Computer Vision とはWhat is Computer Vision?

重要

TLS 1.2 は現在、このサービスへのすべての HTTP 要求に適用されるようになりました。TLS 1.2 is now enforced for all HTTP requests to this service. 詳細については、Azure Cognitive Services のセキュリティに関するページを参照してください。For more information, see Azure Cognitive Services security.

Azure の Computer Vision サービスを使用すると、開発者は、関心のあるビジュアル機能に応じて、画像を処理して情報を返す高度なアルゴリズムにアクセスできます。Azure's Computer Vision service provides developers with access to advanced algorithms that process images and return information based on the visual features you're interested in. たとえば、Computer Vision では、成人向けコンテンツが画像に含まれているかどうかを判断したり、特定のブランドや物体、人の顔を検出したりすることができます。For example, Computer Vision can determine whether an image contains adult content, find specific brands or objects, or find human faces.

Computer Vision は、クライアント ライブラリ SDK を通じてアプリケーション内で、または REST API を直接呼び出すことで使用できます。You can use Computer Vision in your application through a client library SDK or by calling the REST API directly. このページでは、Computer Vision でできることを大まかに取り上げます。This page broadly covers what you can do with Computer Vision.

デジタル資産管理用の Computer VisionComputer Vision for digital asset management

Computer Vision は、多くのデジタル資産管理 (DAM) シナリオに活用できます。Computer Vision can power many digital asset management (DAM) scenarios. DAM は、リッチ メディア アセットの整理、保管、取得、およびデジタルの権利とアクセス許可の管理を行うビジネス プロセスです。DAM is the business process of organizing, storing, and retrieving rich media assets and managing digital rights and permissions. たとえば、会社では、表示されるロゴ、顔、オブジェクト、色などに基づいて、画像をグループ化し、識別することができます。For example, a company may want to group and identify images based on visible logos, faces, objects, colors, and so on. または、自動的に画像のキャプションを生成し、キーワードを添付して検索できるようにすることもできます。Or, you might want to automatically generate captions for images and attach keywords so they're searchable. Cognitive Services、Azure Cognitive Search、およびインテリジェント レポートを使用するオールインワンの DAM ソリューションについては、GitHub 上の「ナレッジ マイニング ソリューション アクセラレータ ガイド」を参照してください。For an all-in-one DAM solution using Cognitive Services, Azure Cognitive Search, and intelligent reporting, see the Knowledge Mining Solution Accelerator Guide on GitHub. その他の DAM の例については、Computer Vision ソリューション テンプレートのリポジトリを参照してください。For other DAM examples, see the Computer Vision Solution Templates repository.

画像を分析して分析情報を得るAnalyze images for insight

画像を分析し、その視覚的特徴や性質に関する分析情報を提示できます。You can analyze images to provide insights about their visual features and characteristics. 次の表に示したすべての機能は Analyze Image API に備わっています。All of the features in the table below are provided by the Analyze Image API.

