Görüntü İşleme API'si

Görsel verileri kategorilere ayırıp işlemenin yanı sıra hizmetlerinizi oluşturmanıza yardımcı olan makine yardımlı resim denetimi için resimlerden zengin veriler ayıklayın.

Bir resmi çözümleme

Bu özellik, bir resimde bulunan görsel içerik hakkındaki bilgileri görüntüler. Etiketleme, açıklamalar ve alana özgü modelleri kullanarak içeriği tanımlayın ve güvenle etiketleyin. Yetişkin/müstehcen ayarlarını uygulayarak yetişkin içeriklerin otomatik olarak kısıtlanmasını etkinleştirin. Resimlerdeki görüntü türlerini ve renk düzenlerini belirleyin.

Nasıl çalıştığını görün

Cinsiyet Male
Yaş 36
Özellik Adı: Değer
Açıklama { "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": 0.8909298 } ] }
Etiketler [ { "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 } ]
Resim biçimi "Jpeg"
Resim boyutları 462 x 600
Küçük resim türü 0
Çizgi çizme türü 0
Siyah beyaz false
Yetişkinlere yönelik içerik false
Yetişkinlere yönelik içerik puanı 0.07518345
Müstehcen false
Müstehcenlik puanı 0.1814024
Kategoriler [ { "name": "people_swimming", "score": 0.98046875 } ]
Yüzler [ { "age": 36, "gender": "Male", "faceRectangle": { "top": 133, "left": 298, "width": 121, "height": 121 } } ]
Baskın renk arka plan
"White"
Baskın renk ön plan
"Grey"
Vurgu Rengi
#19A4B2

Bunu oluşturmak istiyor musunuz?

Görüntüdeki metni okuma

Optik karakter tanıma (OCR), bir resimdeki metni algılar ve tanınan sözcükleri makine tarafından okunabilir bir karakter akışı halinde ayıklar. Görüntüleri analiz ederek ekli metinleri algılayın, karakter akışları oluşturun ve aramayı etkinleştirin. Metinleri bir yere yazmak yerine kolayca fotoğraflarını çekerek zamandan kazanın.

Nasıl çalıştığını görün

  1. Önizleme
  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."
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Bu tanıtım için karşıya veri yükleyerek, verilerin Microsoft tarafından depolanabileceğini ve bu API gibi Microsoft hizmetlerini geliştirmek için kullanabileceğini kabul etmiş olursunuz. Gizliliğinizin korunmasına yardımcı olmak için verilerinizi anonimleştirmeye ve güvenli tutmaya yönelik önlemler alırız. Verilerinizi yayımlamaz veya başkalarının kullanmasına izin vermeyiz.

Bunu oluşturmak istiyor musunuz?

Önizleme: Resimlerdeki el yazısı metinleri okuyun

Bu teknoloji (el yazısı OCR), el yazısı not, mektup, ödev, tahta ve form gibi kaynaklardaki metinleri algılamanıza ve ayıklamanıza olanak tanır. Beyaz kağıt, sarı yapışkan notlar ve beyaz tahtalar gibi farklı yüzey ve arka planlarla çalışır.

El yazısı metinleri tanıma özelliği, hem zaman ve çabadan tasarruf etmenizi sağlar hem de metnin dökümünü çıkarmak yerine fotoğrafını çekme olanağı sunarak daha üretken olmanıza yardımcı olur. Ayrıca, notları dijitalleştirerek hızla ve kolayca arama yapmanıza olanak tanır. Tüm bunların yanı sıra kağıt karmaşasını da azaltır.

Not: Bu teknoloji şu an için önizleme aşamasındadır ve yalnızca İngilizce metinlerde kullanılabilir.

Optik karakter tanıma özelliğine yönelik tanıtımı denemek için, yerel olarak depolanan bir resmi karşıya yükleyin ya da bir resim URL’si belirtin. Bize izin vermediğiniz sürece, bu tanıtımda sağladığınız resimleri depolamayız.

