Interfejs API wizualizacji komputerowej

Wyodrębniaj rozbudowane informacje z obrazów, aby kategoryzować i przetwarzać dane wizualne, a także chronić użytkowników przed niepożądaną zawartością.

Analizowanie obrazu

Ta funkcja zwraca informacje o zawartości wizualnej znajdującej się na obrazie. Korzystając z tagowania, opisów i modeli specyficznych dla domeny identyfikuj zawartość i przypisuj jej etykiety bez wahania. Stosuj ustawienia zawartości dla dorosłych/pikantnej, aby umożliwić automatyczne ograniczanie zawartości dla dorosłych. Identyfikuj typy obrazów i schematy kolorów na zdjęciach.
Zobacz, jak to działa

Płeć Male
Wiek 36
Nazwa funkcji: Wartość
Opis { "Tags": [ "water", "swimming", "sport", "pool", "person", "man", "frisbee", "ocean", "blue", "bird", "riding", "top", "standing", "wave", "young", "body", "large", "game", "glass", "pond", "playing", "board", "catch", "clear", "boat", "white" ], "Captions": [ { "Text": "a man swimming in a pool of water", "Confidence": 0.8206323 } ] }
Tagi [ { "Name": "water", "Confidence": 0.9997857 }, { "Name": "swimming", "Confidence": 0.955619633 }, { "Name": "sport", "Confidence": 0.953807831 }, { "Name": "pool", "Confidence": 0.9515978 }, { "Name": "person", "Confidence": 0.889862537 }, { "Name": "water sport", "Confidence": 0.664259 } ]
Format obrazu "Jpeg"
Wymiary obrazu 462 x 600
Typ obrazu clipart 0
Typ rysunku 0
Czarno-biały false
Treści dla dorosłych false
Treści dla dorosłych — ocena 0.07518345
Erotyka false
Erotyka — ocena 0.1814024
Kategorie [ { "Name": "people_swimming", "Score": 0.98046875 } ]
Twarze [ { "Age": 36, "Gender": "Male", "FaceRectangle": { "Top": 133, "Left": 298, "Width": 121, "Height": 121 } } ]
Dominujący kolor tła
"White"
Dominujący kolor pierwszego planu
"Grey"
Kolor akcentu
#19A4B2

Chcesz to skompilować?

Analiza filmów wideo prawie w czasie rzeczywistym

Analiza filmów wideo prawie w czasie rzeczywistym Używaj dowolnego interfejsu API przetwarzania obrazów z plikami filmów wideo, wyodrębniając klatki filmu wideo z urządzenia, a następnie wysyłając je do wybranych wywołań interfejsów API. Szybciej uzyskuj wyniki przetwarzania filmów wideo.

Skorzystaj z naszego przykładu w usłudze GitHub, aby rozpocząć pracę i skompilować własną aplikację.

Dowiedz się więcej
Zobacz, jak to działa

Chcesz to skompilować?

Generowanie miniatur

Generuj wysokiej jakości miniatury zajmujące niewiele miejsca na dysku na podstawie dowolnego obrazu wejściowego. Korzystając z funkcji generowania miniatur, modyfikuj obrazy tak, aby najlepiej spełniały potrzeby dotyczące rozmiaru, kształtu i stylu. Stosuj inteligentne przycinanie, aby generować miniatury o innym współczynniku proporcji niż oryginalny obraz, ale zachowujące interesujący obszar.
Zobacz, jak to działa







Chcesz to skompilować?

Odczytywanie tekstu z obrazów

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) wykrywa tekst i wyodrębnia rozpoznane słowa do strumienia znaków, który może być odczytywany przez maszyny. Analizuj obrazy w celu wykrywania osadzonego tekstu, generowania strumieni znaków i umożliwiania wyszukiwania. Rób zdjęcia tekstu, zamiast go przepisywać, aby oszczędzić czas i ułatwić pracę.
Zobacz, jak to działa

  1. Wersja zapoznawcza
  2. JSON

IF WE DID

ALL

THE THINGS

WE ARE

CAPABLÉ•

OF DOING,

WE WOULD

LITERALLY

ASTOUND

QURSELV*S.

