Installieren des Bildanalyse-SDK

Referenzdokumentation | Paket (NuGet) | Beispiele

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie das Bildanalyse-SDK für C# installieren.

Plattformanforderungen

Das Bildanalyse-SDK für C# ist mit Windows, Linux und macOS kompatibel.

• .NET installiert. Diese Installation enthält auch die .NET CLI.

Installieren des Bildanalyse-SDK für C#

Das Bildanalyse-SDK für C# ist als NuGet-Paket verfügbar und implementiert .NET Standard 2.0. Weitere Informationen finden Sie unter Azure.AI.Vision.ImageAnalysis.

Terminal

Das Bildanalyse-SDK für C# kann über die .NET CLI installiert werden. Um einen Paketverweis in Ihrer Projektdatei hinzuzufügen, führen Sie den folgenden Befehl in dem Ordner aus, in dem sich die Datei vom Typ .csproj befindet:

dotnet add package  Azure.AI.Vision.ImageAnalysis --prerelease

PowerShell

Das Bildanalyse-SDK für C# kann über die .NET CLI installiert werden. Um einen Paketverweis in Ihrer Projektdatei hinzuzufügen, führen Sie den folgenden Befehl in dem Ordner aus, in dem sich die Datei vom Typ .csproj befindet:

Install-Package Azure.AI.Vision.ImageAnalysis --prerelease

Visual Studio

Öffnen Sie Visual Studio, und erstellen Sie ein neues Anwendungsprojekt. Installieren Sie dann das Client-SDK, indem Sie im Projektmappen-Explorer mit der rechten Maustaste auf die Projektmappe klicken und NuGet-Pakete verwalten auswählen. Wählen Sie im daraufhin geöffneten Paket-Manager die Option Durchsuchen aus, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Vorabversion einbeziehen, und suchen Sie nach Azure.AI.Vision.ImageAnalysis. Wählen Sie Installieren aus.

Referenzdokumentation | Paket (PyPi) | Beispiele

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie das Bildanalyse-SDK für Python installieren.

Plattformanforderungen

Das Bildanalyse-SDK für Python ist mit Windows, Linux und macOS kompatibel.

Installieren des Bildanalyse-SDK für Python

Bevor Sie das Bildanalyse-SDK für Python installieren, stellen Sie sicher, dass die Plattformanforderungen erfüllt sind.

Auswählen des Tools oder der IDE

Terminal

Installation über ein Terminal

Um das Bildanalyse-SDK für Python zu installieren, führen Sie diesen Befehl in einem Terminal aus.

pip install azure-ai-vision-imageanalysis

Upgrade auf das neueste Bildanalyse-SDK

Um ein Upgrade auf das neueste Bildanalyse-SDK durchzuführen, führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminal aus:

pip install --upgrade azure-ai-vision-imageanalysis

Sie können überprüfen, welche Version des Bildanalyse-SDK für Python derzeit installiert ist, indem Sie diesen Befehl in einem Terminal ausführen:

pip list

VS Code

Installieren des Bildanalyse-SDK mithilfe von Visual Studio Code

So installieren Sie das Bildanalyse-SDK für Python:

1. Laden Sie Visual Studio Code herunter, und installieren Sie die Software.

2. Führen Sie Visual Studio Code aus, und installieren Sie die Python-Erweiterung:

   1. Wählen Sie Datei>Einstellungen>Erweiterungen aus.
   2. Suchen Sie nach Python, wählen Sie die Python-Erweiterung für Visual Studio Code von Microsoft aus, und wählen Sie dann Installieren aus.

   

3. Wählen Sie Terminal>Neues Terminal aus, um ein Terminal in Visual Studio Code zu öffnen.

4. Führen Sie in der Eingabeaufforderung des Terminals den folgenden Befehl aus, um das Paket mit dem Bildanalyse-SDK für Python zu installieren.

   pip install azure-ai-vision-imageanalysis
   

5. Um ein Upgrade auf das neueste Bildanalyse-SDK durchzuführen, führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminal aus:

   pip install --upgrade azure-ai-vision-imageanalysis
   

6. Sie können überprüfen, welche Version des Bildanalyse-SDK für Python derzeit installiert ist, indem Sie diesen Befehl ausführen:

   pip list
   

Weitere Informationen zu Visual Studio Code und Python finden Sie in der Visual Studio Code-Dokumentation und im Python-Tutorial für Visual Studio Code.