Nasıl çalıştığını görün

  1. Önizleme
  2. JSON

OUR greatest glory is not

i never failing ,

but in rising every

time we fall

{
  "status": "Succeeded",
  "succeeded": true,
  "failed": false,
  "finished": true,
  "recognitionResult": {
    "lines": [
      {
        "boundingBox": [
          67,
          204,
          668,
          210,
          667,
          272,
          66,
          267
        ],
        "text": "OUR greatest glory is not",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              69,
              206,
              159,
              205,
              155,
              274,
              65,
              275
            ],
            "text": "OUR"
          },
          {
            "boundingBox": [
              192,
              205,
              350,
              204,
              346,
              273,
              188,
              274
            ],
            "text": "greatest"
          },
          {
            "boundingBox": [
              393,
              204,
              509,
              203,
              505,
              272,
              389,
              273
            ],
            "text": "glory"
          },
          {
            "boundingBox": [
              539,
              203,
              588,
              203,
              584,
              272,
              534,
              272
            ],
            "text": "is"
          },
          {
            "boundingBox": [
              601,
              202,
              680,
              202,
              676,
              271,
              597,
              271
            ],
            "text": "not"
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": [
          540,
          289,
          900,
          302,
          897,
          374,
          538,
          360
        ],
        "text": "i never failing ,",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              534,
              300,
              558,
              300,
              568,
              376,
              545,
              376
            ],
            "text": "i"
          },
          {
            "boundingBox": [
              589,
              300,
              694,
              300,
              705,
              376,
              600,
              376
            ],
            "text": "never"
          },
          {
            "boundingBox": [
              720,
              300,
              874,
              300,
              885,
              376,
              731,
              376
            ],
            "text": "failing"
          },
          {
            "boundingBox": [
              877,
              300,
              905,
              300,
              916,
              376,
              888,
              376
            ],
            "text": ","
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": [
          139,
          416,
          572,
          433,
          570,
          491,
          136,
          474
        ],
        "text": "but in rising every",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              145,
              418,
              215,
              418,
              202,
              491,
              132,
              491
            ],
            "text": "but"
          },
          {
            "boundingBox": [
              227,
              418,
              275,
              418,
              262,
              491,
              214,
              491
            ],
            "text": "in"
          },
          {
            "boundingBox": [
              308,
              418,
              428,
              419,
              415,
              492,
              295,
              491
            ],
            "text": "rising"
          },
          {
            "boundingBox": [
              476,
              419,
              581,
              419,
              568,
              492,
              463,
              492
            ],
            "text": "every"
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": [
          622,
          413,
          967,
          410,
          968,
          470,
          623,
          472
        ],
        "text": "time we fall",
        "words": [
          {
            "boundingBox": [
              627,
              408,
              722,
              409,
              713,
              470,
              618,
              468
            ],
            "text": "time"
          },
          {
            "boundingBox": [
              765,
              409,
              828,
              410,
              818,
              471,
              756,
              470
            ],
            "text": "we"
          },
          {
            "boundingBox": [
              873,
              410,
              976,
              412,
              967,
              472,
              864,
              471
            ],
            "text": "fall"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Bunu oluşturmak istiyor musunuz?

Ünlüleri ve önemli yerleri tanıma

Ünlü ve Önemli Yer Modelleri, Alana Özgü Modellere örnek olarak verilebilir. Ünlü tanıma modelimiz iş, siyaset, spor ve eğlence alanlarındaki 200.000 ünlü kişiyi tanıyabilir. Önemli yer tanıma modelimiz, dünyanın dört bir yanındaki doğal ve insan yapımı 9000 önemli yeri tanıyabilir. Alana Özgü Modeller, Görüntü İşleme API'sinin sürekli geliştirilmekte olan bir özelliğidir.

Nasıl çalıştığını görün

{
  "categories": [
    {
      "name": "people_",
      "score": 0.86328125,
      "detail": {
        "celebrities": [
          {
            "name": "Satya Nadella",
            "faceRectangle": {
              "left": 239,
              "top": 293,
              "width": 138,
              "height": 138
            },
            "confidence": 0.9999974
          }
        ],
        "landmarks": null
      }
    }
  ],
  "adult": null,
  "tags": [
    {
      "name": "person",
      "confidence": 0.99956613779067993
    },
    {
      "name": "suit",
      "confidence": 0.98934584856033325
    },
    {
      "name": "man",
      "confidence": 0.98844343423843384
    },
    {
      "name": "outdoor",
      "confidence": 0.860062301158905
    }
  ],
  "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": 0.99033389849736619
      }
    ]
  },
  "requestId": "bcbfb15b-5901-4d80-b242-1efb270b5d0d",
  "metadata": {
    "width": 600,
    "height": 900,
    "format": "Jpeg"
  },
  "faces": [
    {
      "age": 49,
      "gender": "Male",
      "faceRectangle": {
        "left": 239,
        "top": 293,
        "width": 138,
        "height": 138
      }
    }
  ],
  "color": {
    "dominantColorForeground": "Black",
    "dominantColorBackground": "Black",
    "dominantColors": [
      "Black",
      "Grey"
    ],
    "accentColor": "7B5E50",
    "isBWImg": false
  },
  "imageType": {
    "clipArtType": 0,
    "lineDrawingType": 0
  }
}

Bunu oluşturmak istiyor musunuz?

Videoyu neredeyse gerçek zamanlı olarak çözümleyin

Videoları neredeyse gerçek zamanlı olarak çözümleyin. Cihazınızdaki videonun karelerini ayıklayıp daha sonra bu kareleri seçtiğiniz bir API çağrısına göndererek, video dosyalarınızla bir Görüntü İşleme API’si kullanın. Videolarınızın sonuçlarını daha hızlı halın.

Kendi uygulamanızı oluşturmaya başlamak için GitHub’da bulunan örneğimizi kullanın.

