Oznaczanie obrazów tagami

Analiza obrazów może zwracać tagi zawartości dla tysięcy rozpoznawalnych obiektów, istot żywych, scenerii i akcji wyświetlanych na obrazach. Tagi nie są zorganizowane jako taksonomia i nie mają hierarchii dziedziczenia. Kolekcja tagów zawartości stanowi podstawę opisu obrazu wyświetlanego jako język czytelny dla człowieka sformatowany w pełnych zdaniach. Gdy tagi są niejednoznaczne lub nie są powszechnie znane, odpowiedź interfejsu API zawiera wskazówki, aby wyjaśnić znaczenie tagu w kontekście znanego ustawienia.

Po przekazaniu obrazu lub określeniu adresu URL obrazu interfejs API analizowania obrazów może wyświetlać tagi na podstawie obiektów, istot żywych i akcji zidentyfikowanych na obrazie. 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.

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.

.

{
   "tags":[
      {
         "name":"grass",
         "confidence":0.9960499405860901
      },
      {
         "name":"outdoor",
         "confidence":0.9956876635551453
      },
      {
         "name":"building",
         "confidence":0.9893627166748047
      },
      {
         "name":"property",
         "confidence":0.9853052496910095
      },
      {
         "name":"plant",
         "confidence":0.9791355133056641
      },
      {
         "name":"sky",
         "confidence":0.9764555096626282
      },
      {
         "name":"home",
         "confidence":0.9732913970947266
      },
      {
         "name":"house",
         "confidence":0.9726772904396057
      },
      {
         "name":"real estate",
         "confidence":0.972320556640625
      },
      {
         "name":"yard",
         "confidence":0.9480282068252563
      },
      {
         "name":"siding",
         "confidence":0.945357620716095
      },
      {
         "name":"porch",
         "confidence":0.9410697221755981
      },
      {
         "name":"cottage",
         "confidence":0.9143695831298828
      },
      {
         "name":"tree",
         "confidence":0.9111741185188293
      },
      {
         "name":"farmhouse",
         "confidence":0.8988939523696899
      },
      {
         "name":"window",
         "confidence":0.894851565361023
      },
      {
         "name":"lawn",
         "confidence":0.8940501809120178
      },
      {
         "name":"backyard",
         "confidence":0.8931854963302612
      },
      {
         "name":"garden buildings",
         "confidence":0.885913610458374
      },
      {
         "name":"roof",
         "confidence":0.8695329427719116
      },
      {
         "name":"driveway",
         "confidence":0.8670971393585205
      },
      {
         "name":"land lot",
         "confidence":0.8564285039901733
      },
      {
         "name":"landscaping",
         "confidence":0.8540750741958618
      }
   ],
   "requestId":"d60ac02b-966d-4f62-bc24-fbb1fec8bd5d",
   "metadata":{
      "height":200,
      "width":300,
      "format":"Png"
   },
   "modelVersion":"2021-05-01"
}

Używanie interfejsu API

Funkcja tagowania jest częścią interfejsu API analizowania obrazu . Ten interfejs API można wywołać za pomocą natywnego zestawu SDK lub wywołań REST. Dołącz Tags do parametru zapytania visualFeatures . Następnie po otrzymaniu pełnej odpowiedzi JSON przeanalizuj ciąg zawartości "tags" sekcji.

• Szybki start: interfejs API REST analizy obrazów lub biblioteki klienckie

Następne kroki

Zapoznaj się z powiązanymi pojęciami dotyczącymi kategoryzowania obrazów i opisywania obrazów.