Image Analysis 3.2 API の呼び出し

2025-05-02

この記事では、Image Analysis バージョン 3.2 API を呼び出して画像の視覚的特徴に関する情報を返す方法について説明します。また、クライアント SDK または REST API を使用して、返された情報を解析する方法も示します。

このガイドでは、既に Vision リソースを作成し、キーとエンドポイント URL を取得していることを前提としています。クライアント SDK を使用している場合は、クライアントオブジェクトを認証する必要もあります。これらの手順の詳細については、画像分析のクイックスタートを参照してください。

サービスにデータを送信する

このガイドにあるコードでは、URL によって参照されるリモートの画像を使用します。画像解析機能の全機能を確認するには、さまざまな画像を自分で試してみることをお勧めします。

リモートの画像を分析する場合、要求本文を {"url":"http://example.com/images/test.jpg"} のような形式にして、画像の URL を指定します。

ローカルの画像を分析するには、バイナリ画像データを HTTP 要求本文に配置します。

main クラスで、分析する画像の URL への参照を保存します。

// URL image used for analyzing an image (image of puppy)
private const string ANALYZE_URL_IMAGE = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/refs/heads/master/ComputerVision/Images/dog.jpg";

ローカルの画像を分析するには、ComputerVisionClient メソッドに関する記事を参照してください (AnalyzeImageInStreamAsync など)。また、ローカルの画像に関連したシナリオについては、GitHub 上のサンプルコードを参照してください。

main クラスで、分析する画像の URL への参照を保存します。

String pathToRemoteImage = "https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/raw/master/ComputerVision/Images/faces.jpg";

ローカルの画像を分析するには、ComputerVision メソッドに関する記事を参照してください (AnalyzeImage など)。また、ローカルの画像に関連したシナリオについては、GitHub 上のサンプルコードを参照してください。

main 関数で、分析する画像の URL への参照を保存します。

const describeURL = 'https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/ComputerVision/Images/celebrities.jpg';

ローカルの画像を分析するには、ComputerVisionClient メソッドに関する記事を参照してください (describeImageInStream など)。また、ローカルの画像に関連したシナリオについては、GitHub 上のサンプルコードを参照してください。

分析する画像の URL への参照を保存します。

remote_image_url = "https://moderatorsampleimages.blob.core.windows.net/samples/sample16.png"

ローカルの画像を分析するには、ComputerVisionClientOperationsMixin メソッドに関する記事を参照してください (analyze_image_in_stream など)。また、ローカルの画像に関連したシナリオについては、GitHub 上のサンプルコードを参照してください。

データの処理方法を決定する

視覚的特徴を選択する

Analyze API を使用すると、サービスの画像分析の特徴すべてにアクセスできます。独自のユースケースに基づいて、行う操作を選択します。各機能の説明については、Azure AI Vision の概要に関する記事を参照してください。次のセクションの例では、使用可能なすべての視覚的特徴を追加していますが、実際に使用するために必要なものは 1 つか 2 つのみです。

Analyze API の URL クエリパラメーターを設定して、使用する特徴を指定できます。パラメーターには、複数の値をコンマで区切って指定できます。特徴を指定するごとに、より多くの処理時間が必要になるため、必要なものだけを指定してください。

URL パラメーター	値	説明
`features`	`Read`	画像の中に表示されるテキストを読み取り、構造化された JSON データとして出力します
`features`	`Description`	サポートされる言語の完全な文章を使用して画像のコンテンツを説明します
`features`	`SmartCrops`	関心領域を維持しながら目的の縦横比に画像を切り取るための四角形の座標を検出します
`features`	`Objects`	おおよその場所など、画像内のさまざまなオブジェクトを検出します。 `Objects` 引数は、英語でのみ使用できます
`features`	`Tags`	画像のコンテンツに関連した単語の詳細な一覧を使用して画像にタグを付けます

値が指定された URL は、このようになります。

<endpoint>/vision/v3.2/analyze?visualFeatures=Tags

画像分析用の新しいメソッドを定義します。次のコードは、分析で抽出する視覚的特徴を指定するものです。このコードを追加します。完全な一覧については、VisualFeatureTypes 列挙型を参照してください。

/* 
 * ANALYZE IMAGE - URL IMAGE
 * Analyze URL image. Extracts captions, categories, tags, objects, faces, racy/adult/gory content,
 * brands, celebrities, landmarks, color scheme, and image types.
 */
public static async Task AnalyzeImageUrl(ComputerVisionClient client, string imageUrl)
{
    Console.WriteLine("----------------------------------------------------------");
    Console.WriteLine("ANALYZE IMAGE - URL");
    Console.WriteLine();

    // Creating a list that defines the features to be extracted from the image. 