Daha fazla bilgi edinin

Nasıl çalıştığını görün

Bunu oluşturmak istiyor musunuz?

Küçük resim oluşturma

Tüm giriş görüntülerinin yüksek kaliteli, depolanması kolay küçük resimlerini oluşturun. Küçük resim oluşturma özelliğini kullanarak görüntülerin boyut, şekil ve stillerini ihtiyacınıza göre değiştirin. Akıllı kırpma uygulayarak, özgün resmin en boy oranını değiştiren küçük resimleri istediğiniz bölgeyi kaybetmeden oluşturun.

Nasıl çalıştığını görün

Bu tanıtım için karşıya veri yükleyerek, verilerin Microsoft tarafından depolanabileceğini ve bu API gibi Microsoft hizmetlerini geliştirmek için kullanabileceğini kabul etmiş olursunuz. Gizliliğinizin korunmasına yardımcı olmak için verilerinizi anonimleştirmeye ve güvenli tutmaya yönelik önlemler alırız. Verilerinizi yayımlamaz veya başkalarının kullanmasına izin vermeyiz.

Bunu oluşturmak istiyor musunuz?

Bilişsel Hizmetler API’lerini keşfedin

Görüntü İşleme API'si

Görüntülerden eyleme dönüştürülebilir bilgiler çıkarın

Yüz API'si

Fotoğraflardaki yüzleri algılayın, tanımlayın, çözümleyin, düzenleyin ve etiketleyin

Content Moderator

Otomatik görüntü, metin ve video denetimi

Duygu Tanıma API'si ÖNİZLEME

Duygu tanıma ile kullanıcı deneyimlerini kişiselleştirin

Video API’si ÖNİZLEME

Akıllı video işleme

Custom Vision Service ÖNİZLEME

Son teknoloji ürünü görüntü işleme modellerini kolayca özelleştirerek kendinize özgü kullanım örnekleri oluşturun

Video Indexer ÖNİZLEME

Video öngörülerini açığa çıkartın

Language Understanding Intelligent Service ÖNİZLEME

Uygulamalarınıza kullanıcılarınızın verdiği komutları anlamayı öğretin

Metin Analizi API’si

Duyguları ve konuları kolayca değerlendirerek kullanıcıların ne istediğini anlayın

Bing Yazım Denetimi API’si

Uygulamanızdaki yazım hatalarını saptayın ve düzeltin

Translator Metin Tanıma API’si

Basit bir REST API çağrısıyla kolayca makine çevirisi yapın

Web Language Model API ÖNİZLEME

Web ölçeğindeki veriler üzerine geliştirilen tahmine dayalı dil modellerinin gücünden yararlanın

Dil Analizi API’si ÖNİZLEME

Dil Analizi API’si ile karmaşık dil kavramlarını basitleştirin ve metni ayrıştırın

Translator Konuşma Tanıma API’si

Basit bir REST API çağrısıyla kolayca gerçek zamanlı konuşma çevirisi gerçekleştirin

Konuşmacı Tanıma API’si ÖNİZLEME

Konuşmacıları belirlemek ve kimliklerini doğrulamak için konuşma özelliklerinden yararlanın

Bing Konuşma Tanıma API'si

Metni konuşmaya, konuşmayı metne dönüştürerek kullanıcının amacını anlayın

Özel Konuşma Hizmeti ÖNİZLEME

Konuşma tarzı, arka plan gürültüsü ve sözlük gibi konuşma tanıma engellerini aşın

Öneriler API’si ÖNİZLEME

Müşterilerinizin isteyebileceği öğeleri tahmin edin ve önerin

Akademik Bilgi API'si ÖNİZLEME

Microsoft Academic Graph’te yer alan geniş akademik içerikten faydalanın

Bilgi Keşfetme Hizmeti ÖNİZLEME

Doğal dil girişleri aracılığıyla, yapılandırılmış veriler üzerinde etkileşimli arama deneyimlerini etkinleştirin

Soru-Cevap Oluşturucu API’si ÖNİZLEME

Bilgileri kategorilere ayırarak konuşma bağlamında kullanılabilen ve kolayca bulunabilen yanıtlar elde edin

Entity Linking Intelligence Service API’si ÖNİZLEME

Uygulamanızın veri bağlantılarını adlandırılmış varlık tanıma ve kesinleştirme ile güçlendirin

Custom Decision Service ÖNİZLEME

Deneyim kazandıkça zeka düzeyi artan, bulut tabanlı ve bağlamsal bir karar verme API’si

Prague Projesi

Harekete dayalı denetimler

Cuzco Projesi

Wikipedia girişleri ile ilişkili etkinlik

Project Nanjing

İzokron hesaplamaları

Abu Dhabi Projesi

Mesafe matrisi

Johannesburg Projesi

Rota lojistiği

Wollongong Projesi

Konum öngörüleri

Uygulamanızı güçlendirmeye hazır mısınız?