{
  "TextAngle": 0.0,
  "Orientation": "NotDetected",
  "Language": "en",
  "Regions": [
    {
      "BoundingBox": "316,47,284,340",
      "Lines": [
        {
          "BoundingBox": "319,47,182,24",
          "Words": [
            {
              "BoundingBox": "319,47,42,24",
              "Text": "IF"
            },
            {
              "BoundingBox": "375,47,44,24",
              "Text": "WE"
            },
            {
              "BoundingBox": "435,47,66,23",
              "Text": "DID"
            }
          ]
        },
        {
          "BoundingBox": "316,74,204,69",
          "Words": [
            {
              "BoundingBox": "316,74,204,69",
              "Text": "ALL"
            }
          ]
        },
        {
          "BoundingBox": "318,147,207,24",
          "Words": [
            {
              "BoundingBox": "318,147,63,24",
              "Text": "THE"
            },
            {
              "BoundingBox": "397,147,128,24",
              "Text": "THINGS"
            }
          ]
        },
        {
          "BoundingBox": "316,176,125,23",
          "Words": [
            {
              "BoundingBox": "316,176,44,23",
              "Text": "WE"
            },
            {
              "BoundingBox": "375,176,66,23",
              "Text": "ARE"
            }
          ]
        },
        {
          "BoundingBox": "319,194,281,44",
          "Words": [
            {
              "BoundingBox": "319,194,281,44",
              "Text": "CAPABLÉ•"
            }
          ]
        },
        {
          "BoundingBox": "318,243,181,29",
          "Words": [
            {
              "BoundingBox": "318,243,43,23",
              "Text": "OF"
            },
            {
              "BoundingBox": "376,243,123,29",
              "Text": "DOING,"
            }
          ]
        },
        {
          "BoundingBox": "316,271,170,24",
          "Words": [
            {
              "BoundingBox": "316,272,44,23",
              "Text": "WE"
            },
            {
              "BoundingBox": "375,271,111,24",
              "Text": "WOULD"
            }
          ]
        },
        {
          "BoundingBox": "317,300,200,24",
          "Words": [
            {
              "BoundingBox": "317,300,200,24",
              "Text": "LITERALLY"
            }
          ]
        },
        {
          "BoundingBox": "316,328,157,24",
          "Words": [
            {
              "BoundingBox": "316,328,157,24",
              "Text": "ASTOUND"
            }
          ]
        },
        {
          "BoundingBox": "318,357,214,30",
          "Words": [
            {
              "BoundingBox": "318,357,214,30",
              "Text": "QURSELV*S."
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Chcesz to skompilować?

Odczytywanie tekstu odręcznego z obrazów

Ta technologia (optyczne rozpoznawanie znaków pisma odręcznego) umożliwia wykrywanie i wyodrębnianie tekstu odręcznego z notatek, listów, esejów, tablic, formularzy itd. Działa ona na różnych powierzchniach i tłach, takich jak biały papier, żółte karteczki samoprzylepne i tablice.

Rozpoznawanie tekstu odręcznego oszczędza czas i pracę, a także może zwiększyć produktywność dzięki opcji przedstawiania tekstu w postaci obrazu zamiast jego transkrypcji. Funkcja ta pozwala na przekształcanie notatek do postaci cyfrowej, a przez to na implementowanie szybkiego i prostego wyszukiwania. Zmniejsza ona również nieład związany z dużą ilością papieru.

Uwaga: ta technologia jest obecnie dostępna w wersji zapoznawczej i tylko w przypadku tekstu w języku angielskim.

Aby wypróbować ten pokaz optycznego rozpoznawania znaków, przekaż obraz przechowywany lokalnie lub podaj adres URL obrazu. Nie przechowujemy obrazów udostępnionych na potrzeby tego pokazu, o ile nie udzielisz nam odpowiedniego pozwolenia.