    List<VisualFeatureTypes?> features = new List<VisualFeatureTypes?>()
    {
        VisualFeatureTypes.Categories, VisualFeatureTypes.Description,
        VisualFeatureTypes.Faces, VisualFeatureTypes.ImageType,
        VisualFeatureTypes.Tags, VisualFeatureTypes.Adult,
        VisualFeatureTypes.Color, VisualFeatureTypes.Brands,
        VisualFeatureTypes.Objects
    };

分析で抽出する視覚的特徴を指定します。完全な一覧については、VisualFeatureTypes 列挙型を参照してください。

// This list defines the features to be extracted from the image.
List<VisualFeatureTypes> featuresToExtractFromRemoteImage = new ArrayList<>();
featuresToExtractFromRemoteImage.add(VisualFeatureTypes.DESCRIPTION);
featuresToExtractFromRemoteImage.add(VisualFeatureTypes.CATEGORIES);
featuresToExtractFromRemoteImage.add(VisualFeatureTypes.TAGS);
featuresToExtractFromRemoteImage.add(VisualFeatureTypes.FACES);
featuresToExtractFromRemoteImage.add(VisualFeatureTypes.ADULT);
featuresToExtractFromRemoteImage.add(VisualFeatureTypes.COLOR);
featuresToExtractFromRemoteImage.add(VisualFeatureTypes.IMAGE_TYPE);

分析で抽出する視覚的特徴を指定します。完全な一覧については、VisualFeatureTypes 列挙型を参照してください。

// Get the visual feature for analysis
const features = ['Categories','Brands','Adult','Color','Description','Faces','Image_type','Objects','Tags'];
const domainDetails = ['Celebrities','Landmarks'];

分析で抽出する視覚的特徴を指定します。完全な一覧については、VisualFeatureTypes 列挙型を参照してください。

print("===== Analyze an image - remote =====")
# Select the visual feature(s) you want.
remote_image_features = [VisualFeatureTypes.categories,VisualFeatureTypes.brands,VisualFeatureTypes.adult,VisualFeatureTypes.color,VisualFeatureTypes.description,VisualFeatureTypes.faces,VisualFeatureTypes.image_type,VisualFeatureTypes.objects,VisualFeatureTypes.tags]
remote_image_details = [Details.celebrities,Details.landmarks]

言語を指定する

返されるデータの言語を指定することもできます。

次の URL クエリパラメーターで言語を指定します。既定値は en です。

URL パラメーター	値	説明
`language`	`en`	英語
`language`	`es`	スペイン語
`language`	`ja`	日本語
`language`	`pt`	ポルトガル語
`language`	`zh`	簡体中国語

値が指定された URL は、このようになります。

<endpoint>/vision/v3.2/analyze?visualFeatures=Tags&language=en

AnalyzeImageAsync 呼び出しの language パラメーターを使用して、言語を指定します。

言語	値
英語	`en`
スペイン語	`es`
日本語	`ja`
ポルトガル語	`pt`
簡体中国語	`zh`

言語を指定するメソッド呼び出しは、次のようになります。

ImageAnalysis results = await client.AnalyzeImageAsync(imageUrl, visualFeatures: features, language: "en");

Analyze 呼び出しで AnalyzeImageOptionalParameter 入力を使用して、言語を指定します。

言語	値
英語	`en`
スペイン語	`es`
日本語	`ja`
ポルトガル語	`pt`
簡体中国語	`zh`

言語を指定するメソッド呼び出しは、次のようになります。

ImageAnalysis analysis = compVisClient.computerVision().analyzeImage().withUrl(pathToRemoteImage)
    .withVisualFeatures(featuresToExtractFromLocalImage)
    .language("en")
    .execute();

Analyze 呼び出しで language 入力のプロパティを使用して、言語を指定します。

言語	値
英語	`en`
スペイン語	`es`
日本語	`ja`
ポルトガル語	`pt`
簡体中国語	`zh`

言語を指定するメソッド呼び出しは、次のようになります。

const result = (await computerVisionClient.analyzeImage(imageURL,{visualFeatures: features, language: 'en'}));

language 呼び出しのパラメーターを使用して、言語を指定します。

言語	値
英語	`en`
スペイン語	`es`
日本語	`ja`
ポルトガル語	`pt`
簡体中国語	`zh`

言語を指定するメソッド呼び出しは、次のようになります。

results_remote = computervision_client.analyze_image(remote_image_url , remote_image_features, remote_image_details, 'en')

サービスから結果を取得する

このセクションでは、API 呼び出しの結果を解析する方法について説明します。これには、API 呼び出し自体が含まれます。

注

スコープが指定された API 呼び出し

画像分析における特徴の一部は、直接、または Analyze API 呼び出しを使用して呼び出すことができます。たとえば、<endpoint>/vision/v3.2/tag に (または SDK の対応するメソッドに) 要求を行うことで、画像タグのみのスコープ分析を行うことができます。個別に呼び出すことができる他の特徴については、リファレンスドキュメントを参照してください。

サービスから 200 HTTP 応答が返され、その本文には、返されたデータが JSON 文字列の形式で含まれています。次のテキストは、JSON 応答の例です。

{
    "metadata":
    {
        "width": 300,
        "height": 200
    },
    "tagsResult":
    {
        "values":
        [
            {
                "name": "grass",
                "confidence": 0.9960499405860901
            },
            {
                "name": "outdoor",
                "confidence": 0.9956876635551453
            },
            {
                "name": "building",
                "confidence": 0.9893627166748047
            },
            {
                "name": "property",
                "confidence": 0.9853052496910095
            },
            {
                "name": "plant",
                "confidence": 0.9791355729103088
            }
        ]
    }
}

エラーコード

考えられるエラーとその原因を次の一覧に示します。

400
- InvalidImageUrl - イメージの URL の形式が不適切か､アクセスできません
- InvalidImageFormat - 入力データが有効な画像ではありません
- InvalidImageSize - 入力イメージが大きすぎます
- NotSupportedVisualFeature - 指定された特徴の種類が有効ではありません
- NotSupportedImage - サポートされていないイメージ、たとえば、子供のポルノイメージです
- InvalidDetails - サポートされていない detail パラメーター値
- NotSupportedLanguage - 要求された操作が指定された言語でサポートされていません
- BadArgument - 追加の詳細情報がエラーメッセージに記載されています
415 - サポートされていないメディアの種類エラー。 Content-Type が使用できる種類に含まれていません。
- 画像の URL の場合、Content-Type は application/json である必要があります。
- バイナリ画像データの場合、Content-Type は application/octet-stream または multipart/form-data である必要があります。
500
- FailedToProcess
- Timeout - 画像処理がタイムアウトしました
- InternalServerError

次のコードは、Image Analysis API を呼び出し、結果をコンソールに出力します。

// Analyze the URL image 
ImageAnalysis results = await client.AnalyzeImageAsync(imageUrl, visualFeatures: features);

// Summarizes the image content.
Console.WriteLine("Summary:");
foreach (var caption in results.Description.Captions)
{
    Console.WriteLine($"{caption.Text} with confidence {caption.Confidence}");
}
Console.WriteLine();

// Display categories the image is divided into.
Console.WriteLine("Categories:");
foreach (var category in results.Categories)
{
    Console.WriteLine($"{category.Name} with confidence {category.Score}");
}
Console.WriteLine();

// Image tags and their confidence score
Console.WriteLine("Tags:");
foreach (var tag in results.Tags)
{
    Console.WriteLine($"{tag.Name} {tag.Confidence}");
}
Console.WriteLine();

// Objects
Console.WriteLine("Objects:");
foreach (var obj in results.Objects)
{
    Console.WriteLine($"{obj.ObjectProperty} with confidence {obj.Confidence} at ___location {obj.Rectangle.X}, " +
      $"{obj.Rectangle.X + obj.Rectangle.W}, {obj.Rectangle.Y}, {obj.Rectangle.Y + obj.Rectangle.H}");
}
Console.WriteLine();

// Faces
Console.WriteLine("Faces:");
foreach (var face in results.Faces)
{
    Console.WriteLine($"A {face.Gender} of age {face.Age} at ___location {face.FaceRectangle.Left}, " +
      $"{face.FaceRectangle.Left}, {face.FaceRectangle.Top + face.FaceRectangle.Width}, " +
      $"{face.FaceRectangle.Top + face.FaceRectangle.Height}");
}
Console.WriteLine();

// Adult or racy content, if any.
Console.WriteLine("Adult:");
Console.WriteLine($"Has adult content: {results.Adult.IsAdultContent} with confidence {results.Adult.AdultScore}");
Console.WriteLine($"Has racy content: {results.Adult.IsRacyContent} with confidence {results.Adult.RacyScore}");
Console.WriteLine($"Has gory content: {results.Adult.IsGoryContent} with confidence {results.Adult.GoreScore}");
Console.WriteLine();

// Well-known (or custom, if set) brands.
Console.WriteLine("Brands:");
foreach (var brand in results.Brands)
{
    Console.WriteLine($"Logo of {brand.Name} with confidence {brand.Confidence} at ___location {brand.Rectangle.X}, " +
      $"{brand.Rectangle.X + brand.Rectangle.W}, {brand.Rectangle.Y}, {brand.Rectangle.Y + brand.Rectangle.H}");
}
Console.WriteLine();

// Celebrities in image, if any.
Console.WriteLine("Celebrities:");
foreach (var category in results.Categories)
{
    if (category.Detail?.Celebrities != null)
    {
        foreach (var celeb in category.Detail.Celebrities)
        {
            Console.WriteLine($"{celeb.Name} with confidence {celeb.Confidence} at ___location {celeb.FaceRectangle.Left}, " +
              $"{celeb.FaceRectangle.Top}, {celeb.FaceRectangle.Height}, {celeb.FaceRectangle.Width}");
        }
    }
}
Console.WriteLine();

// Popular landmarks in image, if any.
Console.WriteLine("Landmarks:");
foreach (var category in results.Categories)
{
    if (category.Detail?.Landmarks != null)
    {
        foreach (var landmark in category.Detail.Landmarks)
        {
            Console.WriteLine($"{landmark.Name} with confidence {landmark.Confidence}");
        }
    }
}
Console.WriteLine();

// Identifies the color scheme.
Console.WriteLine("Color Scheme:");
Console.WriteLine("Is black and white?: " + results.Color.IsBWImg);
Console.WriteLine("Accent color: " + results.Color.AccentColor);
Console.WriteLine("Dominant background color: " + results.Color.DominantColorBackground);
Console.WriteLine("Dominant foreground color: " + results.Color.DominantColorForeground);
Console.WriteLine("Dominant colors: " + string.Join(",", results.Color.DominantColors));
Console.WriteLine();

// Detects the image types.
Console.WriteLine("Image Type:");
Console.WriteLine("Clip Art Type: " + results.ImageType.ClipArtType);
Console.WriteLine("Line Drawing Type: " + results.ImageType.LineDrawingType);
Console.WriteLine();

次のコードは、Image Analysis API を呼び出し、結果をコンソールに出力します。

// Call the Computer Vision service and tell it to analyze the loaded image.
ImageAnalysis analysis = compVisClient.computerVision().analyzeImage().withUrl(pathToRemoteImage)
        .withVisualFeatures(featuresToExtractFromRemoteImage).execute();

// Display image captions and confidence values.
System.out.println("\nCaptions: ");
for (ImageCaption caption : analysis.description().captions()) {
    System.out.printf("\'%s\' with confidence %f\n", caption.text(), caption.confidence());
}

// Display image category names and confidence values.
System.out.println("\nCategories: ");
for (Category category : analysis.categories()) {
    System.out.printf("\'%s\' with confidence %f\n", category.name(), category.score());
}

// Display image tags and confidence values.
System.out.println("\nTags: ");
for (ImageTag tag : analysis.tags()) {
    System.out.printf("\'%s\' with confidence %f\n", tag.name(), tag.confidence());
}

