이미지 분석이란?
Computer Vision 이미지 분석 서비스는 이미지에서 다양한 시각적 기능을 추출할 수 있습니다. 예를 들어 이미지에 성인 콘텐츠가 포함되어 있는지, 특정 브랜드 또는 개체를 찾거나, 사람의 얼굴을 찾는지 여부를 확인할 수 있습니다.
현재 공개 미리 보기로 제공되는 최신 버전의 이미지 분석 4.0에는 동기 OCR 및 인물 감지와 같은 새로운 기능이 있습니다. 앞으로 이 버전을 사용하는 것이 좋습니다.
클라이언트 라이브러리 SDK를 통해 또는 REST API를 직접 호출하여 이미지 분석을 사용할 수 있습니다. 빠른 시작을 따라 시작하세요.
또는 Vision Studio를 사용하여 브라우저에서 빠르고 쉽게 이미지 분석 기능을 사용해 볼 수 있습니다.
이 설명서에는 다음과 같은 유형의 문서가 포함되어 있습니다.
- 빠른 시작은 서비스를 호출하고 짧은 시간 내에 결과를 얻을 수 있는 단계별 지침입니다.
- 방법 가이드에는 보다 구체적이거나 사용자 지정된 방식으로 서비스를 사용하기 위한 지침이 포함되어 있습니다.
- 개념 문서에서는 서비스의 기능 및 기능에 대한 자세한 설명을 제공합니다.
- 자습서는 보다 광범위한 비즈니스 솔루션에서 이 서비스를 구성 요소로 사용하는 방법을 보여주는 긴 가이드입니다.
보다 구조화된 접근 방식은 이미지 분석을 위한 학습 모듈을 따르세요.
이미지 분석 버전
중요
요구 사항에 가장 적합한 이미지 분석 API 버전을 선택합니다.
| 버전 | 사용 가능한 기능 | 권장 |
|---|---|---|
| 버전 4.0 | 텍스트 읽기, 캡션, 태그, 개체 검색, 사용자 지정 이미지 분류/개체 검색, 사람, 스마트 자르기 | 더 나은 모델; 사용 사례를 지원하는 경우 버전 4.0을 사용합니다. |
| 버전 3.2 | 태그, 개체, 설명, 브랜드, 얼굴, 이미지 유형, 색 구성표, 랜드마크, 유명인, 성인 콘텐츠, 스마트 자르기 | 광범위한 기능; 사용 사례가 버전 4.0에서 아직 지원되지 않는 경우 버전 3.2 사용 |
사용 사례를 지원하는 경우 이미지 분석 4.0 API를 사용하는 것이 좋습니다. 사용 사례가 4.0에서 아직 지원되지 않는 경우 버전 3.2를 사용합니다.
또한 이미지 캡션을 수행하려는 경우 버전 3.2를 사용해야 하며 Azure Computer Vision 리소스가 미국 동부, 프랑스 중부, 한국 중부, 북유럽, 동남 아시아, 서유럽 및 미국 서부 지역 외부에 있습니다. 이미지 분석 4.0의 이미지 캡션 기능은 이러한 Azure 지역에서만 지원됩니다. 버전 3.2의 이미지 캡션은 모든 Computer Vision 지역에서 사용할 수 있습니다.
이미지 분석
이미지를 분석하여 이미지의 시각적 기능 및 특성에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 아래 목록의 모든 기능이 Analyze Image API로 제공됩니다. 빠른 시작을 따라 시작하세요.
