Hopp over navigasjon
  1. Hjem
  4. Visuelt innhold

Visuelt innhold

Utvinn rik informasjon fra bilder for å kategorisere og behandle visuelle data – og utfør maskinassistert moderering av bilder for å kuratere tjenestene dine.

Prøv API for visuelt innhold

Prøv Cognitive Services gratis

Gjest

Sju dagers prøveversjon

Evaluer Cognitive Services gratis

  • Kredittkort ikke nødvendig
  • Ingen data lagret etter prøveperioden

Gratis Azure-konto

$0 per måned

Prøv med en gratis Azure-konto

Registrer deg
  • Få $200 i kreditt på Azure
  • Gratis tilgang som aldri går ut
  • Data og tilpassinger lagret

Eksisterende Azure-konto

Har du allerede Azure-konto?

Logg på
  • Fullstendig serviceavtalerapport
  • Ytelsegrad: Entreprise
  • Full Azure produktintegrasjon
  • Skaler sømløst opp etter behov

Prøv Cognitive Services gratis

1/3

Vilkår for Microsoft Cognitive Services

Se gjennom tjenestevilkårene for din gratis prøveversjon.

Microsoft kan kontakte meg om Azure og andre Microsoft-produkter og -tjenester. Du kan når som helst avslutte abonnementet. Les personvernerklæringen hvis du vil ha mer informasjon.
Les tekst i bilder på kanten, lokalt og i skyen, ved hjelp av beholdere. Mer informasjon

Analyser et bilde

Denne funksjonen returnerer informasjon om visuelt innhold i et bilde. Bruk tagging, domenespesifikke modeller og beskrivelser i fire språk for å identifisere innhold og merke det med full trygghet. Bruk objektpåvisning til å finne posisjonen til tusenvis av objekter i et bilde. Bruk innstillinger for rasistisk innhold eller innhold uegnet for barn for å hjelpe deg med å oppdage slikt innhold. Identifiser bildetyper og fargeskjemaer i bilder.

Se i praksis

person
person
subway train
Funksjonsnavn: Verdi
Objekter [ { "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 } ]
Tagger [ { "name": "train", "confidence": 0.9975446 }, { "name": "platform", "confidence": 0.9955431 }, { "name": "station", "confidence": 0.979800761 }, { "name": "indoor", "confidence": 0.9277198 }, { "name": "subway", "confidence": 0.8389395 }, { "name": "clothing", "confidence": 0.5043765 }, { "name": "pulling", "confidence": 0.4317162 } ]
Beskrivelse { "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": 0.8330992 } ] }
Bildeformat "Jpeg"
Bildedimensjoner 462 x 600
Ferdig tegningstype 0
Linjetegningstype 0
Svart-hvitt false
Vokseninnhold false
Voksenscore 0.009112834
Voksent false
Voksenscore 0.0143244695
Kategorier [ { "name": "trans_trainstation", "score": 0.98828125 } ]
Ansikter []
Dominant bakgrunnsfarge
"Black"
Dominant forgrunnsfarge
"Black"
Aksentfarge
#484C83

Vil du bygge dette?

Finn ut hvordan

Nå generelt tilgjengelig: Les både trykt og håndskrevet tekst i bilder

Bruk den beste optiske tegngjenkjenningen (OCR) i Lesehandling til å finne innebygd trykt og håndskrevet tekst, trekke ut gjenkjente ord i maskinleste tegnstrømminger og aktivere søk. Spar tid og innsats ved å ta bilde av tekst i stedet for å kopiere den.

Se i praksis

  1. Testversjon
  2. JSON

Sorry!

Have a

Oops!

nice day !

See you soon !

Bye ! 

