Görüntü İşleme

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

Bir resmi çözümleme

Bu özellik, bir resimde bulunan görsel içerik hakkındaki bilgileri görüntüler. Etiketleme, etki alanına özgü modeller ve açıklamaları kullanarak içeriği dört dilde tanımlayın ve güvenle etiketleyin. Nesne Algılama özelliğini kullanarak bir görüntüdeki binlerce nesnenin konumlarını elde edin. Yetişkinlere yönelik olabilecek içeriği belirlemenize yardımcı olması için yetişkin/müstehcenlik ayarlarını uygulayın. Resimlerdeki görüntü türlerini ve renk düzenlerini belirleyin.

Nasıl çalıştığını görün

person
person
subway train
Özellik Adı: Değer
Nesne [ { "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 } ]
Etiketler [ { "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 } ]
Açıklama { "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 } ] }
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 0.009112834
Müstehcen false
Müstehcenlik puanı 0.0143244695
Kategoriler [ { "name": "trans_trainstation", "score": 0.98828125 } ]
Yüzler []
Baskın renk arka plan
"Black"
Baskın renk ön plan
"Black"
Vurgu Rengi
#484C83

Bunu oluşturmak istiyor musunuz?

Genel kullanıma sunuldu: Hem yazdırılmış hem de el yazısı ile yazılan metinleri okuma

Okuma operasyonunda son teknoloji ürünü optik karakter tanıma (OCR) yöntemini kullanarak yazdırılmış ve el ile yazılmış ekli metinleri algılayın, tanınan sözcükleri ayıklayarak makine tarafından okunabilir karakter akışları elde edin ve arama yapmaya olanak tanıyın. Metinleri kopyalamak yerine metinlerin fotoğraflarını çekerek zamandan kazanın ve zahmetten kurtulun.

Nasıl çalıştığını görün

  1. Önizleme
  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": "!"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Tanıtım sonuçları yalnızca örnek olarak sunulmuştur ve uygulanan küçük görüntü işlemeleri nedeniyle gerçek API sonuçları farklılık gösterebilir.

Bunu oluşturmak istiyor musunuz?

Markaları, ünlüleri ve önemli yerleri tanıma

İş dünyası, siyaset, spor ve eğlence alanlarından 1.500 adedin üzerinde dünyaca ünlü markanın, logoların ve 1 milyon ünlünün yanı sıra dünyanın her tarafından doğal ve insan yapısı 9.000 önemli yeri tanıyın.

Nasıl çalıştığını görün

{
  "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": "abef5dad-55af-4bcd-8c94-37b0a5717c6d",
  "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": []
}

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

Herhangi bir nesneyi temel alarak depolama açısından verimli ve yüksek kaliteli küçük resim oluşturun; resimleri boyut, şekil ve stil açısından gereksinimlerinize en fazla uyan şekilde değiştirin. Akıllı kırpma uygulayarak, özgün resmin en boy oranını değiştiren küçük resimleri istediğiniz bölgeyi kaybetmeden oluşturun.

Nasıl çalıştığını görün

Bunu oluşturmak istiyor musunuz?

Bilişsel Hizmetler API’lerini keşfedin

Görüntü İşleme

Görüntülerden eyleme dönüştürülebilir bilgiler çıkarın

Yüz Tanıma

Fotoğraflardaki yüzleri algılayın, tanımlayın, çözümleyin, düzenleyin ve etiketleyin

Mürekkep Tanıma ÖNİZLEME

El yazısı, şekiller ve mürekkeple yazılan belge düzeni gibi dijital mürekkep içeriğini tanıyan bir yapay zeka hizmeti

Video Indexer

Videolardaki içgörüleri ortaya çıkarın

Özel Görüntü İşleme

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

Form Tanıma ÖNİZLEME

Formlarınızı anlayan yapay zeka destekli belge ayıklama hizmeti

Metin Analizi

Duyguları ve konuları kolayca değerlendirerek kullanıcıların ne istediğini anlayın

Translator Metin Çevirisi

Basit bir REST API çağrısıyla kolayca makine çevirisi yapın

Soru-Cevap Oluşturma

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

Language Understanding

Uygulamalarınıza kullanıcılarınızın verdiği komutları anlamayı öğretin

Tam Ekran Okuyucu ÖNİZLEME

Tüm yaş ve beceri gruplarından kullanıcılara metin okuyup anlamada destek olun

Konuşma Hizmetleri

Konuşmayı metne dönüştürme, metin okuma ve konuşma çevirisi için birleşik konuşma hizmetleri

Konuşmacı Tanıma ÖNİZLEME

Tek tek konuşmacıları belirlemek ve doğrulamak için konuşma özelliklerinden yararlanın

Content Moderator

Otomatik görüntü, metin ve video denetimi

Anomali Algılayıcısı ÖNİZLEME

Uygulamalarınıza anomali algılama özelliklerini kolayca ekleyin.

Kişiselleştirme ÖNİZLEME

Kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimi sağlayan bir AI hizmeti

Uygulamanızı güçlendirmeye hazır mısınız?