모델 사용자 지정(v4.0 미리 보기에만 해당)
이미지 분류 또는 개체 감지를 수행하도록 사용자 지정 모델을 만들고 학습시킬 수 있습니다. 사용자 고유의 이미지를 가져오고, 사용자 지정 태그로 레이블을 지정하고, 이미지 분석은 사용 사례에 맞게 사용자 지정된 모델을 학습시킵니다. 모델 사용자 지정
이미지에서 텍스트 읽기(v4.0 미리 보기에만 해당)
이미지 분석 버전 4.0 미리 보기는 이미지에서 읽을 수 있는 텍스트를 추출하는 기능을 제공합니다. 비동기 Computer Vision 3.2 읽기 API와 비교하여 새 버전은 단일 API 호출에서 다른 인사이트와 함께 OCR을 쉽게 가져올 수 있도록 통합된 성능 향상 동기 API에서 친숙한 읽기 OCR 엔진을 제공합니다. 이미지에서 텍스트 추출
이미지에서 사람 검색(v4.0 미리 보기만 해당)
이미지 분석 버전 4.0 미리 보기는 이미지에 나타나는 사람을 검색하는 기능을 제공합니다. 검색된 각 사람의 경계 상자 좌표가 신뢰도 점수와 함께 반환됩니다. 인물 검색
이미지 캡션 생성
전체 문장을 사용하여 사람이 읽을 수 있는 언어로 이미지 캡션을 생성합니다. Computer Vision 알고리즘은 이미지에서 식별된 개체를 기반으로 캡션을 생성합니다.
버전 4.0 이미지 캡션 모델은 보다 고급 구현이며 더 넓은 범위의 입력 이미지에서 작동합니다. 미국 동부, 프랑스 중부, 한국 중부, 북유럽, 동남 아시아, 서유럽, 미국 서부 지역에서만 사용할 수 있습니다.
버전 4.0에서는 이미지에 있는 개별 개체에 대한 자세한 캡션을 생성하는 조밀한 캡션을 사용할 수도 있습니다. API는 이미지에 있는 각 개체의 경계 상자 좌표(픽셀)와 캡션을 반환합니다. 이 기능을 사용하여 이미지의 개별 부분에 대한 설명을 생성할 수 있습니다.
개체 감지
개체 검색은 태그 지정과 유사하지만, API는 적용된 각 태그의 경계 상자 좌표를 반환합니다. 예를 들어 이미지에 개, 고양이 및 사람이 포함된 경우 검색 작업을 실행하면 해당 개체를 해당 좌표와 함께 이미지에 나열합니다. 이 기능을 사용하여 이미지의 개체 간 관계를 추가로 처리할 수 있습니다. 또한 이 기능을 통해 이미지에 동일한 태그의 여러 인스턴스가 있는 경우 이를 알 수 있습니다. 개체 검색(v3.2)(v4.0 미리 보기)
시각적 기능 태그 지정
수천 개의 인식 가능한 사물, 생물, 풍경 및 동작 세트를 기반으로 하여 이미지의 시각적 기능을 식별하고 태그를 지정합니다. 태그가 모호하거나 누구나 알 수 있는 것이 아닌 경우 API 응답은 태그의 컨텍스트를 명확히 설명하는 ‘힌트’를 제공합니다. 태그 지정은 전면에 있는 사람과 같은 주요 주체로 국한되지 않고, 환경(실내 또는 실외), 가구, 도구, 식물, 동물, 액세서리, 가젯 등을 포함합니다. 시각적 기능 태그 지정(v3.2)(v4.0 미리 보기)
관심 영역 가져오기/스마트 자르기
이미지의 내용을 분석하여 지정된 가로 세로 비율과 일치하는 관심 영역의 좌표를 반환합니다. Computer Vision은 영역의 경계 상자 좌표를 반환하므로 호출 애플리케이션이 원하는 대로 원본 이미지를 수정할 수 있습니다.
버전 4.0 스마트 자르기 모델은 보다 고급 구현이며 더 넓은 범위의 입력 이미지에서 작동합니다. 미국 동부, 프랑스 중부, 한국 중부, 북유럽, 동남 아시아, 서유럽, 미국 서부 지역에서만 사용할 수 있습니다.
브랜드 검색(v3.2만 해당)
수천 개의 글로벌 로고 데이터베이스에서 이미지 또는 비디오에 있는 상업용 브랜드를 식별합니다. 예를 들어 이 기능을 사용하여 소셜 미디어에서 가장 인기 있거나 미디어 제품 배치에서 가장 일반적인 브랜드를 검색할 수 있습니다. 브랜드 감지
이미지 분류(v3.2만 해당)
부모/자식 유전적 계층 구조가 있는 범주 분류를 사용하여 전체 이미지를 식별하고 분류합니다. 범주는 단독으로 사용하거나 새 태그 지정 모델을 통해 사용할 수 있습니다.
