类 ImageAnalysis：：ImageAnalysisOptions

2023-09-09

表示控制 ImageAnalyzer 功能的配置选项。

如果使用标准模型执行图像分析，则必须调用 SetFeatures () 并设置一个或多个要分析的视觉特征。视觉特征没有默认选择。如果使用自定义模型或执行图像分段，则无需指定视觉特征。

成员

高级

语法： public AdvancedOptions & Advanced;

高级选项和参数。

SetFeatures

语法： public inline void SetFeatures ( const std::vector< ImageAnalysisFeature > & ImageAnalysisFeatures );

设置要从图像中提取的一个或多个视觉特征的列表。

如果使用默认模型，则必须至少指定一个视觉特征。如果通过调用 SetModelName) 使用自定义训练的模型 (，则无需指定任何视觉特征，因为它们是从模型中隐含的。如果通过调用 SetSegmentationMode) 执行图像分段 (，则无需指定视觉特征。请注意，可以通过调用 SetFeatures 和/或 SetModelName) 提取 (视觉特征，也可以通过调用 SetSegmentationMode) 执行分段 (，但不能同时执行这两项操作。

参数

ImageAnalysisFeatures 视觉对象功能列表

GetFeatures

语法： public inline std::vector< ImageAnalysisFeature > GetFeatures ( );

获取要从图像中提取的一个或多个视觉特征的列表。

视觉对象功能列表

SetCroppingAspectRatios

语法： public inline void SetCroppingAspectRatios ( const std::vector< double > & aspectRatios );

设置裁剪建议应尝试适合的纵横比列表， (也称为智能裁剪)

纵横比的计算方法是将目标裁剪宽度除以高度。

支持的值介于 0.75 到 1.8 之间， (包含) 。

仅当 ImageAnalysisFeature：：CropSuggestions 设置为要分析的图像特征之一时，调用此方法才相关 (请参阅 ImageAnalysisOptions：：SetFeatures 方法) 。

如果未调用 SetCroppingAspectRatios () ，但 ImageAnalysisFeature：：CropSuggestions 指定为特征，则服务将返回一个裁剪建议，其纵横比在 0.5 到 2.0 之间， (包含) 。

参数

aspectRatios (正数)

GetCroppingAspectRatios

语法： public inline std::vector< double > GetCroppingAspectRatios ( );

获取用于裁剪 (也称为智能裁剪的纵横比列表)

纵横比列表。如果之前未设置纵横比，此列表将为空

纵横比的计算方法是将目标裁剪宽度除以高度。

支持的值介于 0.75 到 1.8 之间， (包含) 。

SetLanguage

语法： public inline void SetLanguage ( const std::string & language );

设置图像分析应在结果中使用的语言。

此语言应以 ISO 639-1 代码的形式提供，例如，“en”表示英语，“fr”表示法语。如果未设置此值，则英语的默认值为“en”。有关支持的语言代码的列表以及每种语言支持的视觉功能，请参阅 https://aka.ms/cv-languages 。

参数

language 语言代码

GetLanguage

语法： public inline std::string GetLanguage ( );

获取图像分析应在结果中使用的语言。

服务将在图像分析结果中使用的语言。

语言采用 ISO 639-1 格式，例如“en”表示英语，“fr”表示法语。如果未设置此值，则英语的默认值为“en”。有关支持的语言代码的列表以及每种语言支持的视觉功能，请参阅 https://aka.ms/cv-languages 。

SetModelVersion

语法： public inline void SetModelVersion ( const std::string & modelVersion );

设置图像分析服务应使用的模型版本。如果未设置此选项，则默认值为“latest”。

“latest”是服务当前支持的唯一值。在将来的服务更新中，支持的模型版本将为“最新”或格式为“YYYY-MM-DD”或“YYYY-MM-DD-preview”，其中 YYYY、MM、DD 分别为年、月和日。

参数

modelVersion 模型版本

GetModelVersion

语法： public inline std::string GetModelVersion ( );

获取图像分析服务应使用的模型版本。如果未设置此选项，则默认值为“latest”。

服务使用的 AI 模型版本。目前支持的唯一值是“latest”。

SetGenderNeutralCaption

语法： public inline void SetGenderNeutralCaption ( const bool genderNeutral );

设置图像分析描述文字结果的性别中立性。

参数

genderNeutral如果为“true”，则描述文字将不具有性别的术语。如果为“true”，则单词“Man/Woman”将替换为“Person”，而“男孩/女孩”将替换为“Child”。如果未设置，则默认为“false”。

仅当 ImageAnalysisFeature：：Caption 包含在功能列表中时，才相关 (请参阅 ImageAnalysisOptions：：SetFeatures) 。

GetGenderNeutralCaption

语法： public inline bool GetGenderNeutralCaption ( );

获取图像分析描述文字结果的性别中立性。

如果返回的描述文字没有性别术语，则为“true”。否则，“false” (默认) 。

SetModelName

语法： public inline void SetModelName ( const std::string & modelName );

设置图像分析服务应使用的自定义训练模型的名称。如果未设置此选项，将使用默认 (标准) 模型。请注意，可以通过调用 SetFeatures 和/或 SetModelName) 提取 (视觉特征，也可以通过调用 SetSegmentationMode) 执行分段 (，但不能同时执行这两项操作。

参数

modelName 自定义模型名称

GetModelName

语法： public inline std::string GetModelName ( );

获取图像分析服务使用的自定义训练模型的名称。

自定义模型名称，如果尚未设置自定义模型，则为空字符串 (在这种情况下，将使用标准模型) 。

SetSegmentationMode

语法： public inline void SetSegmentationMode ( const ImageSegmentationMode segmentationMode );

设置图像分析服务应使用的分段模式。

通过设置 ImageSegmentationMode：：BackgroundRemoval 或 ImageSegmentationMode：：ForegroundMatting，图像分析服务将执行分段操作，如果成功，将返回生成的分段的单个 PNG 图像。默认情况下，不执行任何分段。请注意，可以通过调用 SetFeatures 和/或 SetModelName) 提取 (视觉特征，也可以通过调用 SetSegmentationMode) 执行分段 (，但不能同时执行这两项操作。

参数

segmentationMode 所需的分段模式

GetSegmentationMode

语法： public inline ImageSegmentationMode GetSegmentationMode ( );

获取当前分段模式。

当前分段模式。

~ImageAnalysisOptions

语法： public ~ImageAnalysisOptions ( ) = default;

析构 ImageAnalysisOptions 类的实例。

创建

语法： public inline static std::shared_ptr< ImageAnalysisOptions > Create ( );

初始化 ImageAnalysisOptions 类的新实例。

新创建的 ImageAnalysisOptions 包装在 std：：shared_ptr

通过