Lista de funciones

En la actualidad, la API de Vision te permite usar las siguientes funciones:

Todos los tipos de funciones
Detección de rostro ^1	Identifica rostros con límites de límites y, además, identifica “puntos de referencia” faciales específicos, como ojos, orejas, nariz, boca, etc., junto con sus valores de confianza correspondientes. Muestra las calificaciones de probabilidades para las emociones (joy, tristeza, enojo, sorpresa) y propiedades generales de imagen (subexpectadas, borrosas, presentes en el frente). Las calificaciones de probabilidad se expresan como 6 valores diferentes: UNKNOWN, VERY_UNLIKELY, UNLIKELY, POSSIBLE, LIKELY o VERY_LIKELY.
Detección de puntos de referencia ^2	Proporciona el nombre del punto de referencia, una puntuación de confianza y un cuadro de límite en la imagen del punto de referencia. Proporciona coordenadas para la entidad detectada.
Detección de logotipo ^3	Proporciona una descripción textual de la entidad identificada, una puntuación de confianza y un polígono de límite para el logotipo en el archivo.
Detección de etiquetas ^4	Proporciona etiquetas generalizadas para una imagen. Para cada etiqueta, se muestra una descripción textual, un nivel de confianza y una calificación del tema. ¿Necesitas una etiqueta personalizada? Con AutoML Vision, puedes crear un modelo de aprendizaje automático personalizado para tu caso práctico específico de etiquetado de imágenes.
Detección de textos	Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para una imagen reconocimiento de texto y conversión a texto codificado para máquina. Identifica y extrae texto UTF-8 en una imagen. Imágenes: Optimizado para áreas de texto dispersas dentro de una imagen más grande. Respuesta: Muestra una lista de palabras identificadas con texto, cuadros de límite y textAnnotations, así como la jerarquía estructural del texto detectado de OCR (fullTextAnnotation). Jerarquía de la estructura de texto extraída: Atribución de texto -> Página -> Bloque -> Párrafo -> Palabra -> Símbolo. Cada componente estructural de la página puede tener sus propias propiedades, como idiomas detectados, saltos de línea, etcétera. Idiomas admitidos: Funciona con idiomas experimentales, asignados y admitidos en la actualidad. Valor enumerado de la función: TEXT_DETECTION.
Detección de texto del documento (texto denso / escritura a mano)	Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para un archivo (PDF/TIFF) o una imagen de texto denso reconocimiento de texto denso y conversión a texto codificado para máquina. Archivos: Optimizado para archivos de documentos (PDF/TIFF). Imágenes: Optimizado para áreas de texto densas en una imagen (imágenes que son documentos) y también imágenes que contienen escritura a mano. Respuesta: Muestra la jerarquía estructural del texto detectado de OCR (fullTextAnnotation). Jerarquía de la estructura de texto extraída: Atribución de texto -> Página -> Bloque -> Párrafo -> Palabra -> Símbolo. Cada componente estructural de la página puede tener sus propias propiedades, como idiomas detectados, saltos de línea, etcétera. Idiomas admitidos: Funciona con idiomas experimentales, asignados y admitidos en la actualidad. Valor enumerado de la función: DOCUMENT_TEXT_DETECTION. Tiene prioridad cuando se solicitan DOCUMENT_TEXT_DETECTION y TEXT_DETECTION.
Propiedades de imágenes ^5	Muestra los colores predominantes de una imagen. Cada color se representa en el espacio de color RGBA, tiene una puntuación de confianza y muestra la fracción de píxeles ocupados por el color [0, 1].
Ubicación de objetos ^6	Proporciona etiquetas generales y anotaciones de cuadro de límite para varios objetos reconocidos en una sola imagen. Para cada objeto detectado, se muestran los siguientes elementos: una descripción textual, una puntuación de confianza y vértices normalizados [0,1] para el polígono de límite alrededor del objeto. ¿Necesitas la detección personalizada de objetos? Con la detección de objetos de AutoML Vision, puedes crear un modelo de aprendizaje automático personalizado para tu caso práctico específico de detección de objetos de imagen.
Detección de sugerencia de recorte ^7	Proporciona un polígono de límite para la imagen recortada, una puntuación de confianza y una fracción de importancia de esta región importante con respecto a la imagen original de cada solicitud. Puedes proporcionar hasta 16 valores de proporción de imagen (ancho:alto) para una sola imagen.
Páginas y entidades web ^8	Proporciona una serie de contenido web relacionado con una imagen. Muestra la siguiente información: Entidades web: Entidades inferidas (etiquetas/descripciones) a partir de imágenes similares en la Web. Imágenes completas que coinciden: Una lista de URL de imágenes que coinciden por completo de cualquier tamaño en Internet. Imágenes con coincidencias parciales: Una lista de URL de imágenes que comparten características de punto clave, como una versión recortada de la imagen original. Páginas con imágenes coincidentes: Una lista de páginas web (identificadas por la URL de la página, el título de la página, la URL de la imagen que coincide) con una imagen que cumple con las condiciones descritas anteriormente. Imágenes visualmente similares: Una lista de URL de imágenes que comparten algunas características con la imagen original. Etiqueta de mejor estimación: Una estimación aproximada del tema de la imagen solicitada inferida de imágenes similares de Internet.
Detección de contenido explícito (SafeSearch)	Proporciona clasificaciones de probabilidades para las siguientes categorías de contenido explícito: adult, spoof, medical, violence y racy. Las calificaciones de probabilidad se expresan como 6 valores diferentes: UNKNOWN, VERY_UNLIKELY, UNLIKELY, POSSIBLE, LIKELY o VERY_LIKELY.

^{1. Crédito de la imagen: Himanshu Singh Gurjar en Unsplash (anotaciones agregadas). ↩}

^{2. Crédito de la imagen: Nikolay Vorobyev en Unsplash (anotaciones agregadas). ↩}

^{3. Crédito de la imagen: Robert Scoble (CC BY 2.0, anotación agregada). ↩}

^{4. Crédito de la imagen: Alex Knight en Unsplash. ↩}

^{5. Crédito de la imagen: Jeremy Bishop en Unsplash. ↩}

^{6. Crédito de la imagen: Bogdan Dada en Unsplash (anotaciones agregadas). ↩}

^{7. Crédito de la imagen: Yasmin Dangor en Unsplash (se muestra la imagen original y la imagen recortada). ↩}

^{8. Crédito de la imagen: Quinten de Graaf en Unsplash. ↩}