// Display any faces found in the image and their ___location.
System.out.println("\nFaces: ");
for (FaceDescription face : analysis.faces()) {
    System.out.printf("\'%s\' of age %d at ___location (%d, %d), (%d, %d)\n", face.gender(), face.age(),
            face.faceRectangle().left(), face.faceRectangle().top(),
            face.faceRectangle().left() + face.faceRectangle().width(),
            face.faceRectangle().top() + face.faceRectangle().height());
}

// Display whether any adult or racy content was detected and the confidence
// values.
System.out.println("\nAdult: ");
System.out.printf("Is adult content: %b with confidence %f\n", analysis.adult().isAdultContent(),
        analysis.adult().adultScore());
System.out.printf("Has racy content: %b with confidence %f\n", analysis.adult().isRacyContent(),
        analysis.adult().racyScore());

// Display the image color scheme.
System.out.println("\nColor scheme: ");
System.out.println("Is black and white: " + analysis.color().isBWImg());
System.out.println("Accent color: " + analysis.color().accentColor());
System.out.println("Dominant background color: " + analysis.color().dominantColorBackground());
System.out.println("Dominant foreground color: " + analysis.color().dominantColorForeground());
System.out.println("Dominant colors: " + String.join(", ", analysis.color().dominantColors()));

// Display any celebrities detected in the image and their locations.
System.out.println("\nCelebrities: ");
for (Category category : analysis.categories()) {
    if (category.detail() != null && category.detail().celebrities() != null) {
        for (CelebritiesModel celeb : category.detail().celebrities()) {
            System.out.printf("\'%s\' with confidence %f at ___location (%d, %d), (%d, %d)\n", celeb.name(),
                    celeb.confidence(), celeb.faceRectangle().left(), celeb.faceRectangle().top(),
                    celeb.faceRectangle().left() + celeb.faceRectangle().width(),
                    celeb.faceRectangle().top() + celeb.faceRectangle().height());
        }
    }
}

// Display any landmarks detected in the image and their locations.
System.out.println("\nLandmarks: ");
for (Category category : analysis.categories()) {
    if (category.detail() != null && category.detail().landmarks() != null) {
        for (LandmarksModel landmark : category.detail().landmarks()) {
            System.out.printf("\'%s\' with confidence %f\n", landmark.name(), landmark.confidence());
        }
    }
}

// Display what type of clip art or line drawing the image is.
System.out.println("\nImage type:");
System.out.println("Clip art type: " + analysis.imageType().clipArtType());
System.out.println("Line drawing type: " + analysis.imageType().lineDrawingType());

次のコードは、Image Analysis API を呼び出し、結果をコンソールに出力します。

     const result = (await computerVisionClient.analyzeImage(facesImageURL,{visualFeatures: features},{details: domainDetails}));

     // Detect faces
     // Print the bounding box, gender, and age from the faces.
     const faces = result.faces
     if (faces.length) {
       console.log(`${faces.length} face${faces.length == 1 ? '' : 's'} found:`);
       for (const face of faces) {
         console.log(`    Gender: ${face.gender}`.padEnd(20)
           + ` Age: ${face.age}`.padEnd(10) + `at ${formatRectFaces(face.faceRectangle)}`);
       }
     } else { console.log('No faces found.'); }

     // Formats the bounding box
     function formatRectFaces(rect) {
       return `top=${rect.top}`.padEnd(10) + `left=${rect.left}`.padEnd(10) + `bottom=${rect.top + rect.height}`.padEnd(12)
         + `right=${rect.left + rect.width}`.padEnd(10) + `(${rect.width}x${rect.height})`;
     }

     // Detect Objects
     const objects = result.objects;
     console.log();
     // Print objects bounding box and confidence
     if (objects.length) {
       console.log(`${objects.length} object${objects.length == 1 ? '' : 's'} found:`);
       for (const obj of objects) { console.log(`    ${obj.object} (${obj.confidence.toFixed(2)}) at ${formatRectObjects(obj.rectangle)}`); }
     } else { console.log('No objects found.'); }

