특성 목록

Vision API에서는 현재 다음 기능을 사용할 수 있습니다.

모든 기능 유형
텍스트 감지	이미지의 광학 문자 인식(OCR), 텍스트 인식 후 머신 코딩된 텍스트로 변환 이미지에서 UTF-8 텍스트를 찾아 추출합니다. 이미지: 큰 이미지 내의 희소 텍스트 영역에 최적화되어 있습니다. 응답: 텍스트, 경계 상자, textAnnotations로 식별된 단어 목록과 OCR로 감지된 텍스트(fullTextAnnotation)의 계층 구조를 모두 반환합니다. 추출된 텍스트의 계층 구조 TextAnnotation -> 페이지 -> 블록 -> 단락 -> 단어 -> 기호 페이지의 각 구조적 구성요소에는 인식된 언어, 줄바꿈 등 자체 속성이 추가로 있을 수 있습니다. 지원 언어: 현재 지원, 매핑, 실험용 언어로 작동합니다. 특징의 열거형 값: TEXT_DETECTION
문서 텍스트 인식(밀집 텍스트/필기 입력)	파일(PDF/TIFF)이나 밀집 텍스트 이미지의 광학 문자 인식(OCR), 밀집 텍스트 인식 및 머신 코딩된 텍스트로 변환 파일: 문서 파일(PDF/TIFF)에 최적화되었습니다. 이미지: 이미지(문서 형식의 이미지) 속 밀집 텍스트 영역 및 필기 입력이 포함된 이미지에 최적화되어 있습니다. 응답: OCR로 감지된 텍스트(fullTextAnnotation)의 계층 구조를 반환합니다. 추출된 텍스트의 계층 구조 TextAnnotation -> 페이지 -> 블록 -> 단락 -> 단어 -> 기호 페이지의 각 구조적 구성요소에는 인식된 언어, 줄바꿈 등 자체 속성이 추가로 있을 수 있습니다. 지원 언어: 현재 지원, 매핑, 실험용 언어로 작동합니다. 특징의 열거형 값: DOCUMENT_TEXT_DETECTION DOCUMENT_TEXT_DETECTION 및 TEXT_DETECTION이 요청되면 우선 적용됩니다. 스캔된 문서에서 텍스트를 감지하는 경우 광학 문자 인식, 구조화된 양식 파싱, 항목 추출에 Document AI를 사용해 보세요. Document AI 도구 상자를 사용하여 Document AI 형식의 출력을 Cloud Vision 형식으로 변환할 수 있습니다.
랜드마크 인식 ^1	랜드마크 이미지 속 랜드마크 이름, 신뢰도 점수, 경계 상자를 제공합니다. 인식된 항목의 좌표를 제공합니다.
로고 인식 ^2	파일 속 로고의 식별된 항목에 대한 텍스트 설명, 신뢰도 점수, 경계 다각형을 제공합니다.
라벨 인식 ^3	이미지에 대한 일반화된 라벨을 제공합니다. 각 라벨에 대해 텍스트 설명, 신뢰도 점수, 적합성 평점을 반환합니다.
이미지 속성 ^4	이미지에서 가장 두드러진 색상을 반환합니다. 각 색상은 RGBA 색상 공간으로 표시되고, 신뢰도 점수가 있으며, [0, 1] 색상이 차지하는 픽셀의 비율을 표시합니다.
객체 위치 측정 ^5	단일 이미지에서 인식되는 여러 객체에 대해 일반 라벨 및 경계 상자 주석을 제공합니다. 감지된 각 객체에 대해 텍스트 설명, 신뢰도 점수, 객체를 감싸는 경계 다각형의 정규화된 꼭짓점 [0,1] 등의 요소가 반환됩니다. 객체 인식의 맞춤설정이 필요하신가요? AutoML Vision 객체 감지를 사용하면 특정 이미지 객체 감지 사용 사례를 위한 커스텀 머신러닝 모델을 만들 수 있습니다.
자르기 힌트 인식 ^6	각 요청의 원본 이미지를 바탕으로 잘린 이미지, 신뢰도 점수, 이 두드러진 영역의 중요도 비율을 제공합니다. 단일 이미지에 최대 16개의 이미지 비율 값(너비:높이)을 제공할 수 있습니다.
웹 항목 및 페이지 ^7	이미지와 관련된 여러 웹 콘텐츠를 제공합니다. 다음 정보를 반환합니다. 웹 항목: 웹상의 유사한 이미지에서 추론한 항목(라벨/설명)입니다. 전체 일치 이미지: 크기에 제한 없이 인터넷상의 모든 이미지와 완전히 일치하는 URL의 목록입니다. 부분 일치 이미지: 원본 이미지의 잘린 버전 등 핵심 특징을 공유하는 이미지의 URL 목록입니다. 일치 이미지가 있는 페이지: 위에 설명된 조건을 충족하는 이미지가 있는 웹페이지(페이지 URL, 페이지 제목, 일치 이미지 URL로 식별)의 목록입니다. 시각적으로 유사한 이미지: 원본 이미지의 일부 특징을 공유하는 이미지의 URL 목록입니다. 최선의 추측 라벨: 인터넷상의 유사한 이미지에서 추론한 요청 이미지의 주제와 가장 가까운 라벨을 반환합니다.
선정적인 콘텐츠 감지(세이프서치)	adult, spoof, medical, violence, racy의 선정적인 콘텐츠 카테고리의 일치 가능성 평점을 제공합니다. 일치 가능성 평점은 UNKNOWN, VERY_UNLIKELY, UNLIKELY, POSSIBLE, LIKELY, VERY_LIKELY의 6가지 값으로 표시됩니다.
얼굴 인식	경계 다각형이 있는 얼굴을 찾아 눈, 귀, 코, 입 등과 같은 얼굴의 '특징'과 해당 신뢰값을 식별합니다. 감정 상태(기쁨, 슬픔, 분노, 놀람 등)와 일반 이미지 속성(노출 부족, 흐리게 처리, 모자 착용)에 대한 일치 가능성 평점을 반환합니다. 일치 가능성 평점은 UNKNOWN, VERY_UNLIKELY, UNLIKELY, POSSIBLE, LIKELY, VERY_LIKELY의 6가지 값으로 표시됩니다. 특정 개인의 얼굴 인식은 지원되지 않습니다.

^{1. 이미지 크레딧: 니코레이 보로비에, Unsplash(주석 추가됨) ↩}

^{2. 이미지 크레딧: 로버트 스코블 (CC BY 2.0, 주석 추가됨) ↩}

^{3. 이미지 크레딧: 알렉스 나이트, Unsplash ↩}

^{4. 이미지 크레딧: 제레미 비숍, Unsplash ↩}

^{5. 이미지 크레딧: 보그단 다다, Unsplash (주석 추가됨) ↩}

^{6. 이미지 크레딧: 야스민 당고, Unsplash(원본 및 잘린 이미지 표시) ↩}

^{7. 이미지 크레딧: 퀸텐 데 그라프, Unsplash ↩}