Добавление тегов изображений

Служба "Анализ изображений" может возвращать теги содержимого для тысяч распознаваемых объектов, живых существ, пейзажей и действий, которые присутствуют на изображениях. Теги не организованы как таксономия и не имеют иерархий наследования. Коллекция тегов содержимого формирует основу описания изображения, отображаемого как доступный для чтения язык в полных предложениях. В случаях, когда теги могут быть неоднозначными или необщеизвестными, в ответ API входят "подсказки", помогающие разъяснить смысл тега на основе известного параметра.

После отправки изображения или указания URL-адреса изображения API анализа изображений может выводить теги на основе объектов, живых существ и действий, определенных на изображении. Тег не ограничивается основным предметом, например человеком на переднем плане, но также включает в себя параметры (в помещении или на открытом воздухе), мебель, инструменты, растения, животные, аксессуары, гаджеты и т. д.

Быстро и легко опробуйте возможности добавления тегов к изображениям в браузере с помощью Vision Studio.

Попробовать Vision Studio

Пример добавления тегов к изображению

В следующем ответе JSON показано, что Azure AI Vision возвращает при обнаружении тегов визуальных функций, обнаруженных на примере изображения.

.

{
   "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"
}

Использование API

Функция задания тегов является частью API Анализа изображений. Вы можете вызывать этот API с помощью собственного пакета SDK или с помощью вызовов REST. Включите Tags в параметр запроса visualFeatures. Затем, когда вы получите полный ответ JSON, анализирует строку для содержимого "tags" раздела.

• Краткое руководство. REST API или клиентские библиотеки службы "Анализ изображений"

Следующие шаги

Изучите понятия, связанные с классификацией и описанием изображений.