     // Formats the bounding box
     function formatRectObjects(rect) {
       return `top=${rect.y}`.padEnd(10) + `left=${rect.x}`.padEnd(10) + `bottom=${rect.y + rect.h}`.padEnd(12)
         + `right=${rect.x + rect.w}`.padEnd(10) + `(${rect.w}x${rect.h})`;
     }
     console.log();

     // Detect tags
     const tags = result.tags;
     console.log(`Tags: ${formatTags(tags)}`);

     // Format tags for display
     function formatTags(tags) {
       return tags.map(tag => (`${tag.name} (${tag.confidence.toFixed(2)})`)).join(', ');
     }
     console.log();

     // Detect image type
     const types = result.imageType;
     console.log(`Image appears to be ${describeType(types)}`);

     function describeType(imageType) {
       if (imageType.clipArtType && imageType.clipArtType > imageType.lineDrawingType) return 'clip art';
       if (imageType.lineDrawingType && imageType.clipArtType < imageType.lineDrawingType) return 'a line drawing';
       return 'a photograph';
     }
     console.log();

     // Detect Category
     const categories = result.categories;
     console.log(`Categories: ${formatCategories(categories)}`);

     // Formats the image categories
     function formatCategories(categories) {
       categories.sort((a, b) => b.score - a.score);
       return categories.map(cat => `${cat.name} (${cat.score.toFixed(2)})`).join(', ');
     }
     console.log();

     // Detect Brands
     const brands = result.brands;

     // Print the brands found
     if (brands.length) {
       console.log(`${brands.length} brand${brands.length != 1 ? 's' : ''} found:`);
       for (const brand of brands) {
         console.log(`    ${brand.name} (${brand.confidence.toFixed(2)} confidence)`);
       }
     } else { console.log(`No brands found.`); }
     console.log();

     // Detect Colors
     const color = result.color;
     printColorScheme(color);

     // Print a detected color scheme
     function printColorScheme(colors) {
       console.log(`Image is in ${colors.isBwImg ? 'black and white' : 'color'}`);
       console.log(`Dominant colors: ${colors.dominantColors.join(', ')}`);
       console.log(`Dominant foreground color: ${colors.dominantColorForeground}`);
       console.log(`Dominant background color: ${colors.dominantColorBackground}`);
       console.log(`Suggested accent color: #${colors.accentColor}`);
     }
     console.log();

     // Detect landmarks
     const ___domain = result.landmarks;

     // Prints ___domain-specific, recognized objects
     if (___domain.length) {
       console.log(`${___domain.length} ${___domain.length == 1 ? 'landmark' : 'landmarks'} found:`);
       for (const obj of ___domain) {
         console.log(`    ${obj.name}`.padEnd(20) + `(${obj.confidence.toFixed(2)} confidence)`.padEnd(20) + `${formatRectDomain(obj.faceRectangle)}`);
       }
     } else {
       console.log('No landmarks found.');
     }

     // Formats bounding box
     function formatRectDomain(rect) {
       if (!rect) return '';
       return `top=${rect.top}`.padEnd(10) + `left=${rect.left}`.padEnd(10) + `bottom=${rect.top + rect.height}`.padEnd(12) +
         `right=${rect.left + rect.width}`.padEnd(10) + `(${rect.width}x${rect.height})`;
     }

     console.log();

     // Detect Adult content
     // Function to confirm racy or not
     const isIt = flag => flag ? 'is' : "isn't";

     const adult = result.adult;
     console.log(`This probably ${isIt(adult.isAdultContent)} adult content (${adult.adultScore.toFixed(4)} score)`);
     console.log(`This probably ${isIt(adult.isRacyContent)} racy content (${adult.racyScore.toFixed(4)} score)`);
     console.log();

次のコードは、Image Analysis API を呼び出し、結果をコンソールに出力します。

# Call API with URL and features
results_remote = computervision_client.analyze_image(remote_image_url , remote_image_features, remote_image_details)

# Print results with confidence score
print("Categories from remote image: ")
if (len(results_remote.categories) == 0):
    print("No categories detected.")
else:
    for category in results_remote.categories:
        print("'{}' with confidence {:.2f}%".format(category.name, category.score * 100))
print()

