이미지 분류

Image Analysis 3.2는 태그 지정 및 설명 외에도 이미지에서 감지된 분류 기반 범주를 반환할 수 있습니다. 태그와 달리, 범주는 부모/자식 계층으로 구성되고 개수가 더 적습니다(태그는 수천 개인 반면 86개). 모든 범주 이름은 영어입니다. 범주는 단독으로 또는 최신 태그 모델과 함께 수행될 수 있습니다.

86개 범주 분류

Azure AI 비전은 다음 다이어그램에 나온 86개 범주 목록을 사용하여 이미지를 광범위하게 또는 구체적으로 범주화할 수 있습니다. 전체 분류를 텍스트 형식으로 보려면 범주 분류를 참조하세요.

이미지 분류 예제

다음 JSON 응답에서는 해당 시각적 기능에 따라 예제 이미지를 범주화할 때 Azure AI 비전이 반환하는 내용을 보여줍니다.

{
    "categories": [
        {
            "name": "people_",
            "score": 0.81640625
        }
    ],
    "requestId": "bae7f76a-1cc7-4479-8d29-48a694974705",
    "metadata": {
        "height": 200,
        "width": 300,
        "format": "Jpeg"
    }
}

다음 표에서는 각 이미지에 대해 Azure AI 비전에서 반환된 일반적인 이미지 집합 및 범주를 보여줍니다.

이미지	범주
	people_group
	animal_dog
	outdoor_mountain
	food_bread

API 사용

분류 기능은 Analyze Image 3.2 API의 일부입니다. 이 API는 네이티브 SDK 또는 REST 호출을 통해 호출할 수 있습니다. visualFeatures 쿼리 매개 변수에 Categories를 포함합니다. 그런 다음, 전체 JSON 응답을 받으면 "categories" 섹션의 내용에 대한 문자열을 구문 분석하기만 하면 됩니다.

• 빠른 시작: Vision REST API 또는 클라이언트 라이브러리

다음 단계

이미지에 태그를 지정하고 이미지를 설명하는 것과 관련된 개념을 알아봅니다.