アクションAction 説明Description
視覚的特徴のタグ付けTag visual features 数千個の認識可能なオブジェクト、生物、風景、および動作のセットから、画像内の視覚的な特徴を識別してタグ付けします。Identify and tag visual features in an image, from a set of thousands of recognizable objects, living things, scenery, and actions. タグが不明確な場合や、常識的でない場合は、API 応答により、タグのコンテキストを明確にするためのヒントが示されます。When the tags are ambiguous or not common knowledge, the API response provides hints to clarify the context of the tag. タグ付けの対象は、前景の人物などの被写体に限らず、背景 (屋内または屋外)、家具、道具、植物、動物、アクセサリ、ガジェットなども含まれます。Tagging isn't limited to the main subject, such as a person in the foreground, but also includes the setting (indoor or outdoor), furniture, tools, plants, animals, accessories, gadgets, and so on.
オブジェクトの検出Detect objects オブジェクトの検出はタグ付けに似ていますが、API で返されるのは、各タグが適用された境界ボックスの座標です。Object detection is similar to tagging, but the API returns the bounding box coordinates for each tag applied. たとえば犬や猫、人物が画像に含まれている場合、検出操作によって、それらのオブジェクトが、画像における対応する座標と共に一覧表示されます。For example, if an image contains a dog, cat and person, the Detect operation will list those objects together with their coordinates in the image. この機能を使用して、画像内のオブジェクト間のリレーションシップをさらに処理できます。You can use this functionality to process further relationships between the objects in an image. 画像内に同じタグの複数のインスタンスが存在する場合はそれも知ることができます。It also lets you know when there are multiple instances of the same tag in an image.
ブランドの検出Detect brands 数千点ものグローバル ロゴのデータベースから、画像または動画に含まれる商業ブランドを識別します。Identify commercial brands in images or videos from a database of thousands of global logos. この機能は、たとえば、ソーシャル メディアで最も人気のあるブランドや、メディアのプロダクト プレイスメントの中で最も普及しているブランドを検出する目的で使用できます。You can use this feature, for example, to discover which brands are most popular on social media or most prevalent in media product placement.
イメージの分類Categorize an image 親/子で引き継がれる階層を備えたカテゴリの分類を使用して、イメージ全体を識別してタグ付けします。Identify and categorize an entire image, using a category taxonomy with parent/child hereditary hierarchies. カテゴリは単独で、または新しいタグ付けモデルと共に使用できます。Categories can be used alone, or with our new tagging models.
現時点では、イメージのタグ付けと分類でサポートされている言語は、英語のみです。Currently, English is the only supported language for tagging and categorizing images.
イメージの説明Describe an image 完全な文を使用して、人間が判読できる言語でイメージ全体の説明を生成します。Generate a description of an entire image in human-readable language, using complete sentences. Computer Vision のアルゴリズムでは、イメージ内の識別されるオブジェクトに基づいて、さまざまな説明が生成されます。Computer Vision's algorithms generate various descriptions based on the objects identified in the image. 説明はそれぞれ評価され、信頼度スコアが生成されます。The descriptions are each evaluated and a confidence score generated. その後、信頼度スコアが最も高いものから最も低いものの順に並べられたリストが返されます。A list is then returned ordered from highest confidence score to lowest.
顔の検出Detect faces イメージ内の人物の顔を検出して、検出されたそれぞれの顔に関する情報を提示します。Detect faces in an image and provide information about each detected face. Computer Vision は検出された各顔の座標、四角い枠、性別、および年齢を返します。Computer Vision returns the coordinates, rectangle, gender, and age for each detected face.
Computer Vision では、Face サービス機能のサブセットが提供されます。Computer Vision provides a subset of the Face service functionality. Face サービスは、顔識別や姿勢検出など、より詳細な分析に使用できます。You can use the Face service for more detailed analysis, such as facial identification and pose detection.
イメージの種類の検出Detect image types イメージが線による描画かクリップ アートのようになっているかなど、イメージの性質を検出します。Detect characteristics about an image, such as whether an image is a line drawing or the likelihood of whether an image is clip art.
ドメイン固有のコンテンツの検出Detect domain-specific content ドメイン モデルを使用して、有名人やランドマークなど、イメージ内のドメイン固有のコンテンツを検出して識別します。Use domain models to detect and identify domain-specific content in an image, such as celebrities and landmarks. たとえば、画像に人物が含まれている場合、Computer Vision では、有名人用のドメイン モデルを使用して、画像内で検出された人物が既知の有名人と一致するかどうかを判断できます。For example, if an image contains people, Computer Vision can use a domain model for celebrities to determine if the people detected in the image are known celebrities.
配色の検出Detect the color scheme イメージ内にある色の使用状況を分析します。Analyze color usage within an image. Computer Vision では、イメージが白黒かカラーかを特定すると共に、カラーのイメージの場合、主要な色やアクセントになる色を識別できます。Computer Vision can determine whether an image is black & white or color and, for color images, identify the dominant and accent colors.
サムネイルの生成Generate a thumbnail イメージのコンテンツを分析して、そのイメージの適切なサムネイルを生成します。Analyze the contents of an image to generate an appropriate thumbnail for that image. Computer Vision では、最初に高品質のサムネイルを生成した後、画像内のオブジェクトを分析して "関心領域" を特定します。Computer Vision first generates a high-quality thumbnail and then analyzes the objects within the image to determine the area of interest. Computer Vision では、その後、関心領域の要件に合わせて、画像がトリミングされます。Computer Vision then crops the image to fit the requirements of the area of interest. ユーザーのニーズに応じて、元のイメージの縦横比とは異なる縦横比を使用して、生成されたサムネイルを表示することができます。The generated thumbnail can be presented using an aspect ratio that is different from the aspect ratio of the original image, depending on your needs.
関心領域を取得するGet the area of interest 画像の内容が分析され、"関心領域" の座標が返されます。Analyze the contents of an image to return the coordinates of the area of interest. 画像をクロップしたり、サムネイルを生成したりする代わりに、Computer Vision では領域の境界ボックスの座標が返されるため、呼び出し元のアプリケーションで必要に応じて元の画像を変更できます。Instead of cropping the image and generating a thumbnail, Computer Vision returns the bounding box coordinates of the region, so the calling application can modify the original image as desired.

