主題によるイメージの分類Categorize images by subject matter

タグや説明に加え、Computer Vision では、画像で検出された分類ベースのカテゴリが返されます。In addition to tags and a description, Computer Vision returns the taxonomy-based categories detected in an image. タグとは異なり、カテゴリは親/子の遺伝階層で整理され、その数も少なくなります (数千ものタグと違って 86)。Unlike tags, categories are organized in a parent/child hereditary hierarchy, and there are fewer of them (86, as opposed to thousands of tags). すべてのカテゴリ名は英語です。All category names are in English. 分類は単独で実行されるか、より新しいタグ モデルと共に実行できます。Categorization can be done by itself or alongside the newer tags model.

86 のカテゴリ概念The 86-category concept

Computer Vision では次の図の 86 カテゴリの一覧を使用して、大まかに、または具体的に画像を分類できます。Computer vision can categorize an image broadly or specifically, using the list of 86 categories in the following diagram. テキスト形式の完全な分類については、カテゴリの分類に関するページを参照してください。For the full taxonomy in text format, see Category Taxonomy.

カテゴリの分類に含まれるすべてのカテゴリのグループ化されたリスト

イメージの分類の例Image categorization examples

次の JSON 応答は、視覚的特徴に基づいてサンプル イメージを分類する際に、Computer Vision から返される内容を示します。The following JSON response illustrates what Computer Vision returns when categorizing the example image based on its visual features.

共同住宅の屋上にいる女性

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

次の表は、各イメージについて Computer Vision から返される一般的なイメージ セットとカテゴリを示しています。The following table illustrates a typical image set and the category returned by Computer Vision for each image.

ImageImage カテゴリCategory
家族としてポーズをとっている 4 人の人物 people_grouppeople_group
草原の座っている子犬 animal_doganimal_dog
日没時に山頂の岩の上に立っている人物 outdoor_mountainoutdoor_mountain
テーブル上の丸パンの山 food_breadfood_bread

API の使用Use the API

分類機能は Analyze Image API に含まれています。The categorization feature is part of the Analyze Image API. ネイティブ SDK または REST を呼び出すことでこの API を呼び出すことができます。You can call this API through a native SDK or through REST calls. CategoriesvisualFeatures クエリ パラメーターに追加します。Include Categories in the visualFeatures query parameter. その後、完全な JSON 応答が得られたら、"categories" セクションのコンテンツを対象に文字列を解析します。Then, when you get the full JSON response, simply parse the string for the contents of the "categories" section.

次のステップNext steps

画像のタグ付けおよび画像の説明に関連する概念を学習します。Learn the related concepts of tagging images and describing images.