Tu as 15 minutes? Bon, Vous avez maintenant tout ce dont vous avez besoin pour pouvoir intégrer le service de reconnaissance d'images cognitives de Microsoft dans vos bibliothèques Sharepoint et commencer à marquer automatiquement vos images en fonction de leur contenu gratuitement et sans avoir besoin de code..
Comment? Une fois de plus, la clé est dans le COULER
Actuellement le service de création et d'automatisation de workflow Microsoft Flow Non seulement il dispose d'un large éventail de connexions pour gérer les éléments dans les bibliothèques et les listes Sharepoint, il dispose également de plusieurs connecteurs pour les services cognitifs de Microsoft, service compris API de vision par ordinateur.
Ce service qui a une version gratuite jusqu'à 5000 demandes / mes, nous permettra d'extraire les données de l'image et parmi ses applications, nous avons la possibilité de connaître des mots-clés ou « Étiquettes » qui nous fournissent des informations pertinentes à ce sujet, puis enregistrez-les en tant que métadonnées associées à ladite image dans Sharepoint.
PAS À SUIVRE:
- Configurer une bibliothèque Sharepoint où stocker les images
- Configurer la ressource API Azure Computer Vision
- Configurer un flux qui se lance lorsqu'une nouvelle image est stockée et envoie son contenu à notre API de reconnaissance d'images
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CARACTÉRISTIQUES SUPPLÉMENTAIRES
PREMIER PAS: CONFIGURATION DE NOTRE BIBLIOTHÈQUE
Afin d'utiliser les capacités de reconnaissance d'images, nous devrons d'abord établir où celles-ci seront stockées et quel sera le champ où nous ajouterons l'étiquetage, pour cela nous utiliserons une bibliothèque Sharepoint et créerons une colonne que nous appellerons AutoTags.
DEUXIÈME PAS: CONFIGURER NOTRE SERVICE D'API DE VISION COGNITIVE
Pour enregistrer le service de reconnaissance d'images cognitives, il suffit d'aller sur le portail Azure et d'ajouter une nouvelle ressource en indiquant son nom, l'abonnement où vous séjournerez, l'emplacement de déploiement et le groupe de ressources auquel il appartiendra.
Avant de choisir où nous allons implémenter ce service, il est nécessaire de vérifier qu'il est disponible dans cette région.
Une fois le service enregistré, il faudra pointer le nom de la connexion vers l'API, la clé de compte et le point final pour accéder à ce service.
TROISIÈME ÉTAPE: RÉGLER LE FLUX
Nous accédons à Flow et créons un nouveau flux qui sera lancé lorsqu'un nouveau fichier est créé sur un site et une bibliothèque Sharepoint sélectionnés:
Une fois cela fait, Nous allons récupérer les données de l'image qui vient d'être stockée dans le Sharepoint pour l'envoyer à notre API de reconnaissance d'image.
À ce stade, nous allons connecter le Flow à notre API avec la capacité Image de l'étiquette indicando los paramètresLes "paramètres" sont des variables ou des critères qui sont utilisés pour définir, mesurer ou évaluer un phénomène ou un système. Dans divers domaines tels que les statistiques, Informatique et recherche scientifique, Les paramètres sont essentiels à l’établissement de normes et de standards qui guident l’analyse et l’interprétation des données. Leur sélection et leur manipulation correctes sont cruciales pour obtenir des résultats précis et pertinents dans toute étude ou projet.... que señalamos en el paso anterior.
Ensuite, nous indiquerons que l'envoi sera directement le contenu et non à partir de l'url et nous indiquerons qu'il s'agit de la sortie de l'étape précédente.
Ahora solo será necesario adaptar el JSONJSON, o Notation d’objet JavaScript, Il s’agit d’un format d’échange de données léger, facile à lire et à écrire pour les humains, et facile à analyser et à générer pour les machines. Il est couramment utilisé dans les applications Web pour envoyer et recevoir des informations entre un serveur et un client. Sa structure est basée sur des paires clé-valeur, ce qui le rend polyvalent et largement adopté dans le développement de logiciels.. del resultado a un arreglo de caracteres separados por coma, pour cela nous utiliserons les fonctions Select et Join.
Finalement, nous devrons simplement ajouter ce tableau d'étiquettes à la colonne que nous avons créée à l'étape 1 pour l'image à laquelle nous avons affaire.
ET PRÊT!
Nous sauvegardons le Flow et procédons à son exécution pour vérifier son fonctionnement:
Une fois les images téléchargées, nous vérifions que le Flow fonctionne correctement.
Nous pouvons voir le JSON que notre service de reconnaissance d'image renvoie.
Et enfin le résultat dans la colonne AutoTags
PASO 4: CE N'EST PAS TOUT, IL Y A BEAUCOUP PLUS
Comme nous l'avons vu, les multiples capacités que possède ce service cognitif, ajouté à la facilité de connexion avec d'autres applications grâce à Microsoft Flow, ils nous permettent de jouer avec plusieurs paramètres comme l'ajout de balises uniquement lorsqu'ils dépassent un pourcentage spécifique de réussite, générer un autre flux qui lit ce champ balisé et correspond à d'autres métadonnées pour un balisage plus efficace ou même concatène les requêtes API pour obtenir plus de données de la photo, comme la description.
Nous ajoutons la fonction à Flow Decrivez l'image
(Ce flux est un exemple, dans ce cas, la fonction Décrire l'image inclut également les étiquettes en sortie, il ne doit donc pas être concaténé avec la fonction Image Label) pointant vers une nouvelle colonne multiligne que nous avons créée dans notre bibliothèque plus tôt.
Désormais, nos images sont auto-étiquetées et obtiennent également une description de manière entièrement automatisée dans notre Sharepoint, y compris la reconnaissance de personnages et de marques célèbres, comme dans ce cas Keanu Reeves.
Avertissement: Pour l'élaboration de ce tutoriel, aucun animal lié à Keanu Reeves ou à son alter ego John Wick n'a été maltraité.
