Компьютерное зрение

Извлекайте из изображений и видео ценные сведения

Расширяйте возможности обнаружения содержимого, автоматизируйте извлечение текста, анализируйте видео в реальном времени и создавайте продукты, доступные для большего числа пользователей, внедряя в свои приложения средства компьютерного зрения. Используйте обработку визуальных данных для назначения содержимому меток объектов и концепций, извлечения текста, создания описаний изображений, модерации содержимого и анализа передвижения людей в физическом пространстве. Опыт работы с машинным обучением не требуется.

Извлечение текста (OCR)

Распознавайте печатный или рукописный текст на изображениях и в документах на разных языках и с разными стилями написания.

Анализ изображений

Вам доступны более 10 000 концепций и объектов из масштабного набора объектных моделей для получения полезных данных из визуальных ресурсов.

Пространственный анализ

Анализируйте то, как люди перемещаются в пространстве, в реальном времени.

Гибкое развертывание

Запускайте Компьютерное зрение в облаке или пограничной среде с помощью контейнеров.

Простое применение впечатляющих возможностей компьютерного зрения

Добавьте ведущую современную технологию компьютерного зрения в свои приложения. Для этого достаточно вызвать API.

Оцените работу решения в действии

person

subway train

Название функции:	Значение
Объекты	[ { "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 } ]
Теги	[ { "name": "train", "confidence": 0.9974923 }, { "name": "platform", "confidence": 0.9955777 }, { "name": "station", "confidence": 0.979665935 }, { "name": "indoor", "confidence": 0.9272351 }, { "name": "subway", "confidence": 0.838868737 }, { "name": "clothing", "confidence": 0.5561282 }, { "name": "person", "confidence": 0.505803 }, { "name": "pulling", "confidence": 0.431911945 } ]
Описание	{ "tags": [ "train", "platform", "station", "building", "indoor", "subway", "track", "walking", "waiting", "pulling", "board", "people", "man", "luggage", "standing", "holding", "large", "woman", "suitcase" ], "captions": [ { "text": "people waiting at a train station", "confidence": 0.833144546 } ] }
Формат изображения	"Jpeg"
Размеры изображения	462 x 600
Черно-белая фотография	false
Материалы для взрослых	false
Оценка зрелости	0.009112834
Содержит сцены насилия	false
Оценка сцен насилия	0.046150554
Неприличность	false
Оценка неприличности	0.0143244732
Категории	[ { "name": "trans_trainstation", "score": 0.98828125 } ]
Лица	[]
Преобладающий цветовой фон	"Black"
Преобладающий цвет переднего плана	"Black"
Цветовой акцент	#484C83

Вставить URL-адрес
Отправка

Предварительная версия
JSON

{
  "categories": [
    {
      "name": "trans_trainstation",
      "score": 0.98828125
    }
  ],
  "adult": {
    "isAdultContent": false,
    "isGoryContent": false,
    "isRacyContent": false,
    "adultScore": 0.009112834,
    "goreScore": 0.046150554,
    "racyScore": 0.0143244732
  },
  "tags": [
    {
      "name": "train",
      "confidence": 0.9974923
    },
    {
      "name": "platform",
      "confidence": 0.9955777
    },
    {
      "name": "station",
      "confidence": 0.979665935
    },
    {
      "name": "indoor",
      "confidence": 0.9272351
    },
    {
      "name": "subway",
      "confidence": 0.838868737
    },
    {
      "name": "clothing",
      "confidence": 0.5561282
    },
    {
      "name": "person",
      "confidence": 0.505803
    },
    {
      "name": "pulling",
      "confidence": 0.431911945
    }
  ],
  "description": {
    "tags": [
      "train",
      "platform",
      "station",
      "building",
      "indoor",
      "subway",
      "track",
      "walking",
      "waiting",
      "pulling",
      "board",
      "people",
      "man",
      "luggage",
      "standing",
      "holding",
      "large",
      "woman",
      "suitcase"
    ],
    "captions": [
      {
        "text": "people waiting at a train station",
        "confidence": 0.833144546
      }
    ]
  },
  "requestId": "75ea488c-8354-4570-9b22-23a289e58339",
  "metadata": {
    "width": 600,
    "height": 462,
    "format": "Jpeg"
  },
  "faces": [],
  "color": {
    "dominantColorForeground": "Black",
    "dominantColorBackground": "Black",
    "accentColor": "484C83",
    "isBWImg": false
  },
  "objects": [
    {
      "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
    }
  ]
}

Вставить URL-адрес
Отправка

{
  "categories": [
    {
      "name": "trans_trainstation",
      "score": 0.98828125
    }
  ],
  "adult": {
    "isAdultContent": false,
    "isGoryContent": false,
    "isRacyContent": false,
    "adultScore": 0.009112834,
    "goreScore": 0.046150554,
    "racyScore": 0.0143244732
  },
  "tags": [
    {
      "name": "train",
      "confidence": 0.9974923
    },
    {
      "name": "platform",
      "confidence": 0.9955777
    },
    {
      "name": "station",
      "confidence": 0.979665935
    },
    {
      "name": "indoor",
      "confidence": 0.9272351
    },
    {
      "name": "subway",
      "confidence": 0.838868737
    },
    {
      "name": "clothing",
      "confidence": 0.5561282
    },
    {
      "name": "person",
      "confidence": 0.505803
    },
    {
      "name": "pulling",
      "confidence": 0.431911945
    }
  ],
  "description": {
    "tags": [
      "train",
      "platform",
      "station",
      "building",
      "indoor",
      "subway",
      "track",
      "walking",
      "waiting",
      "pulling",
      "board",
      "people",
      "man",
      "luggage",
      "standing",
      "holding",
      "large",
      "woman",
      "suitcase"
    ],
    "captions": [
      {
        "text": "people waiting at a train station",
        "confidence": 0.833144546
      }
    ]
  },
  "requestId": "75ea488c-8354-4570-9b22-23a289e58339",
  "metadata": {
    "width": 600,
    "height": 462,
    "format": "Jpeg"
  },
  "faces": [],
  "color": {
    "dominantColorForeground": "Black",
    "dominantColorBackground": "Black",
    "accentColor": "484C83",
    "isBWImg": false
  },
  "objects": [
    {
      "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
    }
  ]
}

