Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Маркировка изображений

С API-интерфейсами маркировки изображений Cloud Vision вы можете распознавать объекты на изображении без необходимости предоставлять какие-либо дополнительные контекстные метаданные.

Маркировка изображений дает вам представление о содержании изображений. Когда вы используете API, вы получаете список распознанных сущностей: людей, вещей, мест, действий и так далее. Каждая найденная метка имеет оценку, которая указывает на уверенность модели машинного обучения в ее актуальности. С помощью этой информации вы можете выполнять такие задачи, как автоматическая генерация метаданных и модерация контента.

iOS+ Android

Ключевые возможности

Высокоточная маркировка изображений

API маркировки изображений Firebase ML основан на ведущей в отрасли возможности распознавания изображений Google Cloud, которая может классифицировать изображения с более чем 10 000 меток во многих категориях. (Смотри ниже.)

Попробуйте сами с демо-версией Cloud Vision API .

Поддержка объектов сети знаний

Помимо текстового описания каждой метки, которую возвращает Firebase ML, он также возвращает идентификатор сущности метки Google Knowledge Graph. Этот идентификатор представляет собой строку, которая однозначно идентифицирует сущность, представленную меткой, и является тем же идентификатором, который используется API поиска Graph знаний . Вы можете использовать эту строку для идентификации объекта на разных языках и независимо от форматирования текстового описания.

Ограниченное бесплатное использование

Бесплатная первая 1000 использований этой функции в месяц: см. цены .

Примеры этикеток

API маркировки изображений поддерживает более 10 000 меток, включая следующие примеры и многие другие:

Категория	Примеры этикеток	Категория	Примеры этикеток
Искусство и развлечения	`Sculpture` `Musical Instrument` `Dance`	Астрономические объекты	`Comet` `Galaxy` `Star`
Бизнес и промышленность	`Restaurant` `Factory` `Airline`	Цвета	`Red` `Green` `Blue`
Дизайн	`Floral` `Pattern` `Wood Stain`	Напиток	`Coffee` `Tea` `Milk`
События	`Meeting` `Picnic` `Vacation`	Выдуманные персонажи	`Santa Claus` `Superhero` `Mythical creature`
Еда	`Casserole` `Fruit` `Potato chip`	Дом и Сад	`Laundry basket` `Dishwasher` `Fountain`
мероприятия	`Wedding` `Dancing` `Motorsport`	Материалы	`Ceramic` `Textile` `Fiber`
СМИ	`Newsprint` `Document` `Sign`	Виды транспорта	`Aircraft` `Motorcycle` `Subway`
Профессии	`Actor` `Florist` `Police`	Организмы	`Plant` `Animal` `Fungus`
Организации	`Government` `Club` `College`	Места	`Airport` `Mountain` `Tent`
Технологии	`Robot` `Computer` `Solar panel`	Вещи	`Bicycle` `Pipe` `Doll`

Пример результатов

Фото: Клеман Букко-Леша / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0

Этикетка	Идентификатор объекта сети знаний	Уверенность
спортивное сооружение	/м/0bmgjqz	0,9860726
игрок	/м/02vzx9	0,9797604
стадион	/м/019cfy	0,9635762
специальный футбольный стадион	/м/0404y4	0,95806926
Футбольный игрок	/м/0gl2ny2	0,9510419
спортивный	/м/06ntj	0,9253524
футболист	/м/0pcq81q	0,9033665
арена	/м/018lrm	0,8897188