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स्थानीयकृत पठन मार्गदर्शिका

azure-ai-vision-imageanalysis-pyउद्देश्य, उपयोग और स्रोत

Azure AI Vision Image Analysis SDK कैप्शन, टैग, ऑब्जेक्ट, OCR, व्यक्ति पहचान और स्मार्ट क्रॉपिंग के लिए उपयोगी है। इसका उपयोग कंप्यूटर विज़न और इमेज अंडरस्टैंडिंग कार्यों के लिए किया जाता है। ट्रिगर: "इमेज एनालिसिस", "कंप्यूटर विज़न", "OCR", "ऑब्जेक्ट डिटेक्शन", "इमेज एनालिसिस क्लाइंट", "इमेज कैप्शन"।

स्रोत प्राप्त किया गया:

स्रोत रिपॉज़िटरी
microsoft/skills
SKILL.md
.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-vision-imageanalysis-py/SKILL.md
रिपॉज़िटरी Star
3,157
रिपॉज़िटरी का अंतिम अपडेट
2026-10-31
क्षमता वर्गीकरण
क्लाउड सेवाएं
अंतिम संग्रह समय

लाइसेंस: MIT

वर्कफ़्लो के अंश केवल पढ़ने में सहायता के लिए हैं, कोडेज़ से निष्पादन योग्य निर्देश नहीं हैं। इस पृष्ठ को बनाने के लिए किसी तृतीय-पक्ष स्किल का उपयोग नहीं किया गया है।

नीचे दिए गए उद्देश्य और कार्यप्रणाली संबंधी अंश प्रारंभिक सामग्री हैं, जिन्हें पढ़ने के लिए व्यवस्थित और अनुवादित किया गया है। ये अलग से लेबल किए गए कोडेज़ संपादकीय विश्लेषण से भिन्न हैं।

यह कौशल क्या करता है

Azure AI Vision Image Analysis SDK कैप्शन, टैग, ऑब्जेक्ट, OCR, व्यक्ति पहचान और स्मार्ट क्रॉपिंग के लिए उपयोगी है। इसका उपयोग कंप्यूटर विज़न और इमेज अंडरस्टैंडिंग कार्यों के लिए किया जाता है। ट्रिगर: "इमेज एनालिसिस", "कंप्यूटर विज़न", "OCR", "ऑब्जेक्ट डिटेक्शन", "इमेज एनालिसिस क्लाइंट", "इमेज कैप्शन"।

अपस्ट्रीम वर्कफ़्लो कैसे काम करता है

पायथन के लिए एज़्योर एआई विज़न इमेज एनालिसिस एसडीके

Azure AI Vision के लिए क्लाइंट लाइब्रेरी4.0कैप्शन, टैग, ऑब्जेक्ट, ओसीआर और अन्य सुविधाओं सहित छवि विश्लेषण।

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प्रमाणीकरण और जीवनचक्र

> 🔑 नीचे दिए गए प्रत्येक कोड उदाहरण पर दो नियम लागू होते हैं: > >1यह बिना किसी कोड परिवर्तन के स्थानीय रूप से (Azure CLI / VS Code / Developer CLI) और Azure में (प्रबंधित पहचान, वर्कलोड पहचान) काम करता है।

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लेगेसी: एपीआई कुंजी (मौजूदा कुंजी-आधारित परिनियोजन)

नए कोड को उपयोग करना चाहिएDefaultAzureCredentialऊपर। उपयोग करेंAzureKeyCredentialयह सुविधा केवल तभी उपलब्ध है जब आपके पास पहले से ही कोई कुंजी-आधारित परिनियोजन हो जिसे अभी तक Entra ID में माइग्रेट नहीं किया गया हो - उदाहरण के लिए, विनियमित वातावरण जो अभी भी अपना Entra रोलआउट पूरा कर रहे हैं।

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आवश्यकताएँ और सेटअप

छवि आवश्यकताएँ

फॉर्मेट: जेपीईजी, पीएनजी, जीआईएफ, बीएमपी, डब्ल्यूईबीपी, आईओसीओ, टीआईएफएफ, एमपीओ अधिकतम आकार:20एमबी

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ऊपर की ओर मार्ग · bash ↗
pip install azure-ai-vision-imageanalysis

सीमाएं और गुणवत्ता जांच

इस फ़ाइल से कोई अलग सीमा अंश नहीं चुना गया है। इसका मतलब यह नहीं है कि यह स्किल हर इनपुट या वातावरण के लिए सुरक्षित है। संपूर्ण स्रोत की समीक्षा करें और अपने परिणाम की पुष्टि करें।

सुरक्षित परीक्षण से शुरुआत करें

  1. समर्थित होस्ट और रिपॉजिटरी इंस्टॉलेशन निर्देशों की जाँच करें। स्किल डायरेक्टरी और उससे संबंधित स्क्रिप्ट, एसेट्स और डॉक्यूमेंटेशन को एक साथ रखें;SKILL.mdअकेले होने पर निर्भरताओं को छोड़ा जा सकता है।
  2. एजेंट को अपना वास्तविक इनपुट, अपेक्षित आउटपुट और स्वीकृति मानदंड प्रदान करें। इनवोकेशन सिंटैक्स और उपलब्ध उपकरण होस्ट पर निर्भर करते हैं; यह साइट किसी सार्वभौमिक इंस्टॉलेशन कमांड को नहीं मानती है।
  3. डिस्पोजेबल प्रोजेक्ट या उसकी कॉपी पर मूल वर्कफ़्लो को आज़माएँ। फ़ाइलों, रिमोट सेवाओं या बिल योग्य संसाधनों में परिवर्तन करने वाले कार्यों की अनुमति देने से पहले उनकी समीक्षा करें।
  4. स्रोत गुणवत्ता जांच और अपनी आवश्यकताओं के आधार पर आउटपुट को सत्यापित करें। सफल ट्रिगर या उच्च रिपॉजिटरी स्टार संख्या सही परिणाम की गारंटी नहीं देते।

कौशल प्रारूप और निर्देशिका विनिर्देश ↗

मूल लेख में आगे पढ़ें

अनुवाद और दायरा

यह पठन मार्गदर्शिका ऊपर पिन किए गए अंशों में से चयनित अंशों को प्रस्तुत करती है।SKILL.mdयह अनुवाद सहायता से किया गया है। यह कोई संपूर्ण नियमावली या परीक्षित संगतता का दावा नहीं है। उपयोग करने से पहले मूल दस्तावेज़ और उससे संबंधित फ़ाइलों को पढ़ें।

यह परिचय नीचे पिन किए गए संस्करण को संदर्भित करता है; वर्तमान रिपॉजिटरी गतिविधि और संग्रह समय अलग से दिखाए गए हैं।

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स्रोत SHA-256
b6bcdb76e29ccc125741a75a07f0f65ee971086749a72a87d0b83c20bf9f6ea5
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