Přeskočit navigaci

Počítačové zpracování obrazu

Z obrázků se dá extrahovat velké množství dat, které je možné využít ke kategorizaci a zpracování vizuálních dat a také k usnadnění správy služeb díky moderování obrázků s podporou počítače.

Vyzkoušet rozhraní API pro počítačové zpracování obrazu

Analýza obrázku

Tato funkce vrací informace o vizuálním obsahu nalezeném v obrázku. Využijte značky, doménově specifické modely a popisy ve čtyřech jazycích k identifikaci obsahu a bez obav ho označte. Použití nastavení pro dospělé/pikantní vám pomůže detekovat potenciální obsah pro dospělé. Využijte možnost určit typy obrázků a jejich barevná schémata.

Prohlédnout v akci

Název funkce: Hodnota
Popis { "tags": [ "train", "platform", "station", "building", "indoor", "subway", "track", "walking", "waiting", "pulling", "board", "people", "man", "luggage", "standing", "holding", "large", "woman", "yellow", "suitcase" ], "captions": [ { "text": "people waiting at a train station", "confidence": 0.833099365 } ] }
Značky [ { "name": "train", "confidence": 0.9975446 }, { "name": "platform", "confidence": 0.995543063 }, { "name": "station", "confidence": 0.9798007 }, { "name": "indoor", "confidence": 0.927719653 }, { "name": "subway", "confidence": 0.838939846 }, { "name": "pulling", "confidence": 0.431715637 } ]
Formát obrázku "Jpeg"
Rozměry obrázku 462 x 600
Typ klipartu 0
Typ čar 0
Černá a bílá false
Obsah pro dospělé false
Hodnocení obsahu pro dospělé 0.0147124995
Obsah pro dospělé false
Hodnocení obsahu pro dospělé 0.0162802152
Kategorie [ { "name": "trans_trainstation", "score": 0.98828125 } ]
Tváře []
Dominantní barva pozadí
"Black"
Dominantní barva popředí
"Black"
Doplňková barva
#484C83

Chcete na tom stavět?

Postup

Čtení textu v obrázcích

Detekujte text v obrázku pomocí technologie OCR (Optical Character Recognition) a extrahujte rozpoznaná slova do datového proudu znaků, který je strojově čitelný. Díky analýze obrázků můžete rozpoznat vložený text, generovat datové proudy znaků a umožnit vyhledávání. Šetřete čas a úsilí díky pořizování fotografií textu místo jeho kopírování.

Začněte se službou OCR ve všeobecně dostupné verzi a níže si prohlédněte stručný přehled nového modulu OCR ve verzi Preview (pomocí operace API pro rozpoznávání textu), který poskytuje ještě lepší rozpoznávání textu v angličtině.

Prohlédnout v akci

  1. Preview
  2. JSON

Sorry!

Have a

nice day !

Oops!

See you soon !

bye! 

{
  "status": "Succeeded",
  "succeeded": true,
  "failed": false,
  "finished": true,
  "recognitionResult": {
    "lines": [
      {
        "boundingBox": [
          122,
          122,
          401,
          85,
          404,
          229,
          143,
          233
        ],
        "text": "Sorry!",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              120,
              105,
              426,
              82,
              437,
              226,
              131,
              249
            ],
            "text": "Sorry!"
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": [
          586,
          160,
          917,
          120,
          929,
          221,
          599,
          262
        ],
        "text": "Have a",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              585,
              166,
              813,
              138,
              814,
              232,
              593,
              265
            ],
            "text": "Have"
          },
          {
            "boundingBox": [
              832,
              137,
              898,
              135,
              896,
              224,
              833,
              230
            ],
            "text": "a"
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": [
          577,
          243,
          980,
          204,
          992,
          335,
          590,
          374
        ],
        "text": "nice day !",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              575,
              265,
              757,
              237,
              765,
              342,
              583,
              353
            ],
            "text": "nice"
          },
          {
            "boundingBox": [
              774,
              234,
              934,
              211,
              941,
              339,
              782,
              341
            ],
            "text": "day"
          },
          {
            "boundingBox": [
              934,
              211,
              991,
              204,
              997,
              339,
              941,
              339
            ],
            "text": "!"
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": [
          210,
          367,
          436,
          347,
          435,
          499,
          192,
          483
        ],
        "text": "Oops!",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              200,
              349,
              463,
              346,
              465,
              498,
              201,
              501
            ],
            "text": "Oops!"
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": [
          167,
          622,
          686,
          588,
          693,
          684,
          174,
          719
        ],
        "text": "See you soon !",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              165,
              624,
              307,
              614,
              308,
              711,
              168,
              722
            ],
            "text": "See"
          },
          {
            "boundingBox": [
              300,
              614,
              442,
              606,
              441,
              702,
              302,
              712
            ],
            "text": "you"
          },
          {
            "boundingBox": [
              448,
              605,
              622,
              597,
              619,
              690,
              448,
              701
            ],
            "text": "soon"
          },
          {
            "boundingBox": [
              622,
              597,
              686,
              594,
              683,
              687,
              619,
              690
            ],
            "text": "!"
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": [
          824,
          491,
          1010,
          482,
          1013,
          611,
          808,
          603
        ],
        "text": "bye!",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              816,
              482,
              1039,
              481,
              1040,
              610,
              816,
              611
            ],
            "text": "bye!"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Chcete na tom stavět?