{
  "status": "Succeeded",
  "succeeded": true,
  "failed": false,
  "finished": true,
  "recognitionResults": [
    {
      "page": 1,
      "clockwiseOrientation": 353.71,
      "width": 1138,
      "height": 825,
      "unit": "pixel",
      "lines": [
        {
          "boundingBox": [
            124,
            126,
            399,
            90,
            407,
            199,
            140,
            229
          ],
          "text": "Sorry!",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [
                137,
                121,
                397,
                89,
                410,
                198,
                150,
                229
              ],
              "text": "Sorry!"
            }
          ]
        },
        {
          "boundingBox": [
            591,
            173,
            908,
            124,
            921,
            207,
            604,
            256
          ],
          "text": "Have a",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [
                598,
                173,
                812,
                140,
                824,
                224,
                610,
                256
              ],
              "text": "Have"
            },
            {
              "boundingBox": [
                834,
                136,
                894,
                127,
                906,
                212,
                846,
                221
              ],
              "text": "a"
            }
          ]
        },
        {
          "boundingBox": [
            199,
            379,
            424,
            365,
            423,
            476,
            209,
            488
          ],
          "text": "Oops!",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [
                205,
                377,
                420,
                364,
                426,
                475,
                212,
                488
              ],
              "text": "Oops!"
            }
          ]
        },
        {
          "boundingBox": [
            583,
            267,
            973,
            224,
            982,
            305,
            592,
            348
          ],
          "text": "nice day !",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [
                584,
                271,
                762,
                251,
                771,
                330,
                593,
                344
              ],
              "text": "nice"
            },
            {
              "boundingBox": [
                810,
                245,
                940,
                229,
                949,
                310,
                819,
                325
              ],
              "text": "day"
            },
            {
              "boundingBox": [
                954,
                227,
                973,
                225,
                982,
                306,
                963,
                308
              ],
              "text": "!"
            }
          ]
        },
        {
          "boundingBox": [
            166,
            628,
            662,
            599,
            667,
            683,
            170,
            712
          ],
          "text": "See you soon !",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [
                172,
                628,
                295,
                624,
                300,
                704,
                178,
                712
              ],
              "text": "See"
            },
            {
              "boundingBox": [
                312,
                623,
                446,
                618,
                449,
                692,
                316,
                702
              ],
              "text": "you"
            },
            {
              "boundingBox": [
                463,
                617,
                620,
                611,
                620,
                680,
                465,
                691
              ],
              "text": "soon"
            },
            {
              "boundingBox": [
                636,
                610,
                659,
                609,
                658,
                677,
                636,
                679
              ],
              "text": "!"
            }
          ]
        },
        {
          "boundingBox": [
            824,
            498,
            1003,
            489,
            1014,
            594,
            834,
            607
          ],
          "text": "Bye !",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [
                830,
                497,
                961,
                489,
                967,
                598,
                837,
                606
              ],
              "text": "Bye"
            },
            {
              "boundingBox": [
                982,
                488,
                1004,
                486,
                1011,
                595,
                989,
                597
              ],
              "text": "!"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Demo-resultatene er kun til illustrasjon. Fordi vi har manipulert avbildningene litt, kan faktiske API-resultater være annerledes.

Vil du bygge dette?

Kom i gang

Gjenkjenn merkevarer, kjendiser og landemerker

Gjenkjenn mer enn 1 500 globale merkevarer og logoer, 1 million kjendiser fra forretningslivet, politikk, sport og underholdning, i tillegg til 9 000 naturlige og kunstige landemerker rundt om i verden.

Se i praksis

{
  "categories": [
    {
      "name": "people_",
      "score": 0.86328125,
      "detail": {
        "celebrities": [
          {
            "name": "Satya Nadella",
            "faceRectangle": {
              "left": 240,
              "top": 294,
              "width": 135,
              "height": 135
            },
            "confidence": 0.99984323978424072
          }
        ],
        "landmarks": null
      }
    }
  ],
  "adult": null,
  "tags": [
    {
      "name": "person",
      "confidence": 0.99956607818603516
    },
    {
      "name": "suit",
      "confidence": 0.98934578895568848
    },
    {
      "name": "man",
      "confidence": 0.98844337463378906
    },
    {
      "name": "tie",
      "confidence": 0.959053635597229
    },
    {
      "name": "human face",
      "confidence": 0.95430314540863037
    },
    {
      "name": "clothing",
      "confidence": 0.860575795173645
    },
    {
      "name": "smile",
      "confidence": 0.8601078987121582
    },
    {
      "name": "outdoor",
      "confidence": 0.86006265878677368
    },
    {
      "name": "glasses",
      "confidence": 0.68438893556594849
    }
  ],
  "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": 0.99032749706305134
      }
    ]
  },
  "requestId": "37132ee4-c94e-45b7-a753-2888d308c26a",
  "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
  },
  "brands": []
}

Vil du bygge dette?

