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Visual Recognition 기본 제공 모델을 사용하여 이미지 분석
마지막 업데이트 날짜: 2021년 5월 28일
기본 제공 모델

IBM Watson Visual Recognition은 훈련 없이 장면, 오브젝트 및 기타 여러 카테고리의 이미지를 분석하는 데 사용할 수 있는 기본 제공 모델과 함께 제공됩니다.

 

데모

기본 제공 시각적 인식 모델을 사용하는 방법을 보려면 이 동영상을 시청하십시오.

이 동영상은 이 문서에 기록된 단계를 따르는 대신 시각적 방법을 제공합니다.

Python 노트북 예제

다음은 Visual Recognition 기본 제공 모델을 사용하여 샘플 이미지를 분석하는 Python 코드의 예입니다. 이 샘플 코드는 Visual Recognition API 외부 링크를 호출하며 IBM Watson Studio의 노트북에서 실행될 수 있습니다.

!pip install --upgrade "watson-developer-cloud>=1.0,<2.0"
from watson_developer_cloud import VisualRecognitionV3
visual_recognition = VisualRecognitionV3( '2016-05-20', api_key='<your-API-key>' )
image_url = 'https://watson-developer-cloud.github.io/doc-tutorial-downloads/visual-recognition/visual-recognition-food-fruit.png'
import json
parms = json.dumps( { 'url' : image_url, 'classifier_ids' : [ 'food' ] } )
results = visual_recognition.classify( parameters = parms )
print( json.dumps( results['images'][0]['classifiers'][0]['classes'], indent=2 ) )

API 키를 찾는 방법에 대한 자세한 정보는 Visual Recognition 앱 빌드를 참조하십시오.

샘플 이미지

과일 바구니 이미지

샘플 출력

[
  {
    "class": "lemon",
    "score": 0.583,
    "type_hierarchy": "/fruit/citrus/lemon"
  },
  {
    "class": "citrus",
    "score": 0.719
  },
  {
    "class": "fruit",
    "score": 0.901
  },
  {
    "class": "apple",
    "score": 0.526,
    "type_hierarchy": "/fruit/accessory fruit/apple"
  },
  {
    "class": "accessory fruit",
    "score": 0.526
  },
  {
    "class": "orange",
    "score": 0.518,
    "type_hierarchy": "/fruit/citrus/orange"
  },
  {
    "class": "banana",
    "score": 0.5,
    "type_hierarchy": "/fruit/banana"
  }
]

 

관련 참조