安装映像分析 SDK

可以从 .NET CLI 安装用于 C# 的图像分析 SDK。 若要在项目文件中添加包引用，请在文件所在的 .csproj 文件夹中运行以下命令：

dotnet add package  Azure.AI.Vision.ImageAnalysis --prerelease

可以从 .NET CLI 安装用于 C# 的图像分析 SDK。 若要在项目文件中添加包引用，请在文件所在的 .csproj 文件夹中运行以下命令：

Install-Package Azure.AI.Vision.ImageAnalysis --prerelease

打开Visual Studio并创建新的应用程序项目。 然后，通过右键单击解决方案资源管理器中的项目解决方案并选择“管理 NuGet 包”来安装客户端 SDK。 在打开的包管理器中，选择浏览，勾选包括预发行版，然后搜索Azure.AI.Vision.ImageAnalysis。 选择“安装”。

从终端安装

若要安装用于Python的图像分析 SDK，请在终端中运行此命令。

pip install azure-ai-vision-imageanalysis

升级到最新的图像分析 SDK

若要升级到最新的图像分析 SDK，请在终端中运行以下命令：

pip install --upgrade azure-ai-vision-imageanalysis

可以通过在终端中运行以下命令来检查当前安装了适用于Python版本的映像分析 SDK：

pip list

使用 Visual Studio Code 安装映像分析 SDK

若要安装用于Python的图像分析 SDK，请执行以下操作：

1. 下载并安装 Visual Studio Code。

2. 运行 Visual Studio Code 并安装 Python 扩展：

   1. 选择文件>首选项>扩展。
   2. 搜索“Python”，查找由 Microsoft 发布的“适用于 Visual Studio Code 的 Python 扩展”，然后选择“安装”。

   

3. 选择“终端”“新建终端”，以在 Visual Studio Code 中打开终端。

4. 在终端提示符下运行以下命令，安装用于Python包的图像分析 SDK。

   pip install azure-ai-vision-imageanalysis
   

5. 若要升级到最新的图像分析 SDK，请在终端中运行以下命令：

   pip install --upgrade azure-ai-vision-imageanalysis
   

6. 可以通过运行以下命令来检查当前安装了用于Python版本的映像分析 SDK：

   pip list
   

有关Visual Studio Code和Python的详细信息，请参阅Visual Studio Code文档和Visual Studio Code Python教程。

在 Windows 上，你必须使用 64 位目标体系结构。 需要 Windows 10 或更高版本。

Java SDK 使用原生二进制文件。 必须安装适用于你的平台的 Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015、2017、2019 或 2022。 首次安装此包可能需要重启。

适用于 Java 的图像分析 SDK 在 Linux 上使用时，仅支持 x64 架构上的 Ubuntu 18.04/20.04/22.04 和 Debian 9/10/11。

映像分析 SDK 取决于以下 Linux 系统库：

• GNU C 库的共享库，包括 POSIX 线程编程库， libpthreads
• OpenSSL 库 （libssl） 版本 1.x

若要在未安装 OpenSSL 1.x 的 Debian/Ubuntu 系统上从源代码进行安装，请执行以下操作：

wget -O - https://www.openssl.org/source/openssl-1.1.1u.tar.gz | tar zxf -
cd openssl-1.1.1u
./config --prefix=/usr/local
make -j $(nproc)
sudo make install_sw install_ssldirs
sudo ldconfig -v
export SSL_CERT_DIR=/etc/ssl/certs

有关安装的说明：

• 查看 https://www.openssl.org/source/ 以了解应使用的最新 OpenSSL 1.x 版本。
• SSL_CERT_DIR 的设置必须在整个系统范围内生效，或者至少在从中启动使用图像分析 SDK 的应用程序的控制台中生效，否则安装在 /usr/local 中的 OpenSSL 1.x 可能找不到证书。
• 确保来自 ldconfig -v 的控制台输出包含 /usr/local/lib，因为在现代系统上默认情况下就应该如此。 如果不是这种情况，请设置 LD_LIBRARY_PATH（其作用域与 SSL_CERT_DIR 相同），以将 /usr/local/lib 添加到库路径中：

  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
  

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential libssl-dev wget

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential libssl-dev wget

按照以下步骤使用 Apache Maven 安装用于Java的图像分析 SDK：

1. 安装 Apache Maven。 在 Linux 上，从分发存储库安装（如果可用）。

2. 打开命令提示符并运行 mvn -v 以确认安装成功。

3. 打开要在其中放置新项目的命令提示符，并创建新的 pom.xml 文件。

4. 将以下 XML 内容复制到 pom.xml 文件中：

   <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
   xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
   xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
     <groupId>azure.ai.vision.imageanalysis.samples</groupId>
     <artifactId>image-analysis-quickstart</artifactId>
     <version>0.0</version>
     <dependencies>
       <dependency>
         <groupId>com.azure</groupId>
         <artifactId>azure-ai-vision-imageanalysis</artifactId>
         <version>1.0.0-beta.1</version>
       </dependency>
       <dependency>
         <groupId>org.slf4j</groupId>
         <artifactId>slf4j-nop</artifactId>
         <version>1.7.36</version> 
       </dependency>
     </dependencies>
   </project>
   

5. 根据在 <version>1.0.0-beta.1</version> 包的 Maven 存储库中找到的最新版本，更新 中的版本值。

6. 运行以下 Maven 命令以安装映像分析 SDK 和依赖项。

   mvn clean dependency:copy-dependencies
   

7. 验证已创建本地文件夹路径 target\dependency，并且其中包含 .jar 个文件，其中包括三个名为 azure-ai-vision-*.jar 的文件

1. 安装 Gradle。
2. 在命令提示符下，运行 gradle -v 以确认安装成功。
3. 使用 Gradle 创建Java应用程序。 请参阅示例生成Java应用程序示例。
4. 通过插入 4 个新的依赖项来更新您的 build.gradle 文件：

   dependencies {
       implementation 'com.azure:azure-ai-vision-imageanalysis:1.0.0-beta.1'
       implementation 'org.slf4j:slf4j-nop:1.7.36'
   }
   

5. 根据你在 Maven 仓库中为 com.azure:azure-ai-vision-imageanalysis:1.0.0-beta.1 包找到的最新版本，更新 中的版本值。
6. 更新Java应用程序以使用图像分析 SDK 执行图像分析，编译并运行应用程序。