이미지 업로드 태그 지정 학습 시킨 뒤
아래와 같은 형태로 사용함.
예측URL과 예측Key는 사용자의 것을 지정해야됨.
-H "Prediction-Key: 0e56e0ab1cd546c580a2c7772ba9110b" \
-H "Content-Type: application/json" \
| jq '.'
결과는 JSON 형태로 받을 수 있음.
전체적으로 수동으로 진행 되는데, 자동화는 고민해봐야됨.
Microsoft Cognitive service
서비스로 제공되는 기계학습 알고리즘 집합
시각, 음성, 언어, 검색
시각, 비전
얼굴찾기
지배적인 색 찾기
이미지의 컨텐츠 분류
영어문장으로 설명
OCR 텍스트 추출
텍스트 인식, 필기인식
썸네일 생성
(고품질 썸네일을 생성한 다음, 이미지 내의 개체를 분석하여 ROI(관심 영역)를 결정합니다. 그런 다음, Computer Vision은 ROI의 요구 사항에 맞게 이미지를 자릅니다)
비디오 분석?
특정 사이트에서, 부적절한 이미지 업로드 차단 기능 등에 활용 가능
-> 분석 후 자극적 컨텐츠 점수, 성인컨텐츠 점수를 보여줌.
--인지서비스 만들기
az cognitiveservices account create \
--kind ComputerVision \
--name ComputerVisionService \
--sku S1 \
--resource-group 766baf6b-657a-4211-be40-e0263299ea62 \
--location "east us"
--조회
az cognitiveservices account keys list \
--name ComputerVisionService \
--resource-group 766baf6b-657a-4211-be40-e0263299ea62
--키를 변수에 담기
key=$(az cognitiveservices account keys list \
--name ComputerVisionService \
--resource-group 766baf6b-657a-4211-be40-e0263299ea62 \
--query key1 -o tsv)
--키변수 확인
Echo $key
테스트
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $key" \
-H "Content-Type: application/json" \
| jq '.'
}
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $key" \
-H "Content-Type: application/json" \
| jq '.'
썸네일 만들기
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-o thumbnail.jpg
텍스트 추출
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $key" \
-H "Content-Type: application/json" \
| jq '.'
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $key" \
-H "Content-Type: application/json" \
| jq '.'
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $key" \
-H "Content-Type: application/json" \
| jq '.'
인식률이 조금 떨어짐
필기인식
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-D -