Вставить URL-адрес
Отправка

Трансформация процессов

Автоматически определяйте более 10 000 объектов и концепций в своих изображениях. Извлекайте печатный и рукописный текст из изображений и документов различных типов благодаря поддержке множества языков и стилей написания. Применяйте эти функции Компьютерного зрения для оптимизации процессов, например для роботизированной автоматизации и управления цифровыми ресурсами.

Максимально эффективное использование физического пространства вашей организации

Выполняйте анализ того, как люди перемещаются в физическом пространстве — будь то офис или магазин. Создавайте приложения, которые могут определять число людей в комнате, оценивать время задержки клиентов перед витриной и определять время ожидания в очереди. Используйте эти функции для создания решений, которые позволяют оптимизировать занятость, управлять социальным дистанцированием, оптимизировать площадь офисов и магазинов, а также ускорять расчеты на кассе. Вы можете выполнять службу на множестве камер и на разных площадках.

Подробнее об этой возможности

Развертывание в любом месте — от облака до пограничной зоны

Запускайте Компьютерное зрение в облаке или локальной среде с помощью контейнеров. Применяйте его в самых разных сценариях, в которых очень важны безопасность данных и низкая задержка, например при изучении изображений в сфере здравоохранения, извлечении текста из конфиденциальных документов или при анализе перемещения людей по магазину.

Подробнее о Компьютерном зрении в контейнерах

Решение, созданное на основе лучшей в своей отрасли системы безопасности Azure

Корпорация Майкрософт ежегодно инвестирует более USD 1 billion в научные исследования и разработку решений для обеспечения кибербезопасности.
На нас работает более 3500 экспертов по безопасности, которые полностью посвятили себя обеспечению безопасности и конфиденциальности ваших данных.
У Azure больше сертификатов, чем у любого другого поставщика облачных служб. Просмотрите полный список.

Дополнительная информация о безопасности в Azure

Возможности компьютерного зрения мирового уровня по выгодным ценам

Платите только за то, что используете, без каких-либо предварительных расходов. Вы платите за Компьютерное зрение по мере использования на основе числа транзакций.

Просмотреть цены на Компьютерное зрение

Три действия для начала работы с Компьютерным зрением

Получите мгновенный доступ и $200 на счет, зарегистрировав бесплатную учетную запись Azure.

Войдите на портал Azure и добавьте Компьютерное зрение.

Узнайте, как внедрить в систему Компьютерное зрение, из этих кратких руководств и документации.

Документация и ресурсы

Начало работы

Ознакомьтесь с нашей документацией

Пройдите курсы Microsoft Learn

Обзор примеров кода

Ознакомьтесь с нашими примерами кода

"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."
Кэти Мак-Канн (Katie McCann), вице-президент по вопросам управления продукцией и проектирования, Prism Skylabs

"It didn't take us long to realize Azure 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."
Джон Фэн (John Fan), сооснователь и генеральный директор, Cardinal Blue Software

Новости, блоги и объявления о Компьютерном зрении

Просмотреть все обновления

Часто задаваемые вопросы о Компьютерном зрении

См. сведения о доступности по регионам.
Для Компьютерного зрения и других предложений Cognitive Services гарантирована доступность на уровне 99,9 %. Для ценовой категории "Бесплатный" соглашение об уровне обслуживания не предусмотрено. Ознакомьтесь со сведениями о соглашении об уровне обслуживания.
Ваши изображения и видео автоматически удаляются после обработки. Майкрософт не применяет ваши данные для обучения базовых моделей. Видеоданные не покидают вашу локальную среду и не хранятся на шлюзе Edge, на котором выполняется контейнер. Узнайте больше о конфиденциальности и условиях использования.
Да, вы можете извлекать по одному изображению из видеосодержимого. С помощью функции пространственного анализа вы можете анализировать видеопоток с высокой частотой кадров, полученный при использовании камер, подключенных по протоколу RTSP.
Функция пространственного анализа находит фигуру человека в видеозаписи и выводит данные с использованием ограничивающего прямоугольника вокруг этой фигуры. Модели ИИ не выполняют обнаружение лиц, личности или демографических данных.
Модели ИИ обнаруживают и отслеживают движения в видео на основе алгоритмов, которые определяют присутствие одного или нескольких человек по ограничительному прямоугольнику. Для каждого перемещения ограничительного прямоугольника, обнаруженного в поле зрения камеры, модели ИИ выводят данные событий, в том числе: координаты ограничительного прямоугольника для тела человека, тип события (например, вход в поле зрения или выход из него, пересечение направляющих линий), идентификатор под псевдонимом для отслеживания ограничительного прямоугольника и степень уверенности в обнаружении. Эти данные событий отправляются в ваш собственный экземпляр Центра Интернета вещей Azure.

Бесплатная учетная запись Azure готова к настройке в любой момент

Начните бесплатно