Добавление тегов изображений

Служба "Анализ изображений" может возвращать теги содержимого для тысяч распознаваемых объектов, живых существ, пейзажей и действий, которые присутствуют на изображениях. Теги не организованы как таксономия и не имеют иерархий наследования. Коллекция тегов содержимого формирует основу описания изображения, отображаемого как доступный для чтения язык в полных предложениях. В случаях, когда теги могут быть неоднозначными или необщеизвестными, в ответ API входят "подсказки", помогающие разъяснить смысл тега на основе известного параметра.

После отправки изображения или указания URL-адреса изображения API анализа изображений может выводить теги на основе объектов, живых существ и действий, определенных на изображении. Тегирование не ограничивается основным объектом, например, человеком на переднем плане, но включает также такие элементы, как обстановка (в помещении или на открытом воздухе), мебель, инструменты, растения, животные, аксессуары, гаджеты и т. д.

Быстро и легко опробуйте возможности добавления тегов к изображениям в браузере с помощью Vision Studio.

Пример добавления тегов к изображению

В следующем ответе JSON показано, что Azure AI Vision возвращает при обнаружении тегов визуальных функций, обнаруженных на примере изображения.

.

{
   "tags":[
      {
         "name":"grass",
         "confidence":0.9960499405860901
      },
      {
         "name":"outdoor",
         "confidence":0.9956876635551453
      },
      {
         "name":"building",
         "confidence":0.9893627166748047
      },
      {
         "name":"property",
         "confidence":0.9853052496910095
      },
      {
         "name":"plant",
         "confidence":0.9791355133056641
      },
      {
         "name":"sky",
         "confidence":0.9764555096626282
      },
      {
         "name":"home",
         "confidence":0.9732913970947266
      },
      {
         "name":"house",
         "confidence":0.9726772904396057
      },
      {
         "name":"real estate",
         "confidence":0.972320556640625
      },
      {
         "name":"yard",
         "confidence":0.9480282068252563
      },
      {
         "name":"siding",
         "confidence":0.945357620716095
      },
      {
         "name":"porch",
         "confidence":0.9410697221755981
      },
      {
         "name":"cottage",
         "confidence":0.9143695831298828
      },
      {
         "name":"tree",
         "confidence":0.9111741185188293
      },
      {
         "name":"farmhouse",
         "confidence":0.8988939523696899
      },
      {
         "name":"window",
         "confidence":0.894851565361023
      },
      {
         "name":"lawn",
         "confidence":0.8940501809120178
      },
      {
         "name":"backyard",
         "confidence":0.8931854963302612
      },
      {
         "name":"garden buildings",
         "confidence":0.885913610458374
      },
      {
         "name":"roof",
         "confidence":0.8695329427719116
      },
      {
         "name":"driveway",
         "confidence":0.8670971393585205
      },
      {
         "name":"land lot",
         "confidence":0.8564285039901733
      },
      {
         "name":"landscaping",
         "confidence":0.8540750741958618
      }
   ],
   "requestId":"d60ac02b-966d-4f62-bc24-fbb1fec8bd5d",
   "metadata":{
      "height":200,
      "width":300,
      "format":"Png"
   },
   "modelVersion":"2021-05-01"
}

Использование API

Функция задания тегов является частью API Анализа изображений. Вы можете вызывать этот API с помощью собственного пакета SDK или с помощью вызовов REST. Включите Tags в параметр запроса visualFeatures. Затем, когда вы получите полный ответ JSON, разберите строку, чтобы получить содержимое раздела "tags".

• Быстрый старт: REST API или клиентские библиотеки для анализа изображений

Связанный контент

Изучите понятия, связанные с классификацией и описанием изображений.