影像分類
除了標記和描述之外，影像分析 3.2 還可以傳回影像中偵測到的分類法型類別。 與卷標不同，類別會組織在父/子階層中，而且其中較少（86 個，而不是數千個標籤）。 所有類別名稱都是英文。 分類可以單獨完成，也可以與較新的標記模型一起完成。
86 類別分類法
Azure AI 視覺可以使用下圖中的 86 個類別清單，廣泛或具體地分類影像。 如需文字格式的完整分類法，請參閱 類別分類法。
影像分類範例
下列 JSON 回應說明 Azure AI 視覺根據其視覺功能分類範例影像時所傳回的內容。
{
"categories": [
{
"name": "people_",
"score": 0.81640625
}
],
"requestId": "bae7f76a-1cc7-4479-8d29-48a694974705",
"metadata": {
"height": 200,
"width": 300,
"format": "Jpeg"
}
}
下表說明一般影像集，以及 Azure AI Vision 針對每個影像所傳回的類別。
| 映像 | 類別 |
|---|---|
 |
people_group |
 |
animal_dog |
 |
outdoor_mountain |
 |
food_bread |
使用 API
分類功能是分析影像 3.2 API 的一部分。 您可以透過原生 SDK 或 REST 呼叫來呼叫此 API。 包含在 Categories visualFeatures查詢參數中。 然後，當您取得完整的 JSON 回應時，只要剖析區段內容的 "categories" 字串即可。