현재 영어는 이미지에 대한 태그 지정 및 분류에 지원되는 유일한 언어입니다. 이미지 분류
얼굴 감지(v3.2만 해당)
이미지에서 얼굴을 감지하고, 감지된 얼굴 각각에 대한 정보를 제공합니다. Computer Vision은 감지된 얼굴 각각에 대한 좌표, 사각형, 성별 및 나이를 반환합니다. 얼굴 감지
이러한 용도로 전용 Face API를 사용할 수도 있습니다. 얼굴 식별 및 포즈 검색과 같은 보다 자세한 분석을 제공합니다.
이미지 유형 검색(v3.2에만 해당)
이미지가 선 그리기인지, 아니면 이미지가 클립 아트인지 여부와 같은 이미지에 대한 특성을 감지합니다. 이미지 유형 감지
도메인별 콘텐츠 검색(v3.2에만 해당)
도메인 모델을 사용하여 유명인 및 랜드마크와 같은 이미지의 도메인 관련 콘텐츠를 감지하고 식별합니다. 예를 들어 이미지에 사람이 포함되어있는 경우 Computer Vision은 유명인에 대한 도메인 모델을 사용하여 이미지에서 감지된 사람이 알려진 유명인과 일치하는지 확인합니다. 도메인 특정 콘텐츠 감지
색 구성표 검색(v3.2에만 해당)
이미지 내의 색 사용을 분석합니다. Computer Vision은 이미지가 흑백인지, 아니면 컬러인지 여부를 결정할 수 있고, 컬러 이미지의 경우 기준 컬러와 테마 컬러를 식별할 수 있습니다. 색 구성표 감지
이미지의 콘텐츠 조정(v3.2에만 해당)
Computer Vision을 사용하여 이미지에서 성인 콘텐츠를 감지하고 다양한 분류에 대한 신뢰도 점수를 반환할 수 있습니다. 콘텐츠 플래그 지정 임계값은 기본 설정에 맞게 슬라이딩 배율로 설정할 수 있습니다.
이미지 검색(v4.0 미리 보기에만 해당)
이미지 검색 API를 사용하면 이미지 및 텍스트 쿼리를 벡터화 할 수 있습니다. 이미지를 다차원 벡터 공간의 좌표로 변환합니다. 그런 다음 들어오는 텍스트 쿼리를 벡터로 변환할 수도 있으며 의미 체계 근접도에 따라 이미지를 텍스트와 일치시킬 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자가 이미지 태그 또는 다른 메타데이터를 사용할 필요 없이 텍스트를 사용하여 이미지 집합을 검색할 수 있습니다. 의미 체계 근접성은 검색에서 더 나은 결과를 생성하는 경우가 많습니다.
이러한 API는 미국 동부, 프랑스 중부, 한국 중부, 북유럽, 동남 아시아, 서유럽, 미국 서부 지역에서만 사용할 수 있습니다.
백그라운드 제거(v4.0 미리 보기에만 해당)
이미지 분석 4.0(미리 보기)은 이미지의 배경을 제거하는 기능을 제공합니다. 이 기능은 투명한 배경을 사용하여 검색된 전경 개체의 이미지를 출력하거나 감지된 전경 개체의 불투명도를 보여 주는 회색조 알파 무광택 이미지를 출력할 수 있습니다. 배경 제거
| 원본 이미지 | 배경이 제거됨 | 알파 무광택 |
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이미지 요구 사항
이미지 분석은 다음 요구 사항을 충족하는 이미지에서 작동합니다.
- 이미지는 JPEG, PNG, GIF, BMP, WEBP, ICO, TIFF 또는 MPO 형식으로 표시해야 합니다.
- 이미지의 파일 크기가 20MB보다 작아야 합니다.
- 이미지의 크기가 50x50픽셀보다 크고 16,000x16,000픽셀보다 작아야 합니다.
데이터 개인 정보 보호 및 보안
모든 Cognitive Services와 마찬가지로 Computer Vision 서비스를 사용하는 개발자는 고객 데이터에 대한 Microsoft의 정책에 대해 알고 있어야 합니다. Microsoft Trust Center의 Cognitive Services 페이지에서 자세히 알아보세요.
다음 단계
선호하는 개발 언어로 된 빠른 시작 가이드에 따라 이미지 분석을 시작하세요.