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安装图像分析 SDK

参考文档 | 包 (NuGet) | 示例

本指南介绍如何安装适用于 C# 的图像分析 SDK。

平台要求

适用于 C# 的图像分析 SDK 与 Windows、Linux 和 macOS 兼容。

• 已安装 .NET。 此安装还包括 .NET CLI。

安装适用于 C# 的图像分析 SDK

适用于 C# 的图像分析 SDK 以 NuGet 包的形式提供并实现了 .NET Standard 2.0。 有关详细信息，请参阅 Azure.AI.Vision.ImageAnalysis。

终端

可以从 .NET CLI 安装适用于 C# 的图像分析 SDK。 若要在项目文件中添加包引用，请在 .csproj 文件所在的文件夹中运行以下命令：

dotnet add package  Azure.AI.Vision.ImageAnalysis --prerelease

PowerShell

可以从 .NET CLI 安装适用于 C# 的图像分析 SDK。 若要在项目文件中添加包引用，请在 .csproj 文件所在的文件夹中运行以下命令：

Install-Package Azure.AI.Vision.ImageAnalysis --prerelease

Visual Studio

打开 Visual Studio 并创建新的应用程序项目。 然后右键单击“解决方案资源管理器”中的项目解决方案，并选择“管理 NuGet 包”来安装客户端 SDK。 在打开的包管理器中，选择“浏览”，选中“包括预发行版”并搜索 Azure.AI.Vision.ImageAnalysis。 选择“安装” 。

参考文档 | 包 (PyPi) | 示例

本指南介绍如何安装适用于 Python 的图像分析 SDK。

平台要求

适用于 Python 的图像分析 SDK 与 Windows、Linux 和 macOS 兼容。

安装适用于 Python 的图像分析 SDK

安装适用于 Python 的图像分析 SDK 之前，请确保满足平台要求。

选择工具或 IDE

终端

从终端安装

若要安装适用于 Python 的图像分析 SDK，请在终端中运行此命令。

pip install azure-ai-vision-imageanalysis

升级到最新的图像分析 SDK

若要升级到最新的图像分析 SDK，请在终端中运行以下命令：

pip install --upgrade azure-ai-vision-imageanalysis

可以通过在终端中运行以下命令，来检查当前安装了哪个适用于 Python 的图像分析 SDK 版本：

pip list

VS Code

使用 Visual Studio Code 安装图像分析 SDK

若要安装适用于 Python 的图像分析 SDK：

1. 下载并安装 Visual Studio Code。

2. 运行 Visual Studio Code 并安装 Python 扩展：

   1. 选择“文件”>“首选项”>“扩展”。
   2. 搜索“Python”，查找由 Microsoft 发布的“适用于 Visual Studio Code 的 Python 扩展”，然后选择“安装”。

   

3. 选择“终端”>“新建终端”，以在 Visual Studio Code 中打开终端。

4. 在终端提示中，运行以下命令以安装适用于 Python 的图像分析 SDK 包。

   pip install azure-ai-vision-imageanalysis
   

5. 若要升级到最新的图像分析 SDK，请在终端中运行以下命令：

   pip install --upgrade azure-ai-vision-imageanalysis
   

6. 可以通过运行以下命令，来检查当前安装了哪个适用于 Python 的图像分析 SDK 版本：

   pip list
   

有关 Visual Studio Code 和 Python 的详细信息，请参阅 Visual Studio Code 文档和 Visual Studio Code Python 教程。

参考文档 | Maven 包 | 样品

本指南介绍如何安装适用于 Java 的图像分析 SDK。

平台要求

适用于 Java 的图像分析 SDK 与 Windows、Linux 和 macOS 兼容。

• 已安装 Java 开发工具包 (JDK) 版本 8 或更高版本。

Windows

在 Windows 上，你必须使用 64 位目标体系结构。 需要 Windows 10 或更高版本。

Java SDK 使用本机二进制文件。 必须安装适用于你的平台的 Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015、2017、2019 或 2022。 首次安装此包时，可能需要重启。

Linux

当在 Linux 上使用时，适用于 Java 的图像分析 SDK 仅支持 x64 体系结构的 Ubuntu 18.04/20.04/22.04 和 Debian 9/10/11。

重要

使用 Linux 分发版的最新 LTS 版本。 例如，如果使用 Ubuntu 20.04 LTS，请使用最新版本的 Ubuntu 20.04.X。

图像分析 SDK 依赖于以下 Linux 系统库：

• GNU C 库的共享库（包括 POSIX 线程编程库 libpthreads）
• OpenSSL 库 (libssl) 版本 1.x

重要

图像分析 SDK 尚不支持 OpenSSL 3.0（Ubuntu 22.04 和 Debian 12 中的默认版本）。

若要在没有 OpenSSL 1.x 的基于 Debian/Ubuntu 的系统上从源代码安装 OpenSSL 1.x，请输入以下内容：

wget -O - https://www.openssl.org/source/openssl-1.1.1u.tar.gz | tar zxf -
cd openssl-1.1.1u
./config --prefix=/usr/local
make -j $(nproc)
sudo make install_sw install_ssldirs
sudo ldconfig -v
export SSL_CERT_DIR=/etc/ssl/certs

