#AZURE – Implementación de #VisionAPI para analizar imágenes

Hola

En el post anterior mostré un ejemplo funciona sobre las capacidades que presenta VisionAPI de Project Oxford.

Utilizando la API podemos ver diferentes características de una imagen. Por ejemplo:

• Tipo de imagen: JPG, PNG, TIF, etc.
• Tamaño de la imagen
• Tipo de imagen, clipart, dibujo lineal, etc
• Evaluación de si es contenido para mayores
• Categorías, donde se analizan detalles como “foto en la playa”, “campo deportivo”, “montaña”. Para cada categoría se define un valor entre 0 y 1, con el Score para esa categoría
• Colores dominantes en la imagen
• Resultado de detección de rostros. En este punto, utiliza FaceAPI para la detección de rostros y análisis de edad y sexo de cada uno

Por ejemplo, si realizamos el análisis en el clásico fondo de Windows XP tendremos este resultado

Image Format : Jpeg – Image Dimensions : 1280 x 800
Clip Art Type : 0 Non-clipart
Line Drawing Type : 0 Non-LineDrawing
Is Adult Content : False – Adult (0.00597422197461128)
Is Racy Content : False – Racy (0.0093834400177002)
Categories :
Name : outdoor_grass (0.60546875)
AccentColor : 1349B8
Dominant Color Background : Blue
Dominant Color Foreground : Green
Dominant Colors :  Blue, Green

Esta foto de hace unos años nos retorna en categorías: outdoor_oceanbeach

Image Format : Jpeg – Image Dimensions : 2048 x 1365
Clip Art Type : 0 Non-clipart
Line Drawing Type : 0 Non-LineDrawing
Is Adult Content : False – Adult (0.0140524050220847)
Is Racy Content : False – Racy (0.0120803946629167)
Categories :
Name : outdoor_oceanbeach (0.90625)
AccentColor : 765F49
Dominant Color Background : Grey
Dominant Color Foreground : Grey
Dominant Colors :  Grey, White

Y en una del gatito Anakin, podemos ver como detecta que es una foto de un gatito

Image Format : Jpeg – Image Dimensions : 478 x 478
Clip Art Type : 0 Non-clipart
Line Drawing Type : 0 Non-LineDrawing
Is Adult Content : False – Adult (0.024529742076993)
Is Racy Content : False – Racy (0.10783302038908)
Categories :
Name : animal_cat (Score : 0.9921875)
AccentColor : C78C04
Dominant Color Background : Brown
Dominant Color Foreground : Brown
Dominant Colors : Brown

El código fuente esta disponible en GitHub https://github.com/elbruno/ProjectOxford

Saludos @ Madrid !

El Bruno

References

• Project Oxford
  • Project Oxford Emotion APIs
  • Project Oxford Face APIs
  • Project Oxford Vision APIs
• Mi serie de posts sobre Azure ML Vision APIs
  • Implementación de #VisionAPI para analizar imágenes
  • Utilizando VisionAPI en nuestras aplicaciones
• Mi serie de posts sobre Azure ML Emotion APIs
  • Mostrar detalles de #EmotionsAPI y #FaceAPI en el marco del rostro 
  • Face APIs y Emotions APIs es la combinación perfecta para analizar sentimientos en imágenes!
  • Un ejemplo completo de Face APIs y Emotions APIs
• Mi serie de posts sobre Azure ML Face APIs
  • Face APIs en Azure
  • Hello Face: Face APIs en una Console App
  • Hello Face: Face APIs en una WPF App
  • Hello Face: Face APIs en una app Windows 8.1
  • Hello Face: Marcos sobre cada rostro detectado en la app Windows 8.1
  • Hello Face: MVVM en apps Windows 8.1
  • Hello Face: WebCam y Apps Windows 8.1