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Guide de lecture localisé

azure-ai-vision-imageanalysis-pyObjectif, utilisation et source

Kit de développement logiciel (SDK) Azure AI Vision pour l'analyse d'images : légendes, étiquettes, objets, reconnaissance optique de caractères (OCR), détection de personnes et recadrage intelligent. Idéal pour les tâches de vision par ordinateur et de compréhension d'images. Déclencheurs : « analyse d'images », « vision par ordinateur », « OCR », « détection d'objets », « ImageAnalysisClient », « légende d'image ».

Source récupérée:

Dépôt source
microsoft/skills
SKILL.md
.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-vision-imageanalysis-py/SKILL.md
Étoiles du dépôt
3,157
Mise à jour du dépôt
2026-10-31
Catégories de capacités
Services cloud
Dernière collecte

Licence : MIT

Les extraits de flux de travail sont des outils de lecture et non des instructions exécutables de Codez. Aucune compétence tierce n'a été utilisée pour générer cette page.

Les passages relatifs à l'objectif et au flux de travail ci-dessous constituent le contenu original, organisé et traduit pour la lecture. Ils sont distincts de l'analyse éditoriale de Codez, qui est étiquetée séparément.

À quoi sert cette compétence ?

Kit de développement logiciel (SDK) Azure AI Vision pour l'analyse d'images : légendes, étiquettes, objets, reconnaissance optique de caractères (OCR), détection de personnes et recadrage intelligent. Idéal pour les tâches de vision par ordinateur et de compréhension d'images. Déclencheurs : « analyse d'images », « vision par ordinateur », « OCR », « détection d'objets », « ImageAnalysisClient », « légende d'image ».

Comment fonctionne le flux de travail en amont

Kit de développement logiciel (SDK) d'analyse d'images Azure AI Vision pour Python

Bibliothèque cliente pour Azure AI Vision4.0Analyse d'images incluant légendes, étiquettes, objets, reconnaissance optique de caractères (OCR), et plus encore.

passage en amont · L13 ↗

Authentification et cycle de vie

> 🔑 Deux règles s'appliquent à chaque exemple de code ci-dessous : > >1Cela fonctionne en local (Azure CLI / VS Code / Developer CLI) et dans Azure (identité managée, identité de charge de travail) sans aucune modification du code.

passage en amont · L31 ↗

Hérité : Clé API (déploiements existants avec clé)

Le nouveau code devrait utiliserDefaultAzureCredentialci-dessus. UtilisezAzureKeyCredentialuniquement si vous disposez d'un déploiement à clés existant qui n'a pas encore été migré vers Entra ID — par exemple, les environnements réglementés qui achèvent encore leur déploiement Entra.

passage en amont · L66 ↗

Configuration requise

Exigences relatives à l'image

Formats : JPEG, PNG, GIF, BMP, WEBP, ICO, TIFF, MPO Taille maximale :20MB

passage en amont · L277 ↗
passage en amont · bash ↗
pip install azure-ai-vision-imageanalysis

Limites et contrôles de qualité

Aucun passage de limite distinct n'a été sélectionné dans ce fichier. Cela ne signifie pas que la compétence est sûre pour toutes les entrées ou tous les environnements. Consultez le code source complet et validez vos résultats.

Commencez par un essai sans danger

  1. Vérifiez l'hôte pris en charge et les instructions d'installation du dépôt. Conservez le répertoire Skill ainsi que ses scripts, ressources et documentation référencés ;SKILL.mdSeul, il peut omettre les dépendances.
  2. Indiquez à l'agent vos paramètres d'entrée réels, le résultat souhaité et les critères d'acceptation. La syntaxe d'appel et les outils disponibles dépendent du système hôte ; ce site ne propose pas de commande d'installation universelle.
  3. Testez le flux de travail source dans un projet temporaire ou sur une copie. Avant d'autoriser les opérations qui modifient des fichiers, des services distants ou des ressources facturables, examinez-les attentivement.
  4. Vérifiez la conformité du résultat avec les contrôles qualité sources et vos propres exigences. Un déclenchement réussi ou un nombre élevé d'étoiles dans le dépôt ne garantissent pas un résultat correct.

Spécifications du format et du répertoire des compétences ↗

Pour en savoir plus, consultez la source.

Traduction et étendue

Ce guide de lecture sélectionne des passages de l'amont épingléSKILL.mdCette traduction est assistée. Elle ne constitue pas un manuel complet et ne garantit pas une compatibilité testée. Veuillez lire le document original et les fichiers auxquels il fait référence avant utilisation.

Cette introduction fait référence à la version épinglée ci-dessous ; l’activité actuelle du dépôt et la durée de la collecte sont indiquées séparément.

Source épinglée
Lire l'original ↗
Source récupérée
Commit source
00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461
Source SHA-256
b6bcdb76e29ccc125741a75a07f0f65ee971086749a72a87d0b83c20bf9f6ea5
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