Referenzdokumentation | Maven-Paket | Stichproben

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie das Bildanalyse-SDK für Java installieren.

Plattformanforderungen

Das Bildanalyse-SDK für Java ist mit Windows, Linux und macOS kompatibel.

• Java Development Kit (JDK), Version 8 oder höher.

Windows

Unter Windows müssen Sie die 64-Bit-Zielarchitektur verwenden. Windows 10 oder höher ist erforderlich.

Das Java SDK verwendet native Binärdateien. Sie müssen das Microsoft Visual C++ Redistributable für Visual Studio 2015, 2017, 2019 und 2022 für Ihre Plattform installieren. Bei der Erstinstallation dieses Pakets ist möglicherweise ein Neustart erforderlich.

Linux

Das Bildanalyse-SDK für Java unterstützt nur Ubuntu 18.04/20.04/22.04 und Debian 9/10/11 auf einer x64-Architektur bei Verwendung mit Linux.

Wichtig

Verwenden Sie das neueste LTS-Release der Linux-Distribution. Wenn Sie beispielsweise Ubuntu 20.04 LTS verwenden, verwenden Sie das neueste Release von Ubuntu 20.04.X.

Das Bildanalyse-SDK hängt von den folgenden Linux-Systembibliotheken ab:

• Freigegebene Bibliotheken der GNU C-Bibliothek, einschließlich der POSIX Threads Programming-Bibliothek libpthreads
• OpenSSL-Bibliothek (libssl), Version 1.x

Wichtig

Das Bildanalyse-SDK unterstützt OpenSSL 3.0 noch nicht, das in Ubuntu 22.04 und Debian 12 standardmäßig verwendet wird.

Um OpenSSL 1.x aus den Quellen auf Debian/Ubuntu-basierten Systemen zu installieren, auf denen es nicht vorhanden ist, tun Sie Folgendes:

wget -O - https://www.openssl.org/source/openssl-1.1.1u.tar.gz | tar zxf -
cd openssl-1.1.1u
./config --prefix=/usr/local
make -j $(nproc)
sudo make install_sw install_ssldirs
sudo ldconfig -v
export SSL_CERT_DIR=/etc/ssl/certs

Hinweise zur Installation:

• Durchsuchen Sie https://www.openssl.org/source/ für die neueste OpenSSL 1.x-Version, die verwendet werden soll.
• Die Einstellung von SSL_CERT_DIR muss systemweit oder zumindest in der Konsole wirksam sein, in der Anwendungen, die das Bildanalyse-SDK verwenden, gestartet werden. Andernfalls findet OpenSSL 1.x, das unter /usr/local installiert ist, möglicherweise keine Zertifikate.
• Stellen Sie sicher, dass die Konsolenausgabe von ldconfig -v/usr/local/lib enthält, wie es auf modernen Systemen standardmäßig der Fall sein sollte. Wenn dies nicht der Fall ist, legen Sie LD_LIBRARY_PATH (mit demselben Bereich wie SSL_CERT_DIR) fest, um /usr/local/lib dem folgenden Bibliothekspfad hinzuzufügen:

  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
  

Ubuntu 18.04/20.04/22.04

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential libssl-dev wget

Debian 9/10/11

Um das Bildanalyse-SDK in Alpine Linux zu verwenden, erstellen Sie eine Debian chroot-Umgebung gemäß der Dokumentation im Alpine Linux-Wiki unter Ausführen von glibc-Programmen. Führen Sie anschließend die hier aufgeführten Anweisungen für Debian aus.

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential libssl-dev wget

JAVA Development Kit

Java 8 oder höher ist erforderlich.

Installieren Sie ein Java Development Kit (JDK), z. B. Azul Zulu OpenJDK, Microsoft Build of OpenJDK, Oracle Java oder Ihr bevorzugtes JDK.

