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按主题对图像进行分类

04/17/2019

本文内容

除了标记和说明以外，计算机视觉还返回图像中检测到的基于分类的类别。 不同于标记，类别是在父/子继承层次结构中组织的，并且数量更少(86 个，与数千个标记截然相反)。 所有类别名称均采用英语。 它可以单独完成分类，也可以与新的标记模型共同完成。

86 类别概念

计算机视觉可以使用下图中 86 个类别的列表广泛或具体地对图像进行分类。 有关文本格式的完整分类，请参阅类别分类。

图像分类示例

以下 JSON 响应表明计算机视觉在基于视觉特征对示例图像进行分类时返回的内容。

{

"categories": [

{

"name": "people_",

"score": 0.81640625

}

],

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

"metadata": {

"height": 200,

"width": 300,

"format": "Jpeg"

}

}

下表说明了典型的图像集以及计算机视觉为每个图像返回的类别。

映像

类别

people_group

animal_dog

outdoor_mountain

food_bread

使用 API

分类功能属于分析图像 API。 可以通过本机 SDK 或 REST 调用来调用此 API。 将 Categories 包括在 visualFeatures 查询参数中。 然后，在获取完整 JSON 响应时，就只需分析 "categories" 部分内容的字符串。

后续步骤

了解标记图像和描述图像的相关概念。

总结

以上是生活随笔为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...的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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