Tagowanie obrazów (wersja 4.0)

  • Artykuł

Analiza obrazów może zwracać tagi zawartości dla tysięcy rozpoznawalnych obiektów, istot żywych, scenerii i akcji wyświetlanych na obrazach. Tagowanie nie jest ograniczone do głównego tematu, takiego jak osoba na pierwszym planie, ale obejmuje również ustawienie (wewnątrz lub na zewnątrz), meble, narzędzia, rośliny, zwierzęta, akcesoria, gadżety itd. Tagi nie są zorganizowane jako taksonomia i nie mają hierarchii dziedziczenia. Gdy tagi są niejednoznaczne lub nie są powszechnie znane, odpowiedź interfejsu API zawiera wskazówki, aby wyjaśnić znaczenie tagu w kontekście znanego ustawienia.

Wypróbuj funkcje tagowania obrazów szybko i łatwo w przeglądarce przy użyciu programu Vision Studio.

Wypróbuj program Vision Studio

Przykład tagowania obrazów

Poniższa odpowiedź JSON ilustruje, co usługa Azure AI Vision zwraca podczas tagowania funkcji wizualnych wykrytych na przykładowym obrazie.

A blue house and the front yard.

{
    "metadata":
    {
        "width": 300,
        "height": 200
    },
    "tagsResult":
    {
        "values":
        [
            {
                "name": "grass",
                "confidence": 0.9960499405860901
            },
            {
                "name": "outdoor",
                "confidence": 0.9956876635551453
            },
            {
                "name": "building",
                "confidence": 0.9893627166748047
            },
            {
                "name": "property",
                "confidence": 0.9853052496910095
            },
            {
                "name": "plant",
                "confidence": 0.9791355729103088
            },
            {
                "name": "sky",
                "confidence": 0.976455569267273
            },
            {
                "name": "home",
                "confidence": 0.9732913374900818
            },
            {
                "name": "house",
                "confidence": 0.9726771116256714
            },
            {
                "name": "real estate",
                "confidence": 0.972320556640625
            },
            {
                "name": "yard",
                "confidence": 0.9480281472206116
            },
            {
                "name": "siding",
                "confidence": 0.945357620716095
            },
            {
                "name": "porch",
                "confidence": 0.9410697221755981
            },
            {
                "name": "cottage",
                "confidence": 0.9143695831298828
            },
            {
                "name": "tree",
                "confidence": 0.9111745357513428
            },
            {
                "name": "farmhouse",
                "confidence": 0.8988940119743347
            },
            {
                "name": "window",
                "confidence": 0.894851803779602
            },
            {
                "name": "lawn",
                "confidence": 0.894050121307373
            },
            {
                "name": "backyard",
                "confidence": 0.8931854963302612
            },
            {
                "name": "garden buildings",
                "confidence": 0.8859137296676636
            },
            {
                "name": "roof",
                "confidence": 0.8695330619812012
            },
            {
                "name": "driveway",
                "confidence": 0.8670969009399414
            },
            {
                "name": "land lot",
                "confidence": 0.856428861618042
            },
            {
                "name": "landscaping",
                "confidence": 0.8540748357772827
            }
        ]
    }
}

Używanie interfejsu API

Funkcja tagowania jest częścią interfejsu API analizowania obrazu . Ten interfejs API można wywołać przy użyciu interfejsu REST. Uwzględnij Tagsparametr zapytania funkcji . Następnie po otrzymaniu pełnej odpowiedzi JSON przeanalizuj ciąg zawartości "tags" sekcji.

Następne kroki