光学式文字認識 (OCR)Optical Character Recognition (OCR)

Computer Vision には、光学式文字認識 (OCR) 機能が含まれています。Computer Vision includes Optical Character Recognition (OCR) capabilities. 新しい Read API を使用して、印刷されたテキストと手書きのテキストを画像やドキュメントから抽出することができます。You can use the new Read API to extract printed and handwritten text from images and documents. 最新のモデルを使用して、さまざまなサーフェスや背景でテキストを操作します。It uses the latest models and works with text on a variety of surfaces and backgrounds. これらには、レシート、ポスター、名刺、レター、ホワイトボードが含まれます。These inclue receipts, posters, business cards, letters, and whiteboards. 2 つの OCR API では、複数の言語で印刷されたテキストの抽出がサポートされます。The two OCR APIs support extracting printed text in several languages.

画像内のコンテンツを調整するModerate content in images

Computer Vision を使用すると、画像内の成人向けコンテンツを検出し、さまざまな分類の信頼度スコアを返すことができます。You can use Computer Vision to detect adult content in an image and return confidence scores for different classifications. コンテンツをフラグ設定するためのしきい値は、自分の都合に合わせて、スライディング スケールで設定することができます。The threshold for flagging content can be set on a sliding scale to accommodate your preferences.

コンテナーの使用Use containers

印刷されたテキストと手書きのテキストをローカルに認識するには、標準化された Docker コンテナーをデータの近くにインストールして、Computer Vision コンテナーを使用します。Use Computer Vision containers to recognize printed and handwritten text locally by installing a standardized Docker container closer to your data.

イメージの要件Image requirements

Computer Vision では、次の要件に合ったイメージを分析できます。Computer Vision can analyze images that meet the following requirements:

  • イメージが、JPEG、PNG、GIF、または BMP で提示されているThe image must be presented in JPEG, PNG, GIF, or BMP format
  • イメージのファイル サイズが 4 メガバイト (MB) 未満であるThe file size of the image must be less than 4 megabytes (MB)
  • イメージのディメンションが 50 x 50 ピクセルよりも大きい値であるThe dimensions of the image must be greater than 50 x 50 pixels
    • Read API の場合、画像の寸法は、50 x 50 から 10,000 x 10,000 ピクセルの間である必要があります。For the Read API, the dimensions of the image must be between 50 x 50 and 10000 x 10000 pixels.

データのプライバシーとセキュリティData privacy and security

Cognitive Services 全般に言えることですが、Computer Vision サービスを使用する開発者は、顧客データに関する Microsoft のポリシーに留意する必要があります。As with all of the Cognitive Services, developers using the Computer Vision service should be aware of Microsoft's policies on customer data. 詳細については、Microsoft セキュリティ センターの Cognitive Services のページを参照してください。See the Cognitive Services page on the Microsoft Trust Center to learn more.

次のステップNext steps

以下のクイック スタート ガイドに従って、実際に Computer Vision を使ってみましょう。Get started with Computer Vision by following a quickstart guide: