이미지 분류

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이미지 분석 3.2는 태그 및 설명 외에도 이미지에서 검색된 분류 기반 범주를 반환할 수 있습니다. 태그와 달리, 범주는 부모/자식 계층으로 구성되고 개수가 더 적습니다(태그는 수천 개인 반면 86개). 모든 범주 이름은 영어로 표시됩니다. 분류는 자체 또는 최신 태그 모델과 함께 수행할 수 있습니다.

86개 범주 분류

Azure AI 비전은 다음 다이어그램에 나온 86개 범주 목록을 사용하여 이미지를 광범위하게 또는 구체적으로 범주화할 수 있습니다. 전체 분류를 텍스트 형식으로 보려면 범주 분류를 참조하세요.

Grouped lists of all the categories in the category taxonomy

이미지 분류 예제

다음 JSON 응답에서는 해당 시각적 기능에 따라 예제 이미지를 범주화할 때 Azure AI 비전이 반환하는 내용을 보여줍니다.

A woman on the roof of an apartment building

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

다음 표에서는 각 이미지에 대해 Azure AI 비전에서 반환된 일반적인 이미지 집합 및 범주를 보여줍니다.

이미지 범주
Four people posed together as a family people_group
A puppy sitting in a grassy field animal_dog
A person standing on a mountain rock at sunset outdoor_mountain
A pile of bread roles on a table food_bread

API 사용

분류 기능은 이미지 분석 3.2 API의 일부입니다. 네이티브 SDK를 통해 또는 REST 호출을 통해 이 API를 호출할 수 있습니다. visualFeatures 쿼리 매개 변수에 Categories를 포함합니다. 그런 다음 전체 JSON 응답을 받으면 섹션의 "categories" 내용에 대한 문자열을 구문 분석하기만 하면 됩니다.

다음 단계

이미지에 태그를 지정하고 이미지를 설명하는 것과 관련된 개념을 알아봅니다.