Dodawanie etykiet do obrazów

Dzięki interfejsom API do oznaczania obrazów w Cloud Vision możesz rozpoznawać obiekty na obrazie bez konieczności podawania dodatkowych metadanych kontekstowych.

Etykietowanie obrazów pozwala uzyskać wgląd w treść obrazów. Gdy używasz interfejsu API, otrzymujesz listę rozpoznanych encji: osób, rzeczy, miejsc, działań itp. Każda znaleziona etykieta ma wynik, który wskazuje pewność modelu ML co do jej trafności. Dzięki tym informacjom możesz wykonywać zadania takie jak automatyczne generowanie metadanych i moderowanie treści.

Chcesz rozpocząć? Wybierz platformę:

iOS Android

Najważniejsze funkcje

Precyzyjne etykietowanie obrazów

Interfejs API do etykietowania obrazów Firebase ML korzysta z Google Cloud, która jest liderem w branży w zakresie rozpoznawania obrazów. Umożliwia on klasyfikowanie obrazów za pomocą ponad 10 000 etykiet w wielu kategoriach. (patrz niżej).

Wypróbuj to samodzielnie w demonstracji Cloud Vision API.

Obsługa elementów Grafu wiedzy

Oprócz opisu tekstowego każdej etykiety, którą zwraca Firebase ML, funkcja ta zwraca też identyfikator jednostki z Grafu wiedzy Google. Ten identyfikator to ciąg znaków, który jednoznacznie identyfikuje podmiot reprezentowany przez etykietę. Jest to ten sam identyfikator, który jest używany przez interfejs Knowledge Graph Search API. Możesz użyć tego ciągu znaków, aby identyfikować podmiot w różnych językach i niezależnie od formatowania opisu tekstowego.

Ograniczone bezpłatne korzystanie

Pierwsze 1000 wykorzystań tej funkcji w miesiącu bez opłat: zobacz Ceny

Przykładowe etykiety

Interfejs API do etykietowania obrazów obsługuje ponad 10 000 etykiet, w tym te przykłady:

Kategoria	Przykładowe etykiety	Kategoria	Przykładowe etykiety
Sztuka i rozrywka	`Sculpture` `Musical Instrument` `Dance`	Obiekty astronomiczne	`Comet` `Galaxy` `Star`
Biznes i przemysł	`Restaurant` `Factory` `Airline`	Kolory	`Red` `Green` `Blue`
Projektowanie	`Floral` `Pattern` `Wood Stain`	Napoje	`Coffee` `Tea` `Milk`
Wydarzenia	`Meeting` `Picnic` `Vacation`	postacie fikcyjne,	`Santa Claus` `Superhero` `Mythical creature`
Jedzenie	`Casserole` `Fruit` `Potato chip`	Dom i ogród	`Laundry basket` `Dishwasher` `Fountain`
Działania	`Wedding` `Dancing` `Motorsport`	Materiały	`Ceramic` `Textile` `Fiber`
Multimedia	`Newsprint` `Document` `Sign`	Środki transportu	`Aircraft` `Motorcycle` `Subway`
Zawody	`Actor` `Florist` `Police`	Organizmy	`Plant` `Animal` `Fungus`
Organizacje	`Government` `Club` `College`	Miejsca	`Airport` `Mountain` `Tent`
Technologia	`Robot` `Computer` `Solar panel`	Rzeczy	`Bicycle` `Pipe` `Doll`

Przykładowe wyniki

Zdjęcie: Clément Bucco-Lechat / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0

Etykieta	Identyfikator jednostki Grafu wiedzy	Poziom ufności
obiekt sportowy,	/m/0bmgjqz	0,9860726
gracz	/m/02vzx9	0,9797604
stadion	/m/019cfy	0,9635762
stadion piłkarski	/m/0404y4	0.95806926
piłkarz	/m/0gl2ny2	0,9510419
sport	/m/06ntj	0,9253524
piłkarz	/m/0pcq81q	0,9033665
arena	/m/018lrm	0,8897188