Creación de un Servicio de Computer Vision en Azure y su Implementación

¿Cómo iniciar con el servicio de Computer Vision en Azure?

El mundo de la visión computacional es una rama fascinante de la inteligencia artificial que hoy exploraremos desde una perspectiva práctica. Utilizaremos Visual Studio y el portal de Azure para crear y utilizar un servicio de Computer Vision que analizará imágenes y retornará información detallada sobre su contenido.

¿Cómo crear el servicio de Computer Vision en Azure?

Para comenzar, iniciaremos con la creación de un nuevo recurso de Computer Vision en el portal de Azure. Sigue estos pasos:

1. Crear un recurso: Entra al portal de Azure y selecciona 'crear un recurso'.
2. Buscar Computer Vision: Escribe "Computer Vision" en la barra de búsqueