Este artigo foi publicado como parte do Data Science Blogathon.
Introdução
Neste post, veremos como usar o modelo de aprendizado de máquina pré-treinado disponível online para problemas relacionados à visão computacional dos serviços cognitivos do Azure.
Exposição do problema
E se precisarmos analisar esta única imagem?
Queremos algumas informações sobre esta imagem, O que: –
- Legenda adequada para esta imagem.
- Rostos humanos totais e suas coordenadas.
- Sexo e idade das pessoas na imagem.
- Objetos totais na imagem e suas coordenadas.
Precisamos ter a ajuda de modelos previamente treinados. Discutiremos cómo podemos lograr esto con la ayuda de Microsoft Serviços Cognitivos do AzureAzure Cognitive Services es un conjunto de APIs y herramientas de inteligencia artificial que permite a los desarrolladores integrar capacidades de visión, lenguaje y toma de decisiones en sus aplicaciones. Ofrece soluciones para el reconocimiento de imágenes, análisis de texto y traducción automática, entre outros. Con su implementación, las empresas can mejorar la interacción con los usuarios y optimizar procesos, aprovechando el poder del aprendizaje automático y la IA.... usando API en Python.
Os Serviços Cognitivos do Microsoft Azure nos dão o uso de seus modelos pré-treinados para vários problemas de negócios relacionados ao aprendizado de máquina.
Lista de diferentes serviços são: –
- Decisão
- Idioma
- Fala
- Visão
- pesquisa na internet
Existem também subcategorias para cada categoria mencionada acima. Explore por favor aqui.
Vamos nos concentrar em Visão computacional e problemas relacionados a imagens e como usar os serviços de API do Azure. Podemos usar os serviços cognitivos do Azure para grátis por até 30 dias.
Vamos configurar uma conta do Azure primeiro.
Configuração da conta do Azure
Iniciar sessãoo "Sessão" É um conceito-chave no campo da psicologia e da terapia. Refere-se a uma reunião agendada entre um terapeuta e um cliente, onde os pensamentos são explorados, Emoções e comportamentos. Essas sessões podem variar em duração e frequência, e seu principal objetivo é facilitar o crescimento pessoal e a resolução de problemas. A eficácia das sessões depende da relação entre o terapeuta e o terapeuta.. sobre Portal de Azure.
Se você não tem uma conta da Microsoft, apenas crie um e faça login.
Depois disso, navegar para Documentação na página inicial.
Então escolha AO + Aprendizado de máquina da guia à esquerda.
Role para baixo e clique em Visão computacional.
Role para baixo e clique API de Computer Vision v3.
Você receberá esta página.
Esta página contém todas as informações relacionadas às chamadas de API. Precisamos gerar um Chave de assinatura para chamar a API. Para isso, precisamos criar uma conta de serviços cognitivos. Então clique em Conta de serviços cognitivos.
4. Crie uma conta de serviço cognitivo
A próxima página terá três opções:
Para a primeira opção começar a usar a avaliação gratuita do Azure, eles vão pedir os detalhes do seu cartão de crédito. Eles não cobrarão nada, a menos que você assine ou compre. Se você tiver um cartão de crédito, você pode criar uma conta com a primeira opção.
O que eu quero focar é Acesse os benefícios do aluno. Não pedirá detalhes do cartão. Você deve inserir os detalhes do e-mail da escola / universidade para mostrar que você é um estudante. Eles enviarão um link nesse e-mail e sua conta será ativada durante 30 dias com $ 100 em sua conta que pode ser usado através do portal azure.
Depois de concluir a configuração da conta. A página inicial da sua conta azul será semelhante a esta. Clique em Crie um recurso.
Depois disso, escolher AO + Aprendizado de máquina na guia lateral e clique em visão de computador.
Não clique nos tutoriais de início rápido +
Você receberá este formulário
Você deve criar um grupo de recursos, clique em criar novo e simplesmente crie um. Selecione sua região de acordo. O nome deve ser único no meu caso é “Comp-vi-in”. Escolha um nível de preço e clique em Revise e crie. Isso irá validar e após a validação clique em criar. A implementação levará algum tempo.
Uma vez feito isso, Clique no três traços superior esquerdo. Escolher Todos os recursos e clique no nome, quer dizer, no meu caso é “comp-vi-in”. então escolha chaves e endpoints.
Você recebe duas chaves KEY1 e KEY2, ambas são sua chave de assinatura, pode usar qualquer.
Você também precisará do URL do endpoint para chamar a API.
Chamada de API com Python
vamos ver o código.
Subscription_key conterá informações sobre sua KEY.
o variávelEm estatística e matemática, uma "variável" é um símbolo que representa um valor que pode mudar ou variar. Existem diferentes tipos de variáveis, e qualitativo, que descrevem características não numéricas, e quantitativo, representando quantidades numéricas. Variáveis são fundamentais em experimentos e estudos, uma vez que permitem a análise de relações e padrões entre diferentes elementos, facilitando a compreensão de fenômenos complexos.... Analyze_url es la URL de su punto final, concatenar “/visão / v3.1 / analisar” com o url do seu endpoint.
Image_url é o link de download da imagem.
Os cabeçalhos variáveis conterão informações sobre a sua chave de assinatura.
parâmetros variáveis terão o parâmetro relacionado à imagem que você deseja explorar nessa imagem, solo proporcione todos los parametroso "parametros" são variáveis ou critérios usados para definir, medir ou avaliar um fenômeno ou sistema. Em vários domínios, como a estatística, Ciência da Computação e Pesquisa Científica, Os parâmetros são essenciais para estabelecer normas e padrões que orientam a análise e interpretação dos dados. Sua seleção e manuseio adequados são cruciais para obter resultados precisos e relevantes em qualquer estudo ou projeto.... separados por vírgulas.
Para saber todos os parâmetros possíveis, Visita aqui.
Vamos enviar um pedido, "Verifique se você tem uma conexão com a Internet e se funciona corretamente".
Armazene la salida como JSONJSON, o Notação de objeto JavaScript, É um formato leve de troca de dados que é fácil para os humanos lerem e escreverem, e fácil para as máquinas analisarem e gerarem. É comumente usado em aplicativos da web para enviar e receber informações entre um servidor e um cliente. Sua estrutura é baseada em pares de valores-chave, tornando-o versátil e amplamente adotado no desenvolvimento de software.., agora podemos obter os rostos e objetos na imagem.
Análise de saída
Vamos visualizar o resultado.
Muito obrigado por ler. Espero que seja útil.
Obtenha o código completo em meu Página GitHub.
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