画像のタグ付けおよび画像の説明に関連する概念を学習します。