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按主題對圖像進行分類

04/17/2019

本文內(nèi)容

除了標記和說明以外，計算機視覺還返回圖像中檢測到的基于分類的類別。 不同于標記，類別是在父/子繼承層次結構中組織的，并且數(shù)量更少(86 個，與數(shù)千個標記截然相反)。 所有類別名稱均采用英語。 它可以單獨完成分類，也可以與新的標記模型共同完成。

86 類別概念

計算機視覺可以使用下圖中 86 個類別的列表廣泛或具體地對圖像進行分類。 有關文本格式的完整分類，請參閱類別分類。

圖像分類示例

以下 JSON 響應表明計算機視覺在基于視覺特征對示例圖像進行分類時返回的內(nèi)容。

{

"categories": [

{

"name": "people_",

"score": 0.81640625

}

],

"requestId": "bae7f76a-1cc7-4479-8d29-48a694974705",

"metadata": {

"height": 200,

"width": 300,

"format": "Jpeg"

}

}

下表說明了典型的圖像集以及計算機視覺為每個圖像返回的類別。

映像

類別

people_group

animal_dog

outdoor_mountain

food_bread

使用 API

分類功能屬于分析圖像 API。 可以通過本機 SDK 或 REST 調(diào)用來調(diào)用此 API。 將 Categories 包括在 visualFeatures 查詢參數(shù)中。 然后，在獲取完整 JSON 響應時，就只需分析 "categories" 部分內(nèi)容的字符串。

后續(xù)步驟

了解標記圖像和描述圖像的相關概念。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的计算机视觉和图像分类,图像分类 - 计算机视觉 - Azure Cognitive Services | Microsoft Docs...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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