Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
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.
İlgili içerik
Görüntüleri etiketleme ve görüntüleri açıklama ile ilgili kavramları öğrenin.