安装说明：

• 查看 https://www.openssl.org/source/，获取要使用的最新 OpenSSL 1.x 版本。
• SSL_CERT_DIR 的设置必须在系统范围内生效，或者至少在使用图像分析 SDK 的应用程序的启动控制台中有效，否则安装在 /usr/local 中的 OpenSSL 1.x 可能无法找到证书。
• 确保来自 ldconfig -v 的控制台输出包含 /usr/local/lib，因为它在默认情况下应使用新式系统。 如果情况并非如此，请设置 LD_LIBRARY_PATH（具有与 SSL_CERT_DIR 相同的范围）以将 /usr/local/lib 添加到库路径：

  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
  

Ubuntu 18.04/20.04/22.04

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential libssl-dev wget

Debian 9/10/11

若要在 Alpine Linux 中使用图像分析 SDK，请按照 Alpine Linux Wiki 中的运行 glibc 程序所述创建 Debian chroot 环境。 然后按照此处的 Debian 说明操作。

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential libssl-dev wget

Java 开发工具包

需要 Java 8 或更高版本。

安装 Java 开发工具包 (JDK)，例如 Azul Zulu OpenJDK、Microsoft Build of OpenJDK、Oracle Java 或首选 JDK。

从命令行运行 java -version 以确认安装成功并查看版本。 请确保 Java 安装是系统体系结构的本机安装，并且不会通过仿真运行。

安装适用于 Java 的图像分析 SDK

适用于 Java 的图像分析 SDK 以 Maven 包的形式提供。 有关详细信息，请参阅 Maven 存储库中的包 azure-ai-vision-imageanalysis。

Maven

按照以下步骤使用 Apache Maven 安装适用于 Java 的图像分析 SDK：

1. 安装 Apache Maven。 在 Linux 上，从分发存储库安装（如果可用）。

2. 打开命令提示符并运行 mvn -v 以确认安装成功。

3. 在需要新项目的地方打开命令提示符，并创建一个新的 pom.xml 文件。

4. 将以下 XML 内容复制到 pom.xml 文件中：

   <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
   xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
   xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
     <groupId>azure.ai.vision.imageanalysis.samples</groupId>
     <artifactId>image-analysis-quickstart</artifactId>
     <version>0.0</version>
     <dependencies>
       <dependency>
         <groupId>com.azure</groupId>
         <artifactId>azure-ai-vision-imageanalysis</artifactId>
         <version>1.0.0-beta.1</version>
       </dependency>
       <dependency>
         <groupId>org.slf4j</groupId>
         <artifactId>slf4j-nop</artifactId>
         <version>1.7.36</version> 
       </dependency>
     </dependencies>
   </project>
   

5. 根据在 azure-ai-vision-imageanalysis 包的 Maven 存储库中找到的最新版本更新 <version>1.0.0-beta.1</version> 中的版本值。

6. 若要安装图像分析 SDK 和依赖项，请运行以下 Maven 命令。

   mvn clean dependency:copy-dependencies
   

7. 验证本地文件夹路径 target\dependency 是否已创建，并且其中包含 .jar 文件（包括三个名为 azure-ai-vision-*.jar 的文件）

Gradle

1. 安装 Gradle。
2. 在命令提示符中运行 gradle -v 以确认安装成功。
3. 使用 Gradle 创建 Java 应用程序。 请参阅有关生成 Java 应用程序示例的示例。
4. 通过插入 4 个新依赖项来更新 build.gradle 文件：

   dependencies {
       implementation 'com.azure:azure-ai-vision-imageanalysis:1.0.0-beta.1'
       implementation 'org.slf4j:slf4j-nop:1.7.36'
   }
   

5. 根据在 azure-ai-vision-imageanalysis 包的 Maven 存储库中找到的最新版本更新 com.azure:azure-ai-vision-imageanalysis:1.0.0-beta.1 中的版本值。
6. 更新 Java 应用程序以使用图像分析 SDK 执行图像分析、编译并运行应用程序。

参考文档 | 包 (npm) | 示例

本指南介绍如何安装适用于 JavaScript 的图像分析 SDK。

平台要求

适用于 JavaScript 的图像分析 SDK 与 Windows、Linux 和 macOS 兼容。

安装适用于 JavaScript 的图像分析 SDK

使用 npm 安装适用于 JavaScript 的图像分析客户端库：

npm install @azure-rest/ai-vision-image-analysis

后续步骤

按照图像分析快速入门开始操作。