Finn ut hvordan

Analyser video i nær sanntid

Analyser video i tilnærmet sanntid. Bruk en av API-ene for visuelt innhold sammen med videofilene ved å hente ut videobilder fra enheten og deretter sende disse bildene til de ønskede API-anropene. Får resultater fra videoene dine raskere.

Bruk eksempelet vårt på GitHub for å komme igang med å bygge din egen app.

Les mer

Se i praksis

Vil du bygge dette?

Finn ut hvordan

Opprett et miniatyrbilde

Lag et høyverdig lagringseffektivt miniatyrbilde basert på et hvilket som helst bilde, og rediger bilder slik at de passer dine behov i henhold til størrelse, format og stil. Bruk smart beskjæring for å lage miniatyrbilder som varierer fra størrelsesforholdet til det originale bildet, men likevel beholder det viktigste.

Se i praksis

Vil du bygge dette?

Finn ut hvordan
  1. vigiglobe
  2. Pic Collage
  3. GrayMeta
  4. Prism Skylabs
  5. Blucup
  6. Pivothead

"We can use the Computer Vision API to prove to our clients the reliability of the data, so they can be confident making important business decisions based on that information"

Leendert de Voogd: CEO | Vigiglobe
vigiglobe

"It didn't take us long to realize Microsoft Cognitive Services had handed us a powerful set of computer-vision and artificial-intelligence tools that we could use to create great apps and new features for our customers in just a few hours"

John Fan: Medstifter og CEO | Cardinal Blue Software
Pic Collage

"Because the Cognitive Services APIs harness the power of machine learning, we were able to bring advanced intelligence into our product without the need to have a team of data scientists on hand"

Aaron Edell: Chief Product Owner | GrayMeta
GrayMeta

"We found Cognitive Services to be the missing piece in the equation, the one that we needed to bring this solution to market and really revolutionize the way people look at video"

Katie McCann: Vice President of Product and Engineering | Prism Skylabs
Prism Skylabs

"Microsoft Cognitive Services gives us a huge range of opportunities. It's a perfect match for us now, and in the future when we want to add more features to our app"

Jaan Apajalahti: CEO | Blucup
Blucup

"Using the Cognitive Services APIs, it took us three months to develop a test pair of glasses that can translate text and images into speech, identify emotions, and describe scenery.If we had been working full time, we could have done it in two weeks"

Benoit Chirouter: R&D Director | Pivothead
Pivothead

Mer informasjon

Ressurser

Utforsk API-ene for Cognitive Services

  1. Visuelle funksjoner
  2. Tale
  3. Språk
  4. Beslutning
  5. Søk

Visuelt innhold

Hent ut brukbar informasjon fra bilder

Ansikt

Registrer, identifiser, analyser, ordne og tagg ansikter i bilder

Ink Recognizer TESTVERSJON

En AI-tjeneste som gjenkjenner innhold i digital blekk, for eksempel håndskrift, figurer og oppsett i dokumenter

Video Indexer

Lås opp videoinnsikter

Custom Vision

Du kan enkelt tilpasse dine egne, moderne datamodeller for visuelt innhold til dine spesielle behov

Form Recognizer TESTVERSJON

Den AI-drevne dokumentuttrekkingstjenesten som forstår skjemaene dine

Tekstanalyser

Evaluer enkelt følelser og emner for å forstå hva brukerne vil ha

Translator Text

Utfør maskinoversettelse helt enkelt med en enkel REST-API-oppkalling

QnA Maker

Trekk ut informasjonen, og produser svar som er enkle å forstå og har en konversasjonslignende tone

Language Understanding

Lær appene dine å forstå kommandoer fra brukerne

Engasjerende leser TESTVERSJON

Gi brukere i alle aldre og på alle nivåer muligheten til å lese og forstå tekst

Speech-tjenester

Samlede taletjenester for tale til tekst, tekst til tale og taleoversettelse

Talergjenkjennings TESTVERSJON

Bruk tale til å identifisere og bekrefte enkelttalere

Content Moderator

Automatisert bilde, tekst og videomoderering

Avviksdetektor TESTVERSJON

Enkelt legg funksjoner for avviksdeteksjon inn i appene dine.

Personalizer TESTVERSJON

En kunstig intelligens-tjeneste som leverer en personlig tilpasset brukeropplevelse

Er du klar til å superlade appen din?