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货架图像合成（预览版）

项目
08/21/2023

产品识别工作流的一个环节涉及到修复和修改输入图像，使服务可以正确执行。

本指南介绍如何使用拼结 API 组合同一物理货架的多张图像：这样可以提供整个零售货架的合成图像，即使多个不同的摄像头只捕捉到了该货架的一部分。

本指南还将介绍在拼结不同图像时如何使用纠正 API 纠正透视失真。

先决条件

Azure 订阅 - 免费创建订阅
获取 Azure 订阅后，请在 Azure 门户中创建视觉资源。该资源必须部署在“美国东部”或“美国西部 2”区域。部署后，选择”转到资源”。
- 需要从创建的资源获取密钥和终结点，以便将应用程序连接到 Azure AI 视觉服务。你稍后会在快速入门中将密钥和终结点粘贴到下方的代码中。
一个具有 Blob 存储容器的 Azure 存储资源。创建一个
已安装 cURL。或者，可以使用其他 REST 平台，例如 Swagger 或 VS Code 的 REST 客户端扩展。
一组展示了同一货架相邻部分的照片。建议图像相互之间重叠一半的面积。可以从 GitHub 下载并使用“未拼结的”示例图像。

使用拼结 API

拼结 API 可以组合同一物理货架的多个图像。

Three photos of shelves, next to their combined composite photo.

注意

图像中显示的品牌不属于 Microsoft，不表示品牌所有者对 Microsoft 或 Microsoft 产品任何形式的认可，也不表示 Microsoft 对品牌所有者或其产品的认可。

若要对一组图像运行图像拼结操作，请执行以下步骤：

将要拼结到一起的图像上传到 Blob 存储容器，并获取每个图像的绝对 URL。一次最多可以拼结 10 张图像。

将以下 curl 命令复制到文本编辑器中。

curl.exe -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscriptionKey>" -H "Content-Type: application/json" "https://<endpoint>/computervision/imagecomposition:stitch?api-version=2023-04-01-preview" --output <your_filename> -d "{
    'images': [
        '<your_url_string_>',
        '<your_url_string_2>',
        ...
    ]
}"

必要时在命令中进行如下更改：
1. 将 <subscriptionKey> 的值替换为视觉资源密钥。
2. 将 <endpoint> 的值替换为视觉资源终结点。例如：https://YourResourceName.cognitiveservices.azure.com。
3. 将 <your_url_string> 内容替换为图像的 Blob URL。应该根据图像显示的物理空间从左到右、从上到下将图像排序。
4. 将 <your_filename> 替换为要从中获取结果的文件的名称和扩展名（例如 download.jpg）。
打开命令提示符窗口。
将文本编辑器中编辑的 curl 命令粘贴到命令提示符窗口，然后运行命令。

检查拼结响应

该 API 返回 200 响应，新文件将下载到指定的位置。

使用纠正 API

完成拼结操作后，我们建议执行纠正操作以获得最佳分析结果。

Photos of a retail shelf, before and after the rectify operation.

注意

图像中显示的品牌不属于 Microsoft，不表示品牌所有者对 Microsoft 或 Microsoft 产品任何形式的认可，也不表示 Microsoft 对品牌所有者或其产品的认可。

若要纠正合成图像中的透视失真，请执行以下步骤：

将要纠正的图像上传到 Blob 存储容器，并获取绝对 URL。

将以下 curl 命令复制到文本编辑器中。

curl.exe -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscriptionKey>" -H "Content-Type: application/json" "https://<endpoint>/computervision/imagecomposition:rectify?api-version=2023-04-01-preview" --output <your_filename> -d "{
  'url': '<your_url_string>',
  'controlPoints': {
    'topLeft': {
      'x': 0.1,
      'y': 0.1
    },
    'topRight': {
      'x': 0.2,
      'y': 0.2
    },
    'bottomLeft': {
      'x': 0.3,
      'y': 0.3
    },
    'bottomRight': {
      'x': 0.4,
      'y': 0.4
    }
  }
}"

必要时在命令中进行如下更改：
1. 将 <subscriptionKey> 的值替换为视觉资源密钥。
2. 将 <endpoint> 的值替换为视觉资源终结点。例如：https://YourResourceName.cognitiveservices.azure.com。
3. 将 <your_url_string> 替换为图像的 Blob 存储 URL。
4. 替换请求正文中的四个控制点坐标。 X 是横轴坐标，Y 是纵轴坐标。坐标已规范化，例如 0.5,0.5 表示图像的中点，1,1 表示右下角。设置坐标以定义图像中显示的货架的四个角。
  
  注意
  
  图像中显示的品牌不属于 Microsoft，不表示品牌所有者对 Microsoft 或 Microsoft 产品任何形式的认可，也不表示 Microsoft 对品牌所有者或其产品的认可。
5. 将 <your_filename> 替换为要从中获取结果的文件的名称和扩展名（例如 download.jpg）。
打开命令提示符窗口。
将文本编辑器中编辑的 curl 命令粘贴到命令提示符窗口，然后运行命令。

检查纠正响应

该 API 返回 200 响应，新文件将下载到指定的位置。

后续步骤

在本指南中，你已了解如何准备货架照片以供分析。接下来，请调用产品理解 API 获取分析结果。

分析货架图像

图像分析概述

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