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Etichettatura delle immagini
plat_iosplat_android
Con le API di etichettatura delle immagini di ML Kit, puoi riconoscere le entità in un'immagine senza dover fornire metadati contestuali aggiuntivi, utilizzando un'API on-device o un'API basata su cloud.
L'etichettatura delle immagini ti consente di ottenere informazioni sui contenuti delle immagini. Quando utilizzi l'API, ricevi un elenco delle entità riconosciute: persone, oggetti, luoghi, attività e così via. A ogni etichetta trovata è associato un punteggio che indica l'affidabilità del modello di ML in termini di pertinenza. Con queste informazioni, puoi eseguire attività come la generazione automatica dei metadati e la moderazione dei contenuti.
Se sei uno sviluppatore Flutter, potresti essere interessato a FlutterFire, che include un plug-in per le API ML Vision di Firebase.
Scegli tra API on-device e API cloud
Su dispositivo
Cloud
Prezzi
Gratis
I primi 1000 utilizzi al mese di questa funzionalità sono senza costi: consulta
Prezzi
Copertura delle etichette
Oltre 400 etichette per i concetti più comuni all'interno delle foto. Vedi
di seguito.
Oltre 10.000 etichette in molte categorie. Consulta quanto riportato di seguito.
Prova anche la
demo dell'API Cloud
Vision per vedere quali etichette possono essere trovate per un'immagine che
fornisci.
Supporto per l'ID entità Knowledge Graph
Esempi di etichette sul dispositivo
L'API basata su dispositivo supporta oltre 400 etichette, come gli esempi riportati di seguito:
Categoria
Etichette di esempio
Persone
Crowd Selfie Smile
Attività
Dancing Eating Surfing
Cose
Car Piano Receipt
Animali
Bird Cat Dog
Piante
Flower Fruit Vegetable
Places
Beach Lake Mountain
Esempi di etichette cloud
L'API basata su cloud supporta più di 10.000 etichette, ad esempio:
Categoria
Etichette di esempio
Categoria
Etichette di esempio
Arte e intrattenimento
Sculpture Musical Instrument Dance
Oggetti astronomici
Comet Galaxy Star
Commercio e industria
Restaurant Factory Airline
Colori
Red Green Blue
Design
Floral Pattern Wood Stain
Bevande
Coffee Tea Milk
Eventi
Meeting Picnic Vacation
Personaggi immaginari
Santa Claus Superhero Mythical creature
Cibo
Casserole Fruit Potato chip
Casa e giardino
Laundry basket Dishwasher Fountain
Attività
Wedding Dancing Motorsport
Materiali
Ceramic Textile Fiber
Media
Newsprint Document Sign
Modalità di trasporto
Aircraft Motorcycle Subway
Professioni
Actor Florist Police
Organismi
Plant Animal Fungus
Organizzazioni
Government Club College
Places
Airport Mountain Tent
Tecnologia
Robot Computer Solar panel
Cose
Bicycle Pipe Doll
ID entità di Google Knowledge Graph
Oltre alla descrizione di testo di ogni etichetta restituita da ML Kit, viene anche fornito l'ID entità di Knowledge Graph di Google dell'etichetta. Questo ID è una stringa che identifica in modo univoco l'entità rappresentata dall'etichetta ed è lo stesso ID utilizzato dall'API Search di Knowledge Graph.
Puoi utilizzare questa stringa per identificare un'entità in più lingue e indipendente dalla formattazione della descrizione del testo.
Risultati di esempio
Foto: Clément Bucco-Lechat / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["Image Labeling \nplat_ios plat_android \n\nWith ML Kit's image labeling APIs, you can recognize entities in an\nimage without having to provide any additional contextual metadata, using either\nan on-device API or a cloud-based API.\n\nImage labeling gives you insight into the content of images. When you use the\nAPI, you get a list of the entities that were recognized: people, things,\nplaces, activities, and so on. Each label found comes with a score that\nindicates the confidence the ML model has in its relevance. With this\ninformation, you can perform tasks such as automatic metadata generation\nand content moderation.\n\n[iOS](/docs/ml-kit/ios/label-images)\n[Android](/docs/ml-kit/android/label-images)\n\nIf you're a Flutter developer, you might be interested in\n[FlutterFire](https://github.com/FirebaseExtended/flutterfire/tree/master/packages/firebase_ml_vision),\nwhich includes a plugin for Firebase's ML Vision APIs.\n| **Want to label images with your own categories?** Train your own image labeling models with [AutoML Vision Edge](/docs/ml-kit/automl-image-labeling).\n| This is a beta release of ML Kit for Firebase. This API might be changed in backward-incompatible ways and is not subject to any SLA or deprecation policy.\n\nChoose between on-device and Cloud APIs\n\nExample on-device labels\n\nThe device-based API supports 400+ labels, such as the following examples:\n\nExample cloud labels\n\nThe cloud-based API supports 10,000+ labels, such as the following examples:\n\nGoogle Knowledge Graph entity IDs\n\nIn addition the text description of each label that ML Kit returns, it also\nreturns the label's Google Knowledge Graph entity ID. This ID is a string that\nuniquely identifies the entity represented by the label, and is the same ID used\nby the [Knowledge Graph Search API](https://developers.google.com/knowledge-graph/).\nYou can use this string to identify an entity across languages, and\nindependently of the formatting of the text description.\n\nExample results Photo: Clément Bucco-Lechat / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0"]]
