除了标记和说明以外，图像分析 3.2 还可返回图像中检测到的基于分类的类别。 不同于标记，类别是在父/子层次结构中组织的，并且数量更少（86 个，与数千个标记截然相反）。 所有类别名称均采用英语。 可以单独或在与较新的标记模型相同的 API 调用中完成分类。
86-类别分类
Azure AI 视觉可以使用下图中 86 个类别的列表广泛或具体地对图像进行分类。 有关文本格式的完整分类，请参阅类别分类。
图像分类示例
以下 JSON 响应表明 Azure AI 视觉在基于视觉特征对示例图像进行分类时返回的内容。
{
"categories": [
{
"name": "people_",
"score": 0.81640625
}
],
"requestId": "bae7f76a-1cc7-4479-8d29-48a694974705",
"metadata": {
"height": 200,
"width": 300,
"format": "Jpeg"
}
}
下表说明了典型的图像集以及 Azure AI 视觉为每个图像返回的类别。
| 图像 | 类别 |
|---|---|
 |
people_group |
 |
animal_dog |
 |
outdoor_mountain |
 |
food_bread |
使用 API
分类功能属于分析图像 3.2 API。 可以通过本机 SDK 或 REST 调用来调用此 API。 将 Categories 包括在 visualFeatures 查询参数中。 然后，当你获取完整的 JSON 响应时，只需解析 "categories" 部分内容的字符串。