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.

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": 0.8330993 } ] }
Značky [ { "name": "train", "confidence": 0.9975446 }, { "name": "platform", "confidence": 0.995543063 }, { "name": "station", "confidence": 0.9798007 }, { "name": "indoor", "confidence": 0.9277198 }, { "name": "subway", "confidence": 0.838939548 }, { "name": "pulling", "confidence": 0.4317156 } ]
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 0.009112834
Obsah pro dospělé false
Hodnocení obsahu pro dospělé 0.0143244695
Kategorie [ { "name": "trans_trainstation", "score": 0.98828125 } ]
Tváře []
Dominantní barva pozadí
"Black"
Dominantní barva popředí
"Black"
Doplňková barva
#484C83

Chcete na tom stavět?

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?

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?

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
    },
    {
      "name": "sound",
      "confidence": 0.23671795330197121
    },
    {
      "name": "wedding",
      "confidence": 0.1843707298035846
    },
    {
      "name": "ceremony",
      "confidence": 0.13376032654612283
    },
    {
      "name": "headshot",
      "confidence": 0.13326184709017147
    }
  ],
  "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": 0.99032750982666984
      }
    ]
  },
  "requestId": "d97aa974-5218-4102-a677-a4b41eefde8f",
  "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?

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?

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?

Prozkoumejte rozhraní API služeb Cognitive Services

Počítačové zpracování obrazu

Zjištění využitelných informací z obrázků

Tvář

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

Video Indexer

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

Hlasové služby

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

Rozpoznávání mluvčího PREVIEW

Jednotliví mluvčí se dají identifikovat a ověřit pomocí hlasu