Görüntülerin kategorilere ayrılması

Resim Analizi 3.2, etiketlere ve açıklamaya ek olarak görüntüde algılanan taksonomi tabanlı kategorileri döndürebilir. Etiketlerden farklı olarak, kategoriler üst/alt hiyerarşide düzenlenir ve bunlardan daha azdır (binlerce etiketin aksine 86). Tüm kategori adları İngilizcedir. Kategorilere ayırma kendi başına veya daha yeni etiketler modeliyle birlikte yapılabilir.

86 kategorili taksonomi

Azure AI Vision, aşağıdaki diyagramda yer alan 86 kategoriden oluşan listeyi kullanarak bir görüntüyü geniş veya özel olarak kategorilere ayırabilir. Metin biçiminde tam taksonomi için bkz. Kategori Taksonomisi.

Görüntü kategorilere ayırma örnekleri

Aşağıdaki JSON yanıtı, örnek görüntüyü görsel özelliklerine göre kategorilere ayırırken Azure AI Vision'ın ne döndürdüğü gösterilir.

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

Aşağıdaki tabloda tipik bir görüntü kümesi ve her görüntü için Azure AI Vision tarafından döndürülen kategori gösterilmektedir.

Görsel	Kategori
	people_group
	animal_dog
	outdoor_mountain
	food_bread

API’yi kullanma

Kategorilere ayırma özelliği, Görüntü Analizi 3.2 API'sinin bir parçasıdır. Bu API'ye yerel BIR SDK aracılığıyla veya REST çağrıları aracılığıyla çağrı yapabilirsiniz. visualFeatures sorgu parametresine ekleyinCategories. Ardından, tam JSON yanıtını aldığınızda, bölümün içeriği için dizeyi ayrıştırmanız "categories" yeterlidir.

• Hızlı Başlangıç: Görüntü İşleme REST API'si veya istemci kitaplıkları

Sonraki adımlar

Görüntüleri etiketleme ve görüntüleri açıklama ile ilgili kavramları öğrenin.