影像標記與影像分析 4.0 版
影像分析可以傳回出現在影像中數千個可辨識物體、生物、景象和動作的內容標籤。 標記並未限定於主體 (例如前景中的人物),而是包含周遭環境 (室內或室外)、家具、工具、植物、動物、配件和小工具等。 標籤不會組織成分類,且不會有繼承階層。 當標記模棱兩可或不常見的知識時,API 回應會提供提示來釐清已知設定內容中的標記意義。
使用 Azure AI Vision Studio 快速且輕鬆地在瀏覽器中試用影像標記功能。
影像標記範例
下列 JSON 回應說明了在範例影像中偵測到標記視覺功能時,Azure AI 視覺傳回的內容。
{
"metadata":
{
"width": 300,
"height": 200
},
"tagsResult":
{
"values":
[
{
"name": "grass",
"confidence": 0.9960499405860901
},
{
"name": "outdoor",
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},
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"name": "building",
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},
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"name": "property",
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},
{
"name": "plant",
"confidence": 0.9791355729103088
},
{
"name": "sky",
"confidence": 0.976455569267273
},
{
"name": "home",
"confidence": 0.9732913374900818
},
{
"name": "house",
"confidence": 0.9726771116256714
},
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"name": "siding",
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},
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"name": "porch",
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"name": "cottage",
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"name": "tree",
"confidence": 0.9111745357513428
},
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"name": "farmhouse",
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"name": "window",
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"name": "garden buildings",
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},
{
"name": "landscaping",
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}
]
}
}
使用 API
標記功能是分析影像 API 的一部分。 您可以使用 REST 呼叫此 API。 包含在 Tags
查詢參數中 features
。 然後,當您取得完整的 JSON 回應時,請剖析 "tags"
區段內容的字串。
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