Führen Sie java -version über eine Befehlszeile aus, um die erfolgreiche Installation zu bestätigen und die Version anzuzeigen. Stellen Sie sicher, dass die Java-Installation in der Systemarchitektur nativ ist und nicht über Emulation ausgeführt wird.

Installieren des Bildanalyse-SDK für Java

Das Bildanalyse-SDK für Java ist als Maven-Paket verfügbar. Weitere Informationen finden Sie im Paket azure-ai-vision-imageanalysis im Maven-Repository.

Maven

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das Bildanalyse-SDK für Java mithilfe von Apache Maven zu installieren:

1. Installieren Sie Apache Maven. Installieren Sie es unter Linux über die Verteilungsrepositorys, falls verfügbar.

2. Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung, und führen Sie mvn -v aus, um die erfolgreiche Installation zu bestätigen.

3. Öffnen Sie am gewünschten Speicherort für das neue Projekt eine Eingabeaufforderung, und erstellen Sie eine neue pom.xml-Datei.

4. Kopieren Sie den folgenden XML-Inhalt in Ihre pom.xml-Datei:

   <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
   xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
   xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
     <groupId>azure.ai.vision.imageanalysis.samples</groupId>
     <artifactId>image-analysis-quickstart</artifactId>
     <version>0.0</version>
     <dependencies>
       <dependency>
         <groupId>com.azure</groupId>
         <artifactId>azure-ai-vision-imageanalysis</artifactId>
         <version>1.0.0-beta.1</version>
       </dependency>
       <dependency>
         <groupId>org.slf4j</groupId>
         <artifactId>slf4j-nop</artifactId>
         <version>1.7.36</version> 
       </dependency>
     </dependencies>
   </project>
   

5. Aktualisieren Sie den Versionswert in <version>1.0.0-beta.1</version> basierend auf der neuesten Version, die Sie im Maven-Repository für das Paket azure-ai-vision-imageanalysis finden.

6. Führen Sie den folgenden Maven-Befehl aus, um das Bildanalyse-SDK und Abhängigkeiten zu installieren.

   mvn clean dependency:copy-dependencies
   

7. Vergewissern Sie sich, dass der Pfad target\dependency des lokalen Ordners erstellt wurde und .jar-Dateien enthält, einschließlich der drei Dateien namens azure-ai-vision-*.jar

Gradle

1. Installieren Sie Gradle.
2. Führen Sie gradle -v in einer Eingabeaufforderung aus, um die erfolgreiche Installation zu bestätigen.
3. Erstellen Sie Ihre Java-Anwendung mit Gradle. Weitere Informationen finden Sie unter Beispiel zum Erstellen von Java-Anwendungen.
4. Aktualisieren Sie Ihre build.gradle-Datei, indem Sie vier neue Abhängigkeiten einfügen:

   dependencies {
       implementation 'com.azure:azure-ai-vision-imageanalysis:1.0.0-beta.1'
       implementation 'org.slf4j:slf4j-nop:1.7.36'
   }
   

5. Aktualisieren Sie den Versionswert in com.azure:azure-ai-vision-imageanalysis:1.0.0-beta.1 basierend auf der neuesten Version, die Sie im Maven-Repository für das Paket azure-ai-vision-imageanalysis finden.
6. Aktualisieren Sie Ihre Java-Anwendung, um die Bildanalyse mithilfe des Bildanalyse-SDK durchzuführen, Ihre Anwendung zu kompilieren und auszuführen.

Referenzdokumentation | Paket (npm) | Beispiele

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie das Bildanalyse-SDK für JavaScript installieren.

Plattformanforderungen

Das Bildanalyse-SDK für JavaScript ist mit Windows, Linux und macOS kompatibel.

Installieren des Bildanalyse-SDK für JavaScript

Installieren Sie die Bildanalyse-Clientbibliothek für JavaScript mit npm:

npm install @azure-rest/ai-vision-image-analysis

Nächste Schritte

Befolgen Sie den Schnellstart für die Bildanalyse, um zu beginnen.