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Computer Vision

画像から豊富な情報を抽出して、視覚データを分類および処理します。また、機械による画像のモデレートを実施して、サービスのキュレーションを支援します。

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お知らせ

画像の分析

この機能では、画像内にあるビジュアル コンテンツに関する情報が返されます。タグ付け、ドメイン固有モデル、4 言語での説明を使用してコンテンツを特定し、確実にラベル付けします。オブジェクトの検出を使用して、画像内の何千ものオブジェクトの場所を取得します。成人向け/わいせつな描写に対する設定を適用すれば、成人向けである可能性のあるコンテンツを検出するのに役立ちます。画像の種類や写真内の配色を特定します。

アクションからご覧ください

person
person
subway train
特徴名: 値
オブジェクト [ { "rectangle": { "x": 93, "y": 178, "w": 115, "h": 237 }, "object": "person", "confidence": 0.764 }, { "rectangle": { "x": 0, "y": 229, "w": 101, "h": 206 }, "object": "person", "confidence": 0.624 }, { "rectangle": { "x": 161, "y": 31, "w": 439, "h": 423 }, "object": "subway train", "parent": { "object": "train", "parent": { "object": "Land vehicle", "parent": { "object": "Vehicle", "confidence": 0.926 }, "confidence": 0.923 }, "confidence": 0.917 }, "confidence": 0.801 } ]
タグ [ { "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": "clothing", "confidence": 0.504376 }, { "name": "pulling", "confidence": 0.4317156 } ]
説明 { "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 } ] }
画像形式 "Jpeg"
画像サイズ 462 x 600
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わいせつスコア 0.0143244695
カテゴリ [ { "name": "trans_trainstation", "score": 0.98828125 } ]
顔 []
背景のドミナント カラー
"Black"
前景のドミナント カラー
"Black"
アクセント カラー
#484C83

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一般提供に関する情報画像内の印字されたテキストと手書きのテキストの両方の読み取り

読み取り操作で最先端の光学式文字認識 (OCR) を使用して、埋め込み、印字、また手書きのテキストを検出し、認識された語句をマシンが読み取り可能な文字ストリームに抽出して、検索を有効にします。テキストをコピーする代わりに写真を撮ることで、時間と労力を節約できます。

アクションからご覧ください

  1. プレビュー
  2. JSON

Sorry!

Have a

Oops!

nice day !

See you soon !

Bye ! 

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            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

デモの結果は説明のみを目的としています。画像は多少操作されているため、実際の API の結果は異なる可能性があります。

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著名人およびランドマークの認識

ビジネス、政治、スポーツ、エンターテインメント分野での 1,000,000 人の著名人のほか、世界各国 9,000 の自然物や人工物のランドマークを認識します。

アクションからご覧ください

{
  "categories": [
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      "name": "people_",
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      "detail": {
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    "clipArtType": 0,
    "lineDrawingType": 0
  }
}

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ほぼリアルタイムでビデオを分析

ほぼリアルタイムでビデオを分析。ご使用のデバイスでビデオのフレームを抽出し、それらのフレームをお好きな API 呼び出しに送信することで、任意の Computer Vision API をビデオ ファイルに使用できます。ビデオの結果はすぐに返ってきます。

まず GitHub のサンプルを使用して、アプリを構築しましょう。

詳細についてはこちら (英語) をご覧ください

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サムネイルの生成

あらゆる画像をベースに高品質でストレージ効率の高いサムネイルを生成したり、サイズ、形、スタイルのニーズに最も合ったものに画像を変更したりできます。スマート トリミングを適用すれば、元の画像とは異なる縦横比であるものの、関心領域を維持したサムネイルを生成できます。

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