Computer Vision API

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で、お客様のサービスを集約してお伝えします。

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、説明、ドメイン固有モデル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。成人向け/わいせつな描写に対する設定を適用すれば、アダルトコンテンツの自動制限を有効にできます。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

特徴名:	値
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": 0.833099365 } ] }
タグ	[ { "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 } ]
画像形式	"Jpeg"
画像サイズ	462 x 600
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線画の種類	0
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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

使ってみたいですか?

ドキュメント

画像内のテキストの読み取り

光学式文字認識 (OCR) により画像内のテキストを検出し、認識した語句をマシンに抽出して、判読可能な文字ストリームに変換します。画像を分析して埋め込みテキストを検出し、文字ストリームを生成し、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、時間と労力を節約します。

IF WE DID

ALL

THE THINGS

WE ARE

CAPABLÉ•

OF DOING,

WE WOULD

LITERALLY

ASTOUND

QURSELV*S.

{
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            {
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        }
      ]
    }
  ]
}

このデモにデータをアップロードすることにより、Microsoft がお客様のデータを保存し、本 API などの Microsoft サービスの品質向上に役立てることに同意するものとします。お客様のプライバシーを保護するため、お客様のデータは匿名化され、セキュリティで保護されます。お客様のデータを第三者に開示または提供することはありません。

使ってみたいですか?

ドキュメント

プレビュー: 画像からの手書き文字の読み取り

このテクノロジ (手書き文字認識) では、メモ、手紙、レポート、ホワイトボード、用紙などから手書きの文字を検出し抽出することができます。白色の紙や黄色い付箋紙、ホワイトボードなど、さまざまな表面や下地に対応可能です。

手書き文字認識を使用すれば、テキストを書き写すのではなく撮影するだけでよくなるため、時間と手間が抑えられ、生産性を向上させることができます。メモをデジタル化することで、素早く簡単に検索できるようになります。また、書類が散乱する事態も防ぐことができます。

注: 本テクノロジは現在プレビュー段階であり、アルファベットにのみ対応しています。

下にあるデモ版の光学文字認識を試すには、ローカルに保存している画像をアップロードするか、画像の URL を入力してください。お客様からの許可がない限り、このデモで提供された画像は保存されません。

アクションからご覧ください

プレビュー
JSON

Our greatest glory is not

in never failing ,

but in rising every

time we fall

{
  "status": "Succeeded",
  "succeeded": true,
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        ]
      }
    ]
  }
}

使ってみたいですか?

ドキュメント

著名人およびランドマークの認識

ドメイン固有モデルの例として、著名人モデルおよびランドマークモデルがあります。著名人認識モデルでは、ビジネス、政治、スポーツ、エンターテイメント分野での 200,000 人の著名人を認識できます。ランドマーク認識モデルでは、世界中の 9000 種類の自然物や人工物のランドマークを認識できます。ドメイン固有モデルは Computer Vision API で継続的に進化を遂げている機能です。

アクションからご覧ください

{
  "categories": [
    {
      "name": "people_",
      "score": 0.86328125,
      "detail": {
        "celebrities": [
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            "name": "Satya Nadella",
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