# Detect faces
# Print the results with gender, age, and bounding box
print("Faces in the remote image: ")
if (len(results_remote.faces) == 0):
    print("No faces detected.")
else:
    for face in results_remote.faces:
        print("'{}' of age {} at ___location {}, {}, {}, {}".format(face.gender, face.age, \
        face.face_rectangle.left, face.face_rectangle.top, \
        face.face_rectangle.left + face.face_rectangle.width, \
        face.face_rectangle.top + face.face_rectangle.height))

# Adult content
# Print results with adult/racy score
print("Analyzing remote image for adult or racy content ... ")
print("Is adult content: {} with confidence {:.2f}".format(results_remote.adult.is_adult_content, results_remote.adult.adult_score * 100))
print("Has racy content: {} with confidence {:.2f}".format(results_remote.adult.is_racy_content, results_remote.adult.racy_score * 100))
print()

# Detect colors
# Print results of color scheme
print("Getting color scheme of the remote image: ")
print("Is black and white: {}".format(results_remote.color.is_bw_img))
print("Accent color: {}".format(results_remote.color.accent_color))
print("Dominant background color: {}".format(results_remote.color.dominant_color_background))
print("Dominant foreground color: {}".format(results_remote.color.dominant_color_foreground))
print("Dominant colors: {}".format(results_remote.color.dominant_colors))
print()

# Detect image type
# Prints type results with degree of accuracy
print("Type of remote image:")
if results_remote.image_type.clip_art_type == 0:
    print("Image is not clip art.")
elif results_remote.image_type.line_drawing_type == 1:
    print("Image is ambiguously clip art.")
elif results_remote.image_type.line_drawing_type == 2:
    print("Image is normal clip art.")
else:
    print("Image is good clip art.")

if results_remote.image_type.line_drawing_type == 0:
    print("Image is not a line drawing.")
else:
    print("Image is a line drawing")

# Detect brands
print("Detecting brands in remote image: ")
if len(results_remote.brands) == 0:
    print("No brands detected.")
else:
    for brand in results_remote.brands:
        print("'{}' brand detected with confidence {:.1f}% at ___location {}, {}, {}, {}".format( \
        brand.name, brand.confidence * 100, brand.rectangle.x, brand.rectangle.x + brand.rectangle.w, \
        brand.rectangle.y, brand.rectangle.y + brand.rectangle.h))

# Detect objects
# Print detected objects results with bounding boxes
print("Detecting objects in remote image:")
if len(results_remote.objects) == 0:
    print("No objects detected.")
else:
    for object in detect_objects_results_remote.objects:
        print("object at ___location {}, {}, {}, {}".format( \
        object.rectangle.x, object.rectangle.x + object.rectangle.w, \
        object.rectangle.y, object.rectangle.y + object.rectangle.h))


# Describe image
# Get the captions (descriptions) from the response, with confidence level
print("Description of remote image: ")
if (len(results_remote.description.captions) == 0):
    print("No description detected.")
else:
    for caption in results_remote.description.captions:
        print("'{}' with confidence {:.2f}%".format(caption.text, caption.confidence * 100))
print()

# Return tags
# Print results with confidence score
print("Tags in the remote image: ")
if (len(results_remote.tags) == 0):
    print("No tags detected.")
else:
    for tag in results_remote.tags:
        print("'{}' with confidence {:.2f}%".format(tag.name, tag.confidence * 100))

# Detect celebrities
print("Celebrities in the remote image:")
if (len(results_remote.categories.detail.celebrities) == 0):
    print("No celebrities detected.")
else:
    for celeb in results_remote.categories.detail.celebrities:
        print(celeb["name"])

# Detect landmarks
print("Landmarks in the remote image:")
if len(results_remote.categories.detail.landmarks) == 0:
    print("No landmarks detected.")
else:
    for landmark in results_remote.categories.detail.landmarks:
        print(landmark["name"])

ヒント

Azure AI Vision の操作中に、このサービスによって適用されたレート制限によって一時的な障害が発生したり、ネットワークの停止など、他の一時的な問題が発生したりする可能性があります。これらの種類の障害の処理については、クラウド設計パターンガイドの「再試行パターン」および「サーキットブレーカーパターン」を参照してください。

物体検出の概念を調べる
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