Zobacz, jak to działa

  1. Wersja zapoznawcza
  2. JSON
Our greatest glory is not 	
in never failing , 	
but in rising every time we fall 	
    {
  "status": "Succeeded",
  "recognitionResult": {
    "lines": [
      {
        "boundingBox": [
          202,
          618,
          2047,
          643,
          2046,
          840,
          200,
          813
        ],
        "text": "Our greatest glory is not",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              204,
              627,
              481,
              628,
              481,
              830,
              204,
              829
            ],
            "text": "Our"
          },
          {
            "boundingBox": [
              519,
              628,
              1057,
              630,
              1057,
              832,
              518,
              830
            ],
            "text": "greatest"
          },
          {
            "boundingBox": [
              1114,
              630,
              1549,
              631,
              1548,
              833,
              1114,
              832
            ],
            "text": "glory"
          },
          {
            "boundingBox": [
              1586,
              631,
              1785,
              632,
              1784,
              834,
              1586,
              833
            ],
            "text": "is"
          },
          {
            "boundingBox": [
              1822,
              632,
              2115,
              633,
              2115,
              835,
              1822,
              834
            ],
            "text": "not"
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": [
          420,
          1273,
          2954,
          1250,
          2958,
          1488,
          422,
          1511
        ],
        "text": "but in rising every time we fall",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              423,
              1269,
              634,
              1268,
              635,
              1507,
              424,
              1508
            ],
            "text": "but"
          },
          {
            "boundingBox": [
              667,
              1268,
              808,
              1268,
              809,
              1506,
              668,
              1507
            ],
            "text": "in"
          },
          {
            "boundingBox": [
              874,
              1267,
              1289,
              1265,
              1290,
              1504,
              875,
              1506
            ],
            "text": "rising"
          },
          {
            "boundingBox": [
              1331,
              1265,
              1771,
              1263,
              1772,
              1502,
              1332,
              1504
            ],
            "text": "every"
          },
          {
            "boundingBox": [
              1812,
              1263,
              2178,
              1261,
              2179,
              1500,
              1813,
              1502
            ],
            "text": "time"
          },
          {
            "boundingBox": [
              2219,
              1261,
              2510,
              1260,
              2511,
              1498,
              2220,
              1500
            ],
            "text": "we"
          },
          {
            "boundingBox": [
              2551,
              1260,
              3016,
              1258,
              3017,
              1496,
              2552,
              1498
            ],
            "text": "fall"
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": [
          1612,
          903,
          2744,
          935,
          2738,
          1139,
          1607,
          1107
        ],
        "text": "in never failing ,",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              1611,
              934,
              1707,
              933,
              1708,
              1147,
              1613,
              1147
            ],
            "text": "in"
          },
          {
            "boundingBox": [
              1753,
              933,
              2132,
              930,
              2133,
              1144,
              1754,
              1146
            ],
            "text": "never"
          },
          {
            "boundingBox": [
              2162,
              930,
              2673,
              927,
              2674,
              1140,
              2164,
              1144
            ],
            "text": "failing"
          },
          {
            "boundingBox": [
              2703,
              926,
              2788,
              926,
              2790,
              1139,
              2705,
              1140
            ],
            "text": ","
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Chcesz to skompilować?

Sprawdź inne interfejsy API usługi poznawczych

Interfejs API twarzy

Wykrywanie, analizowanie, organizowanie i tagowanie twarzy na zdjęciach

Content Moderator

Zautomatyzowane moderowanie obrazów, tekstu i filmów wideo

Interfejs API rozpoznawania emocji WERSJA ZAPOZNAWCZA

Personalizowanie środowisk użytkowników dzięki możliwości rozpoznawania emocji

Interfejs API wizualizacji komputerowej

Wyodrębnianie określonych informacji z obrazów

Language Understanding Intelligent Service WERSJA ZAPOZNAWCZA

Naucz aplikacje rozpoznawać polecenia użytkowników

Interfejs API sprawdzania pisowni (Bing)

Wykrywaj i poprawiaj błędy pisowni w aplikacji

Interfejs API modelu języka sieci Web WERSJA ZAPOZNAWCZA

Korzystanie z możliwości predykcyjnych modeli języków wytrenowanych na danych w skali sieci Web

Interfejs API analizy tekstu WERSJA ZAPOZNAWCZA

Łatwe ocenianie opinii i tematów w celu zrozumienia potrzeb użytkowników

Interfejs API tekstu usługi Translator

Proste automatyczne tłumaczenie tekstu dzięki prostemu wywołaniu interfejsu API REST

Interfejs API mowy (Bing) WERSJA ZAPOZNAWCZA

Konwertowanie mowy na tekst i tekstu na mowę w celu zrozumienia intencji użytkownika

Custom Speech Service WERSJA ZAPOZNAWCZA

Pokonaj bariery rozpoznawania mowy, takie jak styl wypowiedzi, hałas w tle czy słownictwo

Interfejs API sprawdzania pisowni (Bing)

Wykrywaj i poprawiaj błędy pisowni w aplikacji

Interfejs API rozpoznawania osoby mówiącej WERSJA ZAPOZNAWCZA

Identyfikuj i uwierzytelniaj osoby mówiące na podstawie głosu

Interfejs API mowy usługi Translator

Łatwe tłumaczenie mowy w czasie rzeczywistym dzięki prostemu wywołaniu interfejsu API REST

Interfejs API zaleceń WERSJA ZAPOZNAWCZA

Przewidywanie i polecanie elementów zgodnych z preferencjami klientów

Academic Knowledge API WERSJA ZAPOZNAWCZA

Skorzystaj z ogromu zawartości akademickiej na wykresie Microsoft Academic Graph

Chcesz zrewolucjonizować swoją aplikację?