Postup

Verze Preview: Rukou psaný text z obrázků

Detekujte a extrahujte rukou psaný text z poznámek, dopisů, esejí, tabulí, formulářů a dalších zdrojů. Zbavte se nepotřebných papírů a buďte produktivnější díky tomu, že místo přepisování ručně psaných poznámek budete pořizovat jejich fotografie, a zajistěte snadnou vyhledatelnost digitálních poznámek prostřednictvím implementace vyhledávání. OCR ručně psaného textu pracuje s různými povrchy a pozadími, jako je bílý papír, žluté samolepicí bločky nebo tabule.

Poznámka: Tato technologie je momentálně ve verzi Preview a je dostupná jenom pro anglický text.

Prohlédnout v akci

  1. Preview
  2. JSON

Our greatest glory is not

in never failing ,

but in rising every

time we fall 

{
  "status": "Succeeded",
  "succeeded": true,
  "failed": false,
  "finished": true,
  "recognitionResult": {
    "lines": [
      {
        "boundingBox": [
          67,
          204,
          668,
          210,
          667,
          272,
          66,
          267
        ],
        "text": "Our greatest glory is not",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              45,
              205,
              160,
              204,
              155,
              273,
              41,
              274
            ],
            "text": "Our"
          },
          {
            "boundingBox": [
              177,
              204,
              349,
              203,
              345,
              272,
              173,
              273
            ],
            "text": "greatest"
          },
          {
            "boundingBox": [
              380,
              202,
              507,
              202,
              503,
              271,
              375,
              271
            ],
            "text": "glory"
          },
          {
            "boundingBox": [
              525,
              201,
              587,
              201,
              582,
              270,
              521,
              270
            ],
            "text": "is"
          },
          {
            "boundingBox": [
              587,
              201,
              679,
              200,
              675,
              269,
              582,
              270
            ],
            "text": "not"
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": [
          540,
          289,
          900,
          302,
          897,
          374,
          538,
          360
        ],
        "text": "in never failing ,",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              506,
              299,
              551,
              299,
              562,
              375,
              517,
              375
            ],
            "text": "in"
          },
          {
            "boundingBox": [
              578,
              299,
              692,
              299,
              703,
              375,
              589,
              375
            ],
            "text": "never"
          },
          {
            "boundingBox": [
              711,
              299,
              871,
              298,
              881,
              374,
              722,
              374
            ],
            "text": "failing"
          },
          {
            "boundingBox": [
              863,
              298,
              901,
              298,
              912,
              374,
              874,
              374
            ],
            "text": ","
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": [
          139,
          416,
          572,
          433,
          570,
          491,
          136,
          474
        ],
        "text": "but in rising every",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              124,
              416,
              212,
              417,
              198,
              490,
              110,
              489
            ],
            "text": "but"
          },
          {
            "boundingBox": [
              216,
              417,
              272,
              417,
              258,
              490,
              202,
              490
            ],
            "text": "in"
          },
          {
            "boundingBox": [
              296,
              417,
              432,
              418,
              418,
              491,
              282,
              490
            ],
            "text": "rising"
          },
          {
            "boundingBox": [
              460,
              418,
              588,
              419,
              574,
              491,
              446,
              491
            ],
            "text": "every"
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": [
          622,
          413,
          967,
          410,
          968,
          470,
          623,
          472
        ],
        "text": "time we fall",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              610,
              406,
              717,
              408,
              708,
              469,
              601,
              467
            ],
            "text": "time"
          },
          {
            "boundingBox": [
              751,
              408,
              823,
              409,
              814,
              470,
              742,
              469
            ],
            "text": "we"
          },
          {
            "boundingBox": [
              861,
              409,
              971,
              410,
              962,
              471,
              852,
              470
            ],
            "text": "fall"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Chcete na tom stavět?

Postup

Rozpoznání celebrit a památek

Můžete rozpoznat více než 200 000 celebrit z oblasti obchodu, politiky, sportu a zábavy a také 9 000 přírodních i člověkem vytvořených památek z celého světa.

Prohlédnout v akci

{
  "categories": [
    {
      "name": "people_",
      "score": 0.86328125,
      "detail": {
        "celebrities": [
          {
            "name": "Satya Nadella",
            "faceRectangle": {
              "left": 240,
              "top": 294,
              "width": 135,
              "height": 135
            },
            "confidence": 0.99999833106994629
          }
        ],
        "landmarks": null
      }
    }
  ],
  "adult": null,
  "tags": [
    {
      "name": "person",
      "confidence": 0.99956613779067993
    },
    {
      "name": "suit",
      "confidence": 0.98934584856033325
    },
    {
      "name": "man",
      "confidence": 0.98844343423843384
    },
    {
      "name": "outdoor",
      "confidence": 0.860062301158905
    }
  ],
  "description": {
    "tags": [
      "person",
      "suit",
      "man",
      "necktie",
      "outdoor",
      "building",
      "clothing",
      "standing",
      "wearing",
      "business",
      "looking",
      "holding",
      "black",
      "front",
      "hand",
      "dressed",
      "phone",
      "field"
    ],
    "captions": [
      {
        "text": "Satya Nadella wearing a suit and tie",
        "confidence": 0.9903275009959599
      }
    ]
  },
  "requestId": "ede04884-e812-475f-8a3f-fa98cee4fa74",
  "metadata": {
    "width": 600,
    "height": 900,
    "format": "Jpeg"
  },
  "faces": [
    {
      "age": 49,
      "gender": "Male",
      "faceRectangle": {
        "left": 240,
        "top": 294,
        "width": 135,
        "height": 135
      }
    }
  ],
  "color": {
    "dominantColorForeground": "Black",
    "dominantColorBackground": "Black",
    "dominantColors": [
      "Black",
      "Grey"
    ],
    "accentColor": "7B5E50",
    "isBWImg": false
  },
  "imageType": {
    "clipArtType": 0,
    "lineDrawingType": 0
  }
}

Chcete na tom stavět?

Postup

Analýza videa téměř v reálném čase

Analýza videa téměř v reálném čase: Extrahujte snímky z videa ve vašem zařízení a potom tyto snímky odešlete do volání API podle vašeho výběru. Můžete přitom využít libovolná rozhraní API pro počítačové zpracování obrazu. Získejte výsledky z videí rychleji.

Využijte naši ukázku v GitHubu, pusťte se do práce a vytvořte svou vlastní aplikaci.

Další informace

Prohlédnout v akci

Chcete na tom stavět?

Postup

Vytvoření miniatury

Na základě libovolného obrázku můžete vygenerovat vysoce kvalitní miniaturu s minimálními nároky na úložiště. Obrázky také můžete upravit tak, aby jejich velikost, tvar a styl co nejlépe odpovídaly vašim potřebám. Pomocí inteligentního ořezávání můžete vytvářet miniatury, které mají jiný poměr stran než původní obrázek, a přesto zachovávají důležitý obsah.

Prohlédnout v akci

Chcete na tom stavět?

Postup

Další informace

Materiály

Prozkoumejte rozhraní API služeb Cognitive Services

  1. Vidění
  2. Řeč
  3. Jazyk
  4. Znalosti
  5. Hledat

Počítačové zpracování obrazu

Zjištění využitelných informací z obrázků

Tvář

Detekce, identifikace, analýza, uspořádání a označení tváří na fotografiích

Video Indexer PREVIEW

Odhalení nových poznatků z videí

Content Moderator

Automatizované moderování obrázků, textu a videa

Custom Vision PREVIEW

Jednoduché přizpůsobení vlastních špičkových modelů počítačového zpracování obrazu pro jedinečné případy použití

Analýza textu

Snadné vyhodnocení subjektivního hodnocení a témat a pochopení, co uživatelé chtějí

Translator Text

Snadný strojový překlad textů pomocí jednoduchého volání rozhraní REST API

Kontrola pravopisu Bingu

Rozpoznání a oprava pravopisných chyb ve vaší aplikaci

Content Moderator

Automatizované moderování obrázků, textu a videa

Language Understanding

Naučte svoje aplikace, aby rozuměly příkazům uživatelů

Zpracování řeči Bingu

Převod řeči na text a zpět a porozumění záměru uživatele

Rozpoznávání mluvčího PREVIEW

Jednotliví mluvčí se dají identifikovat a ověřit pomocí hlasu

Translator Speech

Snadné překládání řeči v reálném čase pomocí jednoduchého volání rozhraní REST API

Custom Speech PREVIEW

Překonání bariér rozpoznání řeči, jako jsou mluvený styl, šum na pozadí a slovník

Hlasové služby PREVIEW

Jednotné hlasové služby pro převod řeči na text, textu na řeč a překlad řeči