Guia de início rápido: Análise de Imagem 4.0

Artigo
09/03/2024

Introdução à API REST Análise de Imagens 4.0 ou SDK do cliente para configurar um aplicativo básico de análise de imagem. O serviço de Análise de Imagem fornece algoritmos de IA para processar imagens e retornar informações sobre seus recursos visuais. Siga essas etapas para instalar um pacote no seu aplicativo e experimentar o código de exemplo.

Use o SDK do cliente de análise de imagem para .NET para ler texto em uma imagem e gerar uma legenda de imagem. Este início rápido analisa uma imagem remota e imprime os resultados no console.

Documentação de referência | Pacote (NuGet) | Exemplos

Dica

A API de Análise 4.0 pode fazer várias operações diferentes. Confira o guia de instruções da Análise de Imagem para obter exemplos que mostram todos os recursos disponíveis.

Pré-requisitos

Uma assinatura do Azure – crie uma gratuitamente

O IDE do Visual Studio com a carga de trabalho de desenvolvimento da área de trabalho do .NET habilitada. Ou se não planeja usar o IDE do Visual Studio, você precisará do SDK do .NET instalado.
Depois de obter a assinatura do Azure, crie um recurso da Pesquisa Visual Computacional no portal do Azure. Para usar o recurso de legenda neste início rápido, você deve criar seu recurso em uma das regiões do Azure com suporte (consulte Legendas de imagem). Após a implantação, selecione Ir para recurso.
- Você precisará da chave e do ponto de extremidade do recurso que você criar para conectar seu aplicativo ao serviço de Visão de IA do Azure.
- Use o tipo de preço gratuito (F0) para experimentar o serviço e atualizar mais tarde para um nível pago para produção.

Configurar o configurar

Criar um aplicativo em C#.

Visual Studio IDE
CLI

Abra o Visual Studio e, em Começar, selecione Criar um novo projeto. Defina os filtros de modelo para C#/Todas as Plataformas/Console. Selecione Aplicativo de Console (aplicativo de linha de comando que pode ser executado em .NET no Windows, Linux e macOS) e escolha Avançar. Atualize o nome do projeto para ImageAnalysisQuickstart e escolha Avançar. Selecione .NET 6.0 ou superior e escolha Criar para criar o projeto.

Instalar o cliente SDK

Depois de criar um projeto, instale o SDK do cliente clicando com o botão direito do mouse na solução do projeto no Gerenciador de Soluções e selecionando Gerenciar Pacotes NuGet. No gerenciador de pacotes aberto, selecione Procurar, marque Incluir pré-lançamento e pesquise Azure.AI.Vision.ImageAnalysis. Selecione Instalar.

Em uma janela de console (como cmd, PowerShell ou Bash), use o comando dotnet new para criar um novo aplicativo do console com o nome image-analysis-quickstart. Esse comando cria um projeto simples C# "Olá, Mundo" com um arquivo de origem único: Program.cs.

dotnet new console -n image-analysis-quickstart

Altere o diretório para a pasta do aplicativo recém-criado. É possível criar o aplicativo com:

dotnet build

A saída de compilação não deve conter nenhum aviso ou erro.

...
Build succeeded.
  0 Warning(s)
  0 Error(s)
...

Instalar o cliente SDK

Dentro do diretório do aplicativo, instale o SDK de Análise de Imagem para .NET com o seguinte comando:

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

Criar variáveis de ambiente

Nesse exemplo, grave as credenciais em variáveis de ambiente no computador local que executa o aplicativo.

Acesse o portal do Azure. Se o recurso que você criou na seção Pré-requisitos tiver sido implantado com sucesso, selecione Ir para o Recurso em Próximas Etapas. Encontre a chave e o ponto de extremidade em Gerenciamento de Recursos na página Chaves e ponto de extremidade. Sua chave de recurso não é igual à sua ID de assinatura do Azure.

Para definir a variável de ambiente da chave e do ponto de extremidade, abra uma janela do console e siga as instruções para o sistema operacional e o ambiente de desenvolvimento.

Para definir a variável de ambiente VISION_KEY, substitua <your_key> por uma das chaves do recurso.
Para definir a variável de ambiente VISION_ENDPOINT, substitua <your_endpoint> pelo ponto de extremidade do recurso.

Importante

Se você usar uma chave de API, armazene-a com segurança em outro lugar, como no Azure Key Vault. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente.

Para obter mais informações sobre a segurança dos serviços de IA, veja Autenticar solicitações para serviços de IA do Azure.

Windows
Linux

setx VISION_KEY <your_key>

setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, é aconselhável reiniciar todos os programas em execução que precisarem lê-las, incluindo a janela do console.

export VISION_KEY=<your_key>

export VISION_ENDPOINT=<your_endpoint>

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, execute source ~/.bashrc na janela do console para que as alterações entrem em vigor.

Analisar a imagem

No diretório do projeto, abra o arquivo Program.cs que foi criado anteriormente com seu novo projeto. Cole o código a seguir:

Dica

O código mostra a análise de uma URL de imagem. Você também pode analisar um arquivo de imagem local ou uma imagem de um buffer de memória. Para mais informações, confira o guia de instruções da Análise de Imagem.

using Azure;
using Azure.AI.Vision.ImageAnalysis;
using System;

public class Program
{
    static void AnalyzeImage()
    {
        string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("VISION_ENDPOINT");
        string key = Environment.GetEnvironmentVariable("VISION_KEY");

        ImageAnalysisClient client = new ImageAnalysisClient(
            new Uri(endpoint),
            new AzureKeyCredential(key));

        ImageAnalysisResult result = client.Analyze(
            new Uri("https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png"),
            VisualFeatures.Caption | VisualFeatures.Read,
            new ImageAnalysisOptions { GenderNeutralCaption = true });

        Console.WriteLine("Image analysis results:");
        Console.WriteLine(" Caption:");
        Console.WriteLine($"   '{result.Caption.Text}', Confidence {result.Caption.Confidence:F4}");

        Console.WriteLine(" Read:");
        foreach (DetectedTextBlock block in result.Read.Blocks)
            foreach (DetectedTextLine line in block.Lines)
            {
                Console.WriteLine($"   Line: '{line.Text}', Bounding Polygon: [{string.Join(" ", line.BoundingPolygon)}]");
                foreach (DetectedTextWord word in line.Words)
                {
                    Console.WriteLine($"     Word: '{word.Text}', Confidence {word.Confidence.ToString("#.####")}, Bounding Polygon: [{string.Join(" ", word.BoundingPolygon)}]");
                }
            }
    }

    static void Main()
    {
        try
        {
            AnalyzeImage();
        }
        catch (Exception e)
        {
            Console.WriteLine(e);
        }
    }
}

Visual Studio IDE
CLI

Crie e execute o aplicativo selecionando Iniciar Depuração no menu Depurar na parte superior da janela do IDE (ou pressione F5).

Crie e execute o aplicativo a partir do seu diretório de aplicativos com estes comandos:

dotnet build
dotnet run

Saída

A saída do console agora deve mostrar algo semelhante ao seguinte texto:

Caption:
   "a person pointing at a screen", Confidence 0.4892
Text:
   Line: '9:35 AM', Bounding polygon {{X=130,Y=129},{X=215,Y=130},{X=215,Y=149},{X=130,Y=148}}
     Word: '9:35', Bounding polygon {{X=131,Y=130},{X=171,Y=130},{X=171,Y=149},{X=130,Y=149}}, Confidence 0.9930
     Word: 'AM', Bounding polygon {{X=179,Y=130},{X=204,Y=130},{X=203,Y=149},{X=178,Y=149}}, Confidence 0.9980
   Line: 'E Conference room 154584354', Bounding polygon {{X=130,Y=153},{X=224,Y=154},{X=224,Y=161},{X=130,Y=161}}
     Word: 'E', Bounding polygon {{X=131,Y=154},{X=135,Y=154},{X=135,Y=161},{X=131,Y=161}}, Confidence 0.1040
     Word: 'Conference', Bounding polygon {{X=142,Y=154},{X=174,Y=154},{X=173,Y=161},{X=141,Y=161}}, Confidence 0.9020
     Word: 'room', Bounding polygon {{X=175,Y=154},{X=189,Y=155},{X=188,Y=161},{X=175,Y=161}}, Confidence 0.7960
     Word: '154584354', Bounding polygon {{X=192,Y=155},{X=224,Y=154},{X=223,Y=162},{X=191,Y=161}}, Confidence 0.8640
   Line: '#: 555-173-4547', Bounding polygon {{X=130,Y=163},{X=182,Y=164},{X=181,Y=171},{X=130,Y=170}}
     Word: '#:', Bounding polygon {{X=131,Y=163},{X=139,Y=164},{X=139,Y=171},{X=131,Y=171}}, Confidence 0.0360
     Word: '555-173-4547', Bounding polygon {{X=142,Y=164},{X=182,Y=165},{X=181,Y=171},{X=142,Y=171}}, Confidence 0.5970
   Line: 'Town Hall', Bounding polygon {{X=546,Y=180},{X=590,Y=180},{X=590,Y=190},{X=546,Y=190}}
     Word: 'Town', Bounding polygon {{X=547,Y=181},{X=568,Y=181},{X=568,Y=190},{X=546,Y=191}}, Confidence 0.9810
     Word: 'Hall', Bounding polygon {{X=570,Y=181},{X=590,Y=181},{X=590,Y=191},{X=570,Y=190}}, Confidence 0.9910
   Line: '9:00 AM - 10:00 AM', Bounding polygon {{X=546,Y=191},{X=596,Y=192},{X=596,Y=200},{X=546,Y=199}}
     Word: '9:00', Bounding polygon {{X=546,Y=192},{X=555,Y=192},{X=555,Y=200},{X=546,Y=200}}, Confidence 0.0900
     Word: 'AM', Bounding polygon {{X=557,Y=192},{X=565,Y=192},{X=565,Y=200},{X=557,Y=200}}, Confidence 0.9910
     Word: '-', Bounding polygon {{X=567,Y=192},{X=569,Y=192},{X=569,Y=200},{X=567,Y=200}}, Confidence 0.6910
     Word: '10:00', Bounding polygon {{X=570,Y=192},{X=585,Y=193},{X=584,Y=200},{X=570,Y=200}}, Confidence 0.8850
     Word: 'AM', Bounding polygon {{X=586,Y=193},{X=593,Y=194},{X=593,Y=200},{X=586,Y=200}}, Confidence 0.9910
   Line: 'Aaron Buaion', Bounding polygon {{X=543,Y=201},{X=581,Y=201},{X=581,Y=208},{X=543,Y=208}}
     Word: 'Aaron', Bounding polygon {{X=545,Y=202},{X=560,Y=202},{X=559,Y=208},{X=544,Y=208}}, Confidence 0.6020
     Word: 'Buaion', Bounding polygon {{X=561,Y=202},{X=580,Y=202},{X=579,Y=208},{X=560,Y=208}}, Confidence 0.2910        
   Line: 'Daily SCRUM', Bounding polygon {{X=537,Y=259},{X=575,Y=260},{X=575,Y=266},{X=537,Y=265}}
     Word: 'Daily', Bounding polygon {{X=538,Y=259},{X=551,Y=260},{X=550,Y=266},{X=538,Y=265}}, Confidence 0.1750
     Word: 'SCRUM', Bounding polygon {{X=552,Y=260},{X=570,Y=260},{X=570,Y=266},{X=551,Y=266}}, Confidence 0.1140
   Line: '10:00 AM 11:00 AM', Bounding polygon {{X=536,Y=266},{X=590,Y=266},{X=590,Y=272},{X=536,Y=272}}
     Word: '10:00', Bounding polygon {{X=539,Y=267},{X=553,Y=267},{X=552,Y=273},{X=538,Y=272}}, Confidence 0.8570
     Word: 'AM', Bounding polygon {{X=554,Y=267},{X=561,Y=267},{X=560,Y=273},{X=553,Y=273}}, Confidence 0.9980
     Word: '11:00', Bounding polygon {{X=564,Y=267},{X=578,Y=267},{X=577,Y=273},{X=563,Y=273}}, Confidence 0.4790
     Word: 'AM', Bounding polygon {{X=579,Y=267},{X=586,Y=267},{X=585,Y=273},{X=578,Y=273}}, Confidence 0.9940
   Line: 'Churlette de Crum', Bounding polygon {{X=538,Y=273},{X=584,Y=273},{X=585,Y=279},{X=538,Y=279}}
     Word: 'Churlette', Bounding polygon {{X=539,Y=274},{X=562,Y=274},{X=561,Y=279},{X=538,Y=279}}, Confidence 0.4640     
     Word: 'de', Bounding polygon {{X=563,Y=274},{X=569,Y=274},{X=568,Y=279},{X=562,Y=279}}, Confidence 0.8100
     Word: 'Crum', Bounding polygon {{X=570,Y=274},{X=582,Y=273},{X=581,Y=279},{X=569,Y=279}}, Confidence 0.8850
   Line: 'Quarterly NI Hands', Bounding polygon {{X=538,Y=295},{X=588,Y=295},{X=588,Y=301},{X=538,Y=302}}
     Word: 'Quarterly', Bounding polygon {{X=540,Y=296},{X=562,Y=296},{X=562,Y=302},{X=539,Y=302}}, Confidence 0.5230     
     Word: 'NI', Bounding polygon {{X=563,Y=296},{X=570,Y=296},{X=570,Y=302},{X=563,Y=302}}, Confidence 0.3030
     Word: 'Hands', Bounding polygon {{X=572,Y=296},{X=588,Y=296},{X=588,Y=302},{X=571,Y=302}}, Confidence 0.6130
   Line: '11.00 AM-12:00 PM', Bounding polygon {{X=536,Y=304},{X=588,Y=303},{X=588,Y=309},{X=536,Y=310}}
     Word: '11.00', Bounding polygon {{X=538,Y=304},{X=552,Y=304},{X=552,Y=310},{X=538,Y=310}}, Confidence 0.6180
     Word: 'AM-12:00', Bounding polygon {{X=554,Y=304},{X=578,Y=304},{X=577,Y=310},{X=553,Y=310}}, Confidence 0.2700      
     Word: 'PM', Bounding polygon {{X=579,Y=304},{X=586,Y=304},{X=586,Y=309},{X=578,Y=310}}, Confidence 0.6620
   Line: 'Bebek Shaman', Bounding polygon {{X=538,Y=310},{X=577,Y=310},{X=577,Y=316},{X=538,Y=316}}
     Word: 'Bebek', Bounding polygon {{X=539,Y=310},{X=554,Y=310},{X=554,Y=317},{X=539,Y=316}}, Confidence 0.6110
     Word: 'Shaman', Bounding polygon {{X=555,Y=310},{X=576,Y=311},{X=576,Y=317},{X=555,Y=317}}, Confidence 0.6050        
   Line: 'Weekly stand up', Bounding polygon {{X=537,Y=332},{X=582,Y=333},{X=582,Y=339},{X=537,Y=338}}
     Word: 'Weekly', Bounding polygon {{X=538,Y=332},{X=557,Y=333},{X=556,Y=339},{X=538,Y=338}}, Confidence 0.6060        
     Word: 'stand', Bounding polygon {{X=558,Y=333},{X=572,Y=334},{X=571,Y=340},{X=557,Y=339}}, Confidence 0.4890
     Word: 'up', Bounding polygon {{X=574,Y=334},{X=580,Y=334},{X=580,Y=340},{X=573,Y=340}}, Confidence 0.8150
   Line: '12:00 PM-1:00 PM', Bounding polygon {{X=537,Y=340},{X=583,Y=340},{X=583,Y=347},{X=536,Y=346}}
     Word: '12:00', Bounding polygon {{X=539,Y=341},{X=553,Y=341},{X=552,Y=347},{X=538,Y=347}}, Confidence 0.8260
     Word: 'PM-1:00', Bounding polygon {{X=554,Y=341},{X=575,Y=341},{X=574,Y=347},{X=553,Y=347}}, Confidence 0.2090       
     Word: 'PM', Bounding polygon {{X=576,Y=341},{X=583,Y=341},{X=582,Y=347},{X=575,Y=347}}, Confidence 0.0390
   Line: 'Delle Marckre', Bounding polygon {{X=538,Y=347},{X=582,Y=347},{X=582,Y=352},{X=538,Y=353}}
     Word: 'Delle', Bounding polygon {{X=540,Y=348},{X=559,Y=347},{X=558,Y=353},{X=539,Y=353}}, Confidence 0.5800
     Word: 'Marckre', Bounding polygon {{X=560,Y=347},{X=582,Y=348},{X=582,Y=353},{X=559,Y=353}}, Confidence 0.2750       
   Line: 'Product review', Bounding polygon {{X=538,Y=370},{X=577,Y=370},{X=577,Y=376},{X=538,Y=375}}
     Word: 'Product', Bounding polygon {{X=539,Y=370},{X=559,Y=371},{X=558,Y=376},{X=539,Y=376}}, Confidence 0.6150       
     Word: 'review', Bounding polygon {{X=560,Y=371},{X=576,Y=371},{X=575,Y=376},{X=559,Y=376}}, Confidence 0.0400

Limpar os recursos

Se quiser limpar e remover uma assinatura dos Serviços de IA do Azure, você poderá excluir o recurso ou grupo de recursos. Excluir o grupo de recursos também exclui todos os recursos associados a ele.

Próximas etapas

Neste guia de início rápido, você aprendeu a instalar o SDK do cliente da Análise de Imagem e a fazer chamadas básicas de análise de imagem. A seguir, saiba mais sobre os recursos da API de Análise 4.0.

Chamar a API de Análise de Imagem 4.0

Visão geral da Análise de Imagens
O código-fonte de exemplo pode ser encontrado no GitHub.

Use o SDK do cliente de análise de imagem para Python para ler texto em uma imagem e gerar uma legenda de imagem. Este início rápido analisa uma imagem remota e imprime os resultados no console.

Documentação de referência | Pacote (PyPi) | Amostras

Dica

A API de Análise 4.0 pode fazer várias operações diferentes. Confira o guia de instruções da Análise de Imagem para obter exemplos que mostram todos os recursos disponíveis.

Pré-requisitos

Uma assinatura do Azure – crie uma gratuitamente
Python 3.x. A instalação do Python deve incluir o pip. Você pode executar pip --version na linha de comando para verificar se o pip está instalado. Instale a versão mais recente do Python para obter o pip.
Depois de obter a assinatura do Azure, crie um recurso da Pesquisa Visual Computacional no portal do Azure. Para usar o recurso de legenda neste início rápido, você deve criar seu recurso em uma das regiões do Azure com suporte (consulte Legendas de imagem para obter a lista de regiões). Após a implantação, selecione Ir para recurso.
- Você precisará da chave e do ponto de extremidade do recurso que você criar para conectar seu aplicativo ao serviço de Visão de IA do Azure.
- Use o tipo de preço gratuito (F0) para experimentar o serviço e atualizar mais tarde para um nível pago para produção.

Criar variáveis de ambiente

Nesse exemplo, grave as credenciais em variáveis de ambiente no computador local que executa o aplicativo.

Para definir a variável de ambiente da chave e do ponto de extremidade, abra uma janela do console e siga as instruções para o sistema operacional e o ambiente de desenvolvimento.

Para definir a variável de ambiente VISION_KEY, substitua <your_key> por uma das chaves do recurso.
Para definir a variável de ambiente VISION_ENDPOINT, substitua <your_endpoint> pelo ponto de extremidade do recurso.

Importante

Se você usar uma chave de API, armazene-a com segurança em outro lugar, como no Azure Key Vault. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente.

Para obter mais informações sobre a segurança dos serviços de IA, veja Autenticar solicitações para serviços de IA do Azure.

Windows
Linux

setx VISION_KEY <your_key>

setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, é aconselhável reiniciar todos os programas em execução que precisarem lê-las, incluindo a janela do console.

export VISION_KEY=<your_key>

export VISION_ENDPOINT=<your_endpoint>

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, execute source ~/.bashrc na janela do console para que as alterações entrem em vigor.

Analisar a imagem

Abra um prompt de comando onde você deseja criar o projeto e crie um arquivo chamado quickstart.py.
Execute este comando para instalar o SDK de Análise de Imagem:
```
pip install azure-ai-vision-imageanalysis
```

Copie o seguinte código em quickstart.py:

Dica

O código mostra a análise de uma URL de imagem. Você também pode analisar uma imagem do buffer de memória do programa. Para mais informações, confira o guia de instruções da Análise de Imagem.

import os
from azure.ai.vision.imageanalysis import ImageAnalysisClient
from azure.ai.vision.imageanalysis.models import VisualFeatures
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# Set the values of your computer vision endpoint and computer vision key
# as environment variables:
try:
    endpoint = os.environ["VISION_ENDPOINT"]
    key = os.environ["VISION_KEY"]
except KeyError:
    print("Missing environment variable 'VISION_ENDPOINT' or 'VISION_KEY'")
    print("Set them before running this sample.")
    exit()

# Create an Image Analysis client
client = ImageAnalysisClient(
    endpoint=endpoint,
    credential=AzureKeyCredential(key)
)

# Get a caption for the image. This will be a synchronously (blocking) call.
result = client.analyze_from_url(
    image_url="https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png",
    visual_features=[VisualFeatures.CAPTION, VisualFeatures.READ],
    gender_neutral_caption=True,  # Optional (default is False)
)

print("Image analysis results:")
# Print caption results to the console
print(" Caption:")
if result.caption is not None:
    print(f"   '{result.caption.text}', Confidence {result.caption.confidence:.4f}")

# Print text (OCR) analysis results to the console
print(" Read:")
if result.read is not None:
    for line in result.read.blocks[0].lines:
        print(f"   Line: '{line.text}', Bounding box {line.bounding_polygon}")
        for word in line.words:
            print(f"     Word: '{word.text}', Bounding polygon {word.bounding_polygon}, Confidence {word.confidence:.4f}")

Execute o aplicativo com o comando python no arquivo do guia de início rápido.
```
python quickstart.py
```

Saída

A saída do console agora deve mostrar algo semelhante ao seguinte texto:

Caption:
   'a person pointing at a screen', Confidence 0.4892
Text:
   Line: '9:35 AM', Bounding polygon {130, 129, 215, 130, 215, 149, 130, 148}
     Word: '9:35', Bounding polygon {131, 130, 171, 130, 171, 149, 130, 149}, Confidence 0.9930
     Word: 'AM', Bounding polygon {179, 130, 204, 130, 203, 149, 178, 149}, Confidence 0.9980
   Line: 'E Conference room 154584354', Bounding polygon {130, 153, 224, 154, 224, 161, 130, 161}
     Word: 'E', Bounding polygon {131, 154, 135, 154, 135, 161, 131, 161}, Confidence 0.1040
     Word: 'Conference', Bounding polygon {142, 154, 174, 154, 173, 161, 141, 161}, Confidence 0.9020
     Word: 'room', Bounding polygon {175, 154, 189, 155, 188, 161, 175, 161}, Confidence 0.7960
     Word: '154584354', Bounding polygon {192, 155, 224, 154, 223, 162, 191, 161}, Confidence 0.8640
   Line: '#: 555-173-4547', Bounding polygon {130, 163, 182, 164, 181, 171, 130, 170}
     Word: '#:', Bounding polygon {131, 163, 139, 164, 139, 171, 131, 171}, Confidence 0.0360
     Word: '555-173-4547', Bounding polygon {142, 164, 182, 165, 181, 171, 142, 171}, Confidence 0.5970
   Line: 'Town Hall', Bounding polygon {546, 180, 590, 180, 590, 190, 546, 190}
     Word: 'Town', Bounding polygon {547, 181, 568, 181, 568, 190, 546, 191}, Confidence 0.9810
     Word: 'Hall', Bounding polygon {570, 181, 590, 181, 590, 191, 570, 190}, Confidence 0.9910
   Line: '9:00 AM - 10:00 AM', Bounding polygon {546, 191, 596, 192, 596, 200, 546, 199}
     Word: '9:00', Bounding polygon {546, 192, 555, 192, 555, 200, 546, 200}, Confidence 0.0900
     Word: 'AM', Bounding polygon {557, 192, 565, 192, 565, 200, 557, 200}, Confidence 0.9910
     Word: '-', Bounding polygon {567, 192, 569, 192, 569, 200, 567, 200}, Confidence 0.6910
     Word: '10:00', Bounding polygon {570, 192, 585, 193, 584, 200, 570, 200}, Confidence 0.8850
     Word: 'AM', Bounding polygon {586, 193, 593, 194, 593, 200, 586, 200}, Confidence 0.9910
   Line: 'Aaron Buaion', Bounding polygon {543, 201, 581, 201, 581, 208, 543, 208}
     Word: 'Aaron', Bounding polygon {545, 202, 560, 202, 559, 208, 544, 208}, Confidence 0.6020
     Word: 'Buaion', Bounding polygon {561, 202, 580, 202, 579, 208, 560, 208}, Confidence 0.2910
   Line: 'Daily SCRUM', Bounding polygon {537, 259, 575, 260, 575, 266, 537, 265}
     Word: 'Daily', Bounding polygon {538, 259, 551, 260, 550, 266, 538, 265}, Confidence 0.1750
     Word: 'SCRUM', Bounding polygon {552, 260, 570, 260, 570, 266, 551, 266}, Confidence 0.1140
   Line: '10:00 AM 11:00 AM', Bounding polygon {536, 266, 590, 266, 590, 272, 536, 272}
     Word: '10:00', Bounding polygon {539, 267, 553, 267, 552, 273, 538, 272}, Confidence 0.8570
     Word: 'AM', Bounding polygon {554, 267, 561, 267, 560, 273, 553, 273}, Confidence 0.9980
     Word: '11:00', Bounding polygon {564, 267, 578, 267, 577, 273, 563, 273}, Confidence 0.4790
     Word: 'AM', Bounding polygon {579, 267, 586, 267, 585, 273, 578, 273}, Confidence 0.9940
   Line: 'Churlette de Crum', Bounding polygon {538, 273, 584, 273, 585, 279, 538, 279}
     Word: 'Churlette', Bounding polygon {539, 274, 562, 274, 561, 279, 538, 279}, Confidence 0.4640
     Word: 'de', Bounding polygon {563, 274, 569, 274, 568, 279, 562, 279}, Confidence 0.8100
     Word: 'Crum', Bounding polygon {570, 274, 582, 273, 581, 279, 569, 279}, Confidence 0.8850
   Line: 'Quarterly NI Hands', Bounding polygon {538, 295, 588, 295, 588, 301, 538, 302}
     Word: 'Quarterly', Bounding polygon {540, 296, 562, 296, 562, 302, 539, 302}, Confidence 0.5230
     Word: 'NI', Bounding polygon {563, 296, 570, 296, 570, 302, 563, 302}, Confidence 0.3030
     Word: 'Hands', Bounding polygon {572, 296, 588, 296, 588, 302, 571, 302}, Confidence 0.6130
   Line: '11.00 AM-12:00 PM', Bounding polygon {536, 304, 588, 303, 588, 309, 536, 310}
     Word: '11.00', Bounding polygon {538, 304, 552, 304, 552, 310, 538, 310}, Confidence 0.6180
     Word: 'AM-12:00', Bounding polygon {554, 304, 578, 304, 577, 310, 553, 310}, Confidence 0.2700
     Word: 'PM', Bounding polygon {579, 304, 586, 304, 586, 309, 578, 310}, Confidence 0.6620
   Line: 'Bebek Shaman', Bounding polygon {538, 310, 577, 310, 577, 316, 538, 316}
     Word: 'Bebek', Bounding polygon {539, 310, 554, 310, 554, 317, 539, 316}, Confidence 0.6110
     Word: 'Shaman', Bounding polygon {555, 310, 576, 311, 576, 317, 555, 317}, Confidence 0.6050
   Line: 'Weekly stand up', Bounding polygon {537, 332, 582, 333, 582, 339, 537, 338}
     Word: 'Weekly', Bounding polygon {538, 332, 557, 333, 556, 339, 538, 338}, Confidence 0.6060
     Word: 'stand', Bounding polygon {558, 333, 572, 334, 571, 340, 557, 339}, Confidence 0.4890
     Word: 'up', Bounding polygon {574, 334, 580, 334, 580, 340, 573, 340}, Confidence 0.8150
   Line: '12:00 PM-1:00 PM', Bounding polygon {537, 340, 583, 340, 583, 347, 536, 346}
     Word: '12:00', Bounding polygon {539, 341, 553, 341, 552, 347, 538, 347}, Confidence 0.8260
     Word: 'PM-1:00', Bounding polygon {554, 341, 575, 341, 574, 347, 553, 347}, Confidence 0.2090
     Word: 'PM', Bounding polygon {576, 341, 583, 341, 582, 347, 575, 347}, Confidence 0.0390
   Line: 'Delle Marckre', Bounding polygon {538, 347, 582, 347, 582, 352, 538, 353}
     Word: 'Delle', Bounding polygon {540, 348, 559, 347, 558, 353, 539, 353}, Confidence 0.5800
     Word: 'Marckre', Bounding polygon {560, 347, 582, 348, 582, 353, 559, 353}, Confidence 0.2750
   Line: 'Product review', Bounding polygon {538, 370, 577, 370, 577, 376, 538, 375}
     Word: 'Product', Bounding polygon {539, 370, 559, 371, 558, 376, 539, 376}, Confidence 0.6150
     Word: 'review', Bounding polygon {560, 371, 576, 371, 575, 376, 559, 376}, Confidence 0.0400

Limpar os recursos

Próximas etapas

Chamar a API de Análise de Imagem 4.0

Visão geral da Análise de Imagens
O código-fonte de exemplo pode ser encontrado no GitHub.

Use o SDK do cliente de análise de imagem para Java para ler texto em uma imagem e gerar uma legenda de imagem. Este início rápido analisa uma imagem remota e imprime os resultados no console.

Documentação de referência | Pacote Maven | Amostras

Dica

A API de Análise 4.0 pode fazer várias operações diferentes. Confira o guia de instruções da Análise de Imagem para obter exemplos que mostram todos os recursos disponíveis.

Pré-requisitos

Um computador Windows 10 (ou superior) x64 ou Linux x64.
Java Development Kit (JDK) versão 8 ou superior instalado, como Azul Zulu OpenJDK, Microsoft Build of OpenJDK, Oracle Java ou seu JDK preferido. Execute java -version em uma linha de comando para ver sua versão e confirmar uma instalação bem-sucedida. Verifique se a instalação do Java é nativa da arquitetura do sistema e não está em execução por meio da emulação.
Apache Maven instalado. No Linux, instale nos repositórios de distribuição, se disponível. Execute mvn -v para confirmar a instalação bem-sucedida.
Uma assinatura do Azure – crie uma gratuitamente
Depois de obter a assinatura do Azure, crie um recurso da Pesquisa Visual Computacional no portal do Azure. Para usar o recurso de legenda neste início rápido, você deve criar seu recurso em uma das regiões do Azure com suporte (consulte Legendas de imagem). Após a implantação, selecione Ir para recurso.
- Você precisará da chave e do ponto de extremidade do recurso que você criar para conectar seu aplicativo ao serviço de Visão de IA do Azure.
- Use o tipo de preço gratuito (F0) para experimentar o serviço e atualizar mais tarde para um nível pago para produção.

Configurar o configurar

Abra uma janela do console e crie uma nova pasta para seu aplicativo de início rápido.

Abra um editor de texto e copie o conteúdo a seguir para um novo arquivo. Salve o arquivo como pom.xml no diretório do seu projeto

<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>com.example</groupId>
  <artifactId>my-application-name</artifactId>
  <version>1.0.0</version>
  <dependencies>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.azure/azure-ai-vision-imageanalysis -->
    <dependency>
      <groupId>com.azure</groupId>
      <artifactId>azure-ai-vision-imageanalysis</artifactId>
      <version>1.0.0-beta.2</version>
    </dependency>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.slf4j/slf4j-nop -->
    <dependency>
      <groupId>org.slf4j</groupId>
      <artifactId>slf4j-nop</artifactId>
      <version>1.7.36</version>
    </dependency>
  </dependencies>
</project>

Atualize o valor de versão (1.0.0-beta.2) com base na versão mais recente disponível do pacoteazure-ai-vision-imageanalysis no repositório do Maven.
Instale o SDK e as dependências executando o seguinte no diretório do projeto:
```
mvn clean dependency:copy-dependencies
```
Assim que a operação for bem-sucedida, verifique se as pastas target\dependency foram criadas e se contêm os arquivos .jar.

Criar variáveis de ambiente

Nesse exemplo, grave as credenciais em variáveis de ambiente no computador local que executa o aplicativo.

Para definir a variável de ambiente da chave e do ponto de extremidade, abra uma janela do console e siga as instruções para o sistema operacional e o ambiente de desenvolvimento.

Para definir a variável de ambiente VISION_KEY, substitua <your_key> por uma das chaves do recurso.
Para definir a variável de ambiente VISION_ENDPOINT, substitua <your_endpoint> pelo ponto de extremidade do recurso.

Importante

Se você usar uma chave de API, armazene-a com segurança em outro lugar, como no Azure Key Vault. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente.

Para obter mais informações sobre a segurança dos serviços de IA, veja Autenticar solicitações para serviços de IA do Azure.

Windows
Linux

setx VISION_KEY <your_key>

setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, é aconselhável reiniciar todos os programas em execução que precisarem lê-las, incluindo a janela do console.

export VISION_KEY=<your_key>

export VISION_ENDPOINT=<your_endpoint>

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, execute source ~/.bashrc na janela do console para que as alterações entrem em vigor.

Analisar a imagem

Abra um editor de texto e copie o conteúdo a seguir para um novo arquivo. Salve o arquivo como ImageAnalysis.java

import com.azure.ai.vision.imageanalysis.*;
import com.azure.ai.vision.imageanalysis.models.*;
import com.azure.core.credential.KeyCredential;
import java.util.Arrays;

public class ImageAnalysisQuickStart {

    public static void main(String[] args) {

        String endpoint = System.getenv("VISION_ENDPOINT");
        String key = System.getenv("VISION_KEY");

        if (endpoint == null || key == null) {
            System.out.println("Missing environment variable 'VISION_ENDPOINT' or 'VISION_KEY'.");
            System.out.println("Set them before running this sample.");
            System.exit(1);
        }

        // Create a synchronous Image Analysis client.
        ImageAnalysisClient client = new ImageAnalysisClientBuilder()
            .endpoint(endpoint)
            .credential(new KeyCredential(key))
            .buildClient();

        // This is a synchronous (blocking) call.
        ImageAnalysisResult result = client.analyzeFromUrl(
            "https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png",
            Arrays.asList(VisualFeatures.CAPTION, VisualFeatures.READ),
            new ImageAnalysisOptions().setGenderNeutralCaption(true));

        // Print analysis results to the console
        System.out.println("Image analysis results:");
        System.out.println(" Caption:");
        System.out.println("   \"" + result.getCaption().getText() + "\", Confidence "
            + String.format("%.4f", result.getCaption().getConfidence()));
        System.out.println(" Read:");
        for (DetectedTextLine line : result.getRead().getBlocks().get(0).getLines()) {
            System.out.println("   Line: '" + line.getText()
                + "', Bounding polygon " + line.getBoundingPolygon());
            for (DetectedTextWord word : line.getWords()) {
                System.out.println("     Word: '" + word.getText()
                    + "', Bounding polygon " + word.getBoundingPolygon()
                    + ", Confidence " + String.format("%.4f", word.getConfidence()));
            }
        }
    }
}

Dica

O código analisa uma imagem de um URL. Você também pode analisar uma imagem do buffer de memória do programa. Para mais informações, confira o guia de instruções da Análise de Imagem.

Para compilar o arquivo Java, execute o seguinte comando:

javac ImageAnalysis.java -cp ".;target/dependency/*"

Você deverá ver o arquivo ImageAnalysis.class criado na pasta atual.

Execute o seguinte comando para executar o aplicativo:

java -cp ".;target/dependency/*" ImageAnalysis

Saída

A saída do console agora deve mostrar algo semelhante ao seguinte texto:

Image analysis results:
 Caption:
   "a person pointing at a screen", Confidence 0.7768
 Read:
   Line: '9:35 AM', Bounding polygon [(x=131, y=130), (x=214, y=130), (x=214, y=148), (x=131, y=148)]
     Word: '9:35', Bounding polygon [(x=132, y=130), (x=172, y=131), (x=171, y=149), (x=131, y=148)], Confidence 0.9770
     Word: 'AM', Bounding polygon [(x=180, y=131), (x=203, y=131), (x=202, y=149), (x=180, y=149)], Confidence 0.9980
   Line: 'Conference room 154584354', Bounding polygon [(x=132, y=153), (x=224, y=153), (x=224, y=161), (x=132, y=160)]
     Word: 'Conference', Bounding polygon [(x=143, y=153), (x=174, y=154), (x=174, y=161), (x=143, y=161)], Confidence 0.6930
     Word: 'room', Bounding polygon [(x=176, y=154), (x=188, y=154), (x=188, y=161), (x=176, y=161)], Confidence 0.9590
     Word: '154584354', Bounding polygon [(x=192, y=154), (x=224, y=154), (x=223, y=161), (x=192, y=161)], Confidence 0.7050
   Line: ': 555-123-4567', Bounding polygon [(x=133, y=164), (x=183, y=164), (x=183, y=170), (x=133, y=170)]
     Word: ':', Bounding polygon [(x=134, y=165), (x=137, y=165), (x=136, y=171), (x=133, y=171)], Confidence 0.1620
     Word: '555-123-4567', Bounding polygon [(x=143, y=165), (x=182, y=165), (x=181, y=171), (x=143, y=171)], Confidence 0.6530
   Line: 'Town Hall', Bounding polygon [(x=545, y=178), (x=588, y=179), (x=588, y=190), (x=545, y=190)]
     Word: 'Town', Bounding polygon [(x=545, y=179), (x=569, y=180), (x=569, y=190), (x=545, y=190)], Confidence 0.9880
     Word: 'Hall', Bounding polygon [(x=571, y=180), (x=589, y=180), (x=589, y=190), (x=571, y=190)], Confidence 0.9900
   Line: '9:00 AM - 10:00 AM', Bounding polygon [(x=545, y=191), (x=596, y=191), (x=596, y=199), (x=545, y=198)]
     Word: '9:00', Bounding polygon [(x=546, y=191), (x=556, y=192), (x=556, y=199), (x=546, y=199)], Confidence 0.7580
     Word: 'AM', Bounding polygon [(x=558, y=192), (x=565, y=192), (x=564, y=199), (x=558, y=199)], Confidence 0.9890
     Word: '-', Bounding polygon [(x=567, y=192), (x=570, y=192), (x=569, y=199), (x=567, y=199)], Confidence 0.8960
     Word: '10:00', Bounding polygon [(x=571, y=192), (x=585, y=192), (x=585, y=199), (x=571, y=199)], Confidence 0.7970
     Word: 'AM', Bounding polygon [(x=587, y=192), (x=594, y=193), (x=593, y=199), (x=586, y=199)], Confidence 0.9940
   Line: 'Aaron Blaion', Bounding polygon [(x=542, y=201), (x=581, y=201), (x=581, y=207), (x=542, y=207)]
     Word: 'Aaron', Bounding polygon [(x=545, y=201), (x=560, y=202), (x=560, y=208), (x=545, y=208)], Confidence 0.7180
     Word: 'Blaion', Bounding polygon [(x=562, y=202), (x=579, y=202), (x=579, y=207), (x=562, y=207)], Confidence 0.2740
   Line: 'Daily SCRUM', Bounding polygon [(x=537, y=258), (x=574, y=259), (x=574, y=266), (x=537, y=265)]
     Word: 'Daily', Bounding polygon [(x=538, y=259), (x=551, y=259), (x=551, y=266), (x=538, y=265)], Confidence 0.4040
     Word: 'SCRUM', Bounding polygon [(x=553, y=259), (x=570, y=260), (x=570, y=265), (x=553, y=266)], Confidence 0.6970
   Line: '10:00 AM-11:00 AM', Bounding polygon [(x=535, y=266), (x=589, y=265), (x=589, y=272), (x=535, y=273)]
     Word: '10:00', Bounding polygon [(x=539, y=267), (x=553, y=266), (x=552, y=273), (x=539, y=274)], Confidence 0.2190
     Word: 'AM-11:00', Bounding polygon [(x=554, y=266), (x=578, y=266), (x=578, y=272), (x=554, y=273)], Confidence 0.1750
     Word: 'AM', Bounding polygon [(x=580, y=266), (x=587, y=266), (x=586, y=272), (x=580, y=272)], Confidence 1.0000
   Line: 'Charlene de Crum', Bounding polygon [(x=538, y=272), (x=588, y=273), (x=588, y=279), (x=538, y=279)]
     Word: 'Charlene', Bounding polygon [(x=538, y=273), (x=562, y=273), (x=562, y=280), (x=538, y=280)], Confidence 0.3220
     Word: 'de', Bounding polygon [(x=563, y=273), (x=569, y=273), (x=569, y=280), (x=563, y=280)], Confidence 0.9100
     Word: 'Crum', Bounding polygon [(x=570, y=273), (x=582, y=273), (x=583, y=280), (x=571, y=280)], Confidence 0.8710
   Line: 'Quarterly NI Handa', Bounding polygon [(x=537, y=295), (x=588, y=295), (x=588, y=302), (x=537, y=302)]
     Word: 'Quarterly', Bounding polygon [(x=539, y=296), (x=563, y=296), (x=563, y=302), (x=538, y=302)], Confidence 0.6030
     Word: 'NI', Bounding polygon [(x=564, y=296), (x=570, y=296), (x=571, y=302), (x=564, y=302)], Confidence 0.7300
     Word: 'Handa', Bounding polygon [(x=572, y=296), (x=588, y=296), (x=588, y=302), (x=572, y=302)], Confidence 0.9050
   Line: '11.00 AM-12:00 PM', Bounding polygon [(x=538, y=303), (x=587, y=303), (x=587, y=309), (x=538, y=309)]
     Word: '11.00', Bounding polygon [(x=539, y=303), (x=552, y=303), (x=553, y=309), (x=539, y=310)], Confidence 0.6710
     Word: 'AM-12:00', Bounding polygon [(x=554, y=303), (x=578, y=303), (x=578, y=309), (x=554, y=309)], Confidence 0.6560
     Word: 'PM', Bounding polygon [(x=579, y=303), (x=586, y=303), (x=586, y=309), (x=580, y=309)], Confidence 0.4540
   Line: 'Bobek Shemar', Bounding polygon [(x=538, y=310), (x=577, y=310), (x=577, y=316), (x=538, y=316)]
     Word: 'Bobek', Bounding polygon [(x=539, y=310), (x=554, y=311), (x=554, y=317), (x=539, y=317)], Confidence 0.6320
     Word: 'Shemar', Bounding polygon [(x=556, y=311), (x=576, y=311), (x=577, y=317), (x=556, y=317)], Confidence 0.2190
   Line: 'Weekly aband up', Bounding polygon [(x=538, y=332), (x=583, y=333), (x=583, y=339), (x=538, y=338)]
     Word: 'Weekly', Bounding polygon [(x=539, y=333), (x=557, y=333), (x=557, y=339), (x=539, y=339)], Confidence 0.5750
     Word: 'aband', Bounding polygon [(x=558, y=334), (x=573, y=334), (x=573, y=339), (x=558, y=339)], Confidence 0.4750
     Word: 'up', Bounding polygon [(x=574, y=334), (x=580, y=334), (x=580, y=339), (x=574, y=339)], Confidence 0.8650
   Line: '12:00 PM-1:00 PM', Bounding polygon [(x=538, y=339), (x=585, y=339), (x=585, y=346), (x=538, y=346)]
     Word: '12:00', Bounding polygon [(x=539, y=339), (x=553, y=340), (x=553, y=347), (x=539, y=346)], Confidence 0.7090
     Word: 'PM-1:00', Bounding polygon [(x=554, y=340), (x=575, y=340), (x=575, y=346), (x=554, y=347)], Confidence 0.9080
     Word: 'PM', Bounding polygon [(x=576, y=340), (x=583, y=340), (x=583, y=346), (x=576, y=346)], Confidence 0.9980
   Line: 'Danielle MarchTe', Bounding polygon [(x=538, y=346), (x=583, y=346), (x=583, y=352), (x=538, y=352)]
     Word: 'Danielle', Bounding polygon [(x=539, y=347), (x=559, y=347), (x=559, y=352), (x=539, y=353)], Confidence 0.1960
     Word: 'MarchTe', Bounding polygon [(x=560, y=347), (x=582, y=347), (x=582, y=352), (x=560, y=352)], Confidence 0.5710
   Line: 'Product reviret', Bounding polygon [(x=537, y=370), (x=578, y=370), (x=578, y=375), (x=537, y=375)]
     Word: 'Product', Bounding polygon [(x=539, y=370), (x=559, y=370), (x=559, y=376), (x=539, y=375)], Confidence 0.7000
     Word: 'reviret', Bounding polygon [(x=560, y=370), (x=578, y=371), (x=578, y=375), (x=560, y=376)], Confidence 0.2180

Limpar os recursos

Próximas etapas

Chamar a API de Análise de Imagem 4.0

Visão geral da Análise de Imagens
O código-fonte de exemplo pode ser encontrado no GitHub.

Use o SDK do cliente de análise de imagem para JavaScript para ler texto em uma imagem e gerar uma legenda de imagem. Este início rápido analisa uma imagem remota e imprime os resultados no console.

Documentação de referência | Pacote (NPM) | Amostras

Dica

A API de Análise 4.0 pode fazer várias operações diferentes. Confira o guia de instruções da Análise de Imagem para obter exemplos que mostram todos os recursos disponíveis.

Pré-requisitos

Uma assinatura do Azure – crie uma gratuitamente
A versão atual do Node.js
A versão atual do navegador de Internet Edge, Chrome, Firefox ou Safari.
Depois de obter sua assinatura do Azure, crie um recurso da Pesquisa Visual Computacional no portal do Azure para obter a chave e o ponto de extremidade. Para usar o recurso de legenda neste início rápido, você deve criar seu recurso em uma das regiões do Azure com suporte (consulte Legendas de imagem para obter a lista de regiões). Após a implantação, selecione Ir para recurso.
- Você precisará da chave e do ponto de extremidade do recurso que você criar para conectar seu aplicativo ao serviço de Visão de IA do Azure.
- Use o tipo de preço gratuito (F0) para experimentar o serviço e atualizar mais tarde para um nível pago para produção.

Criar variáveis de ambiente

Nesse exemplo, grave as credenciais em variáveis de ambiente no computador local que executa o aplicativo.

Para definir a variável de ambiente da chave e do ponto de extremidade, abra uma janela do console e siga as instruções para o sistema operacional e o ambiente de desenvolvimento.

Para definir a variável de ambiente VISION_KEY, substitua <your_key> por uma das chaves do recurso.
Para definir a variável de ambiente VISION_ENDPOINT, substitua <your_endpoint> pelo ponto de extremidade do recurso.

Importante

Se você usar uma chave de API, armazene-a com segurança em outro lugar, como no Azure Key Vault. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente.

Para obter mais informações sobre a segurança dos serviços de IA, veja Autenticar solicitações para serviços de IA do Azure.

Windows
Linux

setx VISION_KEY <your_key>

setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, é aconselhável reiniciar todos os programas em execução que precisarem lê-las, incluindo a janela do console.

export VISION_KEY=<your_key>

export VISION_ENDPOINT=<your_endpoint>

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, execute source ~/.bashrc na janela do console para que as alterações entrem em vigor.

Analisar a imagem

Criar um novo aplicativo do Node.js

Em uma janela de console (como cmd, PowerShell ou Bash), crie um novo diretório para seu aplicativo e navegue até ele.
```
mkdir myapp && cd myapp
```
Execute o comando npm init para criar um aplicativo do Node com um arquivo package.json.
```
npm init
```
Instalar a biblioteca de clientes

Instale o pacote NPM @azure-rest/ai-vision-image-analysis:
```
npm install @azure-rest/ai-vision-image-analysis
```
Instale também o pacote dotenv:
```
npm install dotenv
```
O arquivo package.json do seu aplicativo será atualizado com as dependências.

Crie um novo arquivo, index.js. Abra-o em um editor de texto e cole o seguinte código.

const { ImageAnalysisClient } = require('@azure-rest/ai-vision-image-analysis');
const createClient = require('@azure-rest/ai-vision-image-analysis').default;
const { AzureKeyCredential } = require('@azure/core-auth');

// Load the .env file if it exists
require("dotenv").config();

const endpoint = process.env['VISION_ENDPOINT'];
const key = process.env['VISION_KEY'];

const credential = new AzureKeyCredential(key);
const client = createClient(endpoint, credential);

const features = [
  'Caption',
  'Read'
];

const imageUrl = 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png';

async function analyzeImageFromUrl() {
  const result = await client.path('/imageanalysis:analyze').post({
    body: {
        url: imageUrl
    },
    queryParameters: {
        features: features
    },
    contentType: 'application/json'
  });

  const iaResult = result.body;

  if (iaResult.captionResult) {
    console.log(`Caption: ${iaResult.captionResult.text} (confidence: ${iaResult.captionResult.confidence})`);
  }
  if (iaResult.readResult) {
    iaResult.readResult.blocks.forEach(block => console.log(`Text Block: ${JSON.stringify(block)}`));
  }
}

analyzeImageFromUrl();

Execute o aplicativo com o comando node no seu arquivo de início rápido.
```
node index.js
```

Limpar os recursos

Próximas etapas

Neste guia de início rápido, você aprendeu a instalar a biblioteca de clientes da Análise de Imagem e a fazer chamadas básicas de análise de imagem. A seguir, saiba mais sobre os recursos da API de Análise.

Chamar a API de Análise

Visão geral da Análise de Imagens
O código-fonte desta amostra pode ser encontrado no GitHub.

Use a API REST de Análise de Imagem para ler texto e gerar legendas da imagem (somente versão 4.0).

Dica

A API de Análise 4.0 pode fazer várias operações diferentes. Confira o guia de instruções da Análise de Imagem para obter exemplos que mostram todos os recursos disponíveis.

Pré-requisitos

Uma assinatura do Azure – crie uma gratuitamente
Depois de obter sua assinatura do Azure, crie um recurso da Pesquisa Visual Computacional no portal do Azure para obter a chave e o ponto de extremidade. Para usar o recurso de legendagem neste início rápido, você deve criar seu recurso em determinadas regiões do Azure. Confira a Disponibilidade de região. Após a implantação, selecione Ir para recurso.
- Você precisará da chave e do ponto de extremidade do recurso que você criar para conectar seu aplicativo ao serviço de Visão de IA do Azure. Cole a chave e o ponto de extremidade no código abaixo mais adiante no guia de início rápido.
- Use o tipo de preço gratuito (F0) para experimentar o serviço e atualizar mais tarde para um nível pago para produção.
cURL instalado

Analisar uma imagem

Para analisar uma imagem a fim de obter diversos recursos visuais, execute as seguintes etapas:

Copie o comando curl a seguir em um editor de texto.

curl.exe -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscriptionKey>" -H "Content-Type: application/json" "<endpoint>/computervision/imageanalysis:analyze?features=caption,read&model-version=latest&language=en&api-version=2024-02-01" -d "{'url':'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png'}"

Faça as alterações a seguir no comando quando necessário:
1. Substitua o valor <subscriptionKey> por sua chave de recurso de Visão.
2. Substitua o valor de <endpoint> com o ponto de extremidade de recurso da Visão. Por exemplo: https://YourResourceName.cognitiveservices.azure.com.
3. Outra opção é alterar a URL da imagem no corpo da solicitação (https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png) para uma URL de uma imagem diferente a ser analisada.
Abra una janela de prompt de comando.
Cole o comando curl modificado do editor de texto na janela do prompt de comando e, em seguida, execute-o.

Examinar a resposta

Uma resposta bem-sucedida é retornada em JSON, semelhante ao seguinte exemplo:

{
    "modelVersion": "2023-10-01",
    "captionResult":
    {
        "text": "a man pointing at a screen",
        "confidence": 0.7767987847328186
    },
    "metadata":
    {
        "width": 1038,
        "height": 692
    },
    "readResult":
    {
        "blocks":
        [
            {
                "lines":
                [
                    {
                        "text": "9:35 AM",
                        "boundingPolygon": [{"x":131,"y":130},{"x":214,"y":130},{"x":214,"y":148},{"x":131,"y":148}],
                        "words": [{"text":"9:35","boundingPolygon":[{"x":132,"y":130},{"x":172,"y":131},{"x":171,"y":149},{"x":131,"y":148}],"confidence":0.977},{"text":"AM","boundingPolygon":[{"x":180,"y":131},{"x":203,"y":131},{"x":202,"y":149},{"x":180,"y":149}],"confidence":0.998}]
                    },
                    {
                        "text": "Conference room 154584354",
                        "boundingPolygon": [{"x":132,"y":153},{"x":224,"y":153},{"x":224,"y":161},{"x":132,"y":160}],
                        "words": [{"text":"Conference","boundingPolygon":[{"x":143,"y":153},{"x":174,"y":154},{"x":174,"y":161},{"x":143,"y":161}],"confidence":0.693},{"text":"room","boundingPolygon":[{"x":176,"y":154},{"x":188,"y":154},{"x":188,"y":161},{"x":176,"y":161}],"confidence":0.959},{"text":"154584354","boundingPolygon":[{"x":192,"y":154},{"x":224,"y":154},{"x":223,"y":161},{"x":192,"y":161}],"confidence":0.705}]
                    },
                    {
                        "text": ": 555-123-4567",
                        "boundingPolygon": [{"x":133,"y":164},{"x":183,"y":164},{"x":183,"y":170},{"x":133,"y":170}],
                        "words": [{"text":":","boundingPolygon":[{"x":134,"y":165},{"x":137,"y":165},{"x":136,"y":171},{"x":133,"y":171}],"confidence":0.162},{"text":"555-123-4567","boundingPolygon":[{"x":143,"y":165},{"x":182,"y":165},{"x":181,"y":171},{"x":143,"y":171}],"confidence":0.653}]
                    },
                    {
                        "text": "Town Hall",
                        "boundingPolygon": [{"x":545,"y":178},{"x":588,"y":179},{"x":588,"y":190},{"x":545,"y":190}],
                        "words": [{"text":"Town","boundingPolygon":[{"x":545,"y":179},{"x":569,"y":180},{"x":569,"y":190},{"x":545,"y":190}],"confidence":0.988},{"text":"Hall","boundingPolygon":[{"x":571,"y":180},{"x":589,"y":180},{"x":589,"y":190},{"x":571,"y":190}],"confidence":0.99}]
                    },
                    {
                        "text": "9:00 AM - 10:00 AM",
                        "boundingPolygon": [{"x":545,"y":191},{"x":596,"y":191},{"x":596,"y":199},{"x":545,"y":198}],
                        "words": [{"text":"9:00","boundingPolygon":[{"x":546,"y":191},{"x":556,"y":192},{"x":556,"y":199},{"x":546,"y":199}],"confidence":0.758},{"text":"AM","boundingPolygon":[{"x":558,"y":192},{"x":565,"y":192},{"x":564,"y":199},{"x":558,"y":199}],"confidence":0.989},{"text":"-","boundingPolygon":[{"x":567,"y":192},{"x":570,"y":192},{"x":569,"y":199},{"x":567,"y":199}],"confidence":0.896},{"text":"10:00","boundingPolygon":[{"x":571,"y":192},{"x":585,"y":192},{"x":585,"y":199},{"x":571,"y":199}],"confidence":0.797},{"text":"AM","boundingPolygon":[{"x":587,"y":192},{"x":594,"y":193},{"x":593,"y":199},{"x":586,"y":199}],"confidence":0.994}]
                    },
                    {
                        "text": "Aaron Blaion",
                        "boundingPolygon": [{"x":542,"y":201},{"x":581,"y":201},{"x":581,"y":207},{"x":542,"y":207}],
                        "words": [{"text":"Aaron","boundingPolygon":[{"x":545,"y":201},{"x":560,"y":202},{"x":560,"y":208},{"x":545,"y":208}],"confidence":0.718},{"text":"Blaion","boundingPolygon":[{"x":562,"y":202},{"x":579,"y":202},{"x":579,"y":207},{"x":562,"y":207}],"confidence":0.274}]
                    },
                    {
                        "text": "Daily SCRUM",
                        "boundingPolygon": [{"x":537,"y":258},{"x":574,"y":259},{"x":574,"y":266},{"x":537,"y":265}],
                        "words": [{"text":"Daily","boundingPolygon":[{"x":538,"y":259},{"x":551,"y":259},{"x":551,"y":266},{"x":538,"y":265}],"confidence":0.404},{"text":"SCRUM","boundingPolygon":[{"x":553,"y":259},{"x":570,"y":260},{"x":570,"y":265},{"x":553,"y":266}],"confidence":0.697}]
                    },
                    {
                        "text": "10:00 AM-11:00 AM",
                        "boundingPolygon": [{"x":535,"y":266},{"x":589,"y":265},{"x":589,"y":272},{"x":535,"y":273}],
                        "words": [{"text":"10:00","boundingPolygon":[{"x":539,"y":267},{"x":553,"y":266},{"x":552,"y":273},{"x":539,"y":274}],"confidence":0.219},{"text":"AM-11:00","boundingPolygon":[{"x":554,"y":266},{"x":578,"y":266},{"x":578,"y":272},{"x":554,"y":273}],"confidence":0.175},{"text":"AM","boundingPolygon":[{"x":580,"y":266},{"x":587,"y":266},{"x":586,"y":272},{"x":580,"y":272}],"confidence":1}]
                    },
                    {
                        "text": "Charlene de Crum",
                        "boundingPolygon": [{"x":538,"y":272},{"x":588,"y":273},{"x":588,"y":279},{"x":538,"y":279}],
                        "words": [{"text":"Charlene","boundingPolygon":[{"x":538,"y":273},{"x":562,"y":273},{"x":562,"y":280},{"x":538,"y":280}],"confidence":0.322},{"text":"de","boundingPolygon":[{"x":563,"y":273},{"x":569,"y":273},{"x":569,"y":280},{"x":563,"y":280}],"confidence":0.91},{"text":"Crum","boundingPolygon":[{"x":570,"y":273},{"x":582,"y":273},{"x":583,"y":280},{"x":571,"y":280}],"confidence":0.871}]
                    },
                    {
                        "text": "Quarterly NI Handa",
                        "boundingPolygon": [{"x":537,"y":295},{"x":588,"y":295},{"x":588,"y":302},{"x":537,"y":302}],
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                        "text": "11.00 AM-12:00 PM",
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                        "words": [{"text":"11.00","boundingPolygon":[{"x":539,"y":303},{"x":552,"y":303},{"x":553,"y":309},{"x":539,"y":310}],"confidence":0.671},{"text":"AM-12:00","boundingPolygon":[{"x":554,"y":303},{"x":578,"y":303},{"x":578,"y":309},{"x":554,"y":309}],"confidence":0.656},{"text":"PM","boundingPolygon":[{"x":579,"y":303},{"x":586,"y":303},{"x":586,"y":309},{"x":580,"y":309}],"confidence":0.454}]
                    },
                    {
                        "text": "Bobek Shemar",
                        "boundingPolygon": [{"x":538,"y":310},{"x":577,"y":310},{"x":577,"y":316},{"x":538,"y":316}],
                        "words": [{"text":"Bobek","boundingPolygon":[{"x":539,"y":310},{"x":554,"y":311},{"x":554,"y":317},{"x":539,"y":317}],"confidence":0.632},{"text":"Shemar","boundingPolygon":[{"x":556,"y":311},{"x":576,"y":311},{"x":577,"y":317},{"x":556,"y":317}],"confidence":0.219}]
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                    {
                        "text": "Weekly aband up",
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                    },
                    {
                        "text": "12:00 PM-1:00 PM",
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                        "words": [{"text":"12:00","boundingPolygon":[{"x":539,"y":339},{"x":553,"y":340},{"x":553,"y":347},{"x":539,"y":346}],"confidence":0.709},{"text":"PM-1:00","boundingPolygon":[{"x":554,"y":340},{"x":575,"y":340},{"x":575,"y":346},{"x":554,"y":347}],"confidence":0.908},{"text":"PM","boundingPolygon":[{"x":576,"y":340},{"x":583,"y":340},{"x":583,"y":346},{"x":576,"y":346}],"confidence":0.998}]
                    },
                    {
                        "text": "Danielle MarchTe",
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                        "words": [{"text":"Danielle","boundingPolygon":[{"x":539,"y":347},{"x":559,"y":347},{"x":559,"y":352},{"x":539,"y":353}],"confidence":0.196},{"text":"MarchTe","boundingPolygon":[{"x":560,"y":347},{"x":582,"y":347},{"x":582,"y":352},{"x":560,"y":352}],"confidence":0.571}]
                    },
                    {
                        "text": "Product reviret",
                        "boundingPolygon": [{"x":537,"y":370},{"x":578,"y":370},{"x":578,"y":375},{"x":537,"y":375}],
                        "words": [{"text":"Product","boundingPolygon":[{"x":539,"y":370},{"x":559,"y":370},{"x":559,"y":376},{"x":539,"y":375}],"confidence":0.7},{"text":"reviret","boundingPolygon":[{"x":560,"y":370},{"x":578,"y":371},{"x":578,"y":375},{"x":560,"y":376}],"confidence":0.218}]
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                ]
            }
        ]
    }
}

Próximas etapas

Neste guia de início rápido, você aprendeu a fazer chamadas de análise de imagem básicas usando a API REST. A seguir, saiba mais sobre os recursos da API de Análise 4.0.

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Entre no Vision Studio com sua assinatura do Azure e o recurso de serviços de IA do Azure. Consulte a seção de Introdução da visão geral se você precisar de ajuda com esta etapa.

Analisar uma imagem

Selecione a guia Analisar imagens e selecione o painel intitulado Extrair marcas comuns de imagens.
Para usar a experiência de teste, escolha um recurso e compreenda que ele incorrerá em uso de acordo com o seu tipo de preço.
Selecione uma imagem no conjunto disponível ou carregue uma imagem própria.
Depois de selecionar sua imagem, você verá as marcas detectadas aparecerem na janela de saída junto com suas pontuações de confiança. Você também pode selecionar a guia JSON para ver a saída JSON retornada pela chamada à API.
Abaixo da experiência de teste, estão as próximas etapas para começar a usar essa funcionalidade em seu aplicativo.

Próximas etapas

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