Görüntülerin kategorilere ayrılması

Resim Analizi 3.2, etiketlere ve açıklamaya ek olarak görüntüde algılanan taksonomi tabanlı kategorileri döndürebilir. Etiketlerden farklı olarak, kategoriler bir üst/alt hiyerarşiye sahiptir ve bunların sayısı daha azdır (binlerce etikete karşılık 86). Tüm kategori adları İngilizcedir. Kategorilere ayırma kendi başına veya daha yeni etiketler modeliyle aynı API çağrısında 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
	insan grubu
	hayvan_köpek
	açıkhava_dağ
	gıda_ekmek

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. Categories sorgu parametresine ekleyin. Ardından, tam JSON yanıtını aldığınızda, yalnızca "categories" bölümünün içeriği için dizeyi ayrıştırmanız yeterlidir.

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

İlgili içerik

Görüntüleri etiketleme ve görüntüleri açıklama ile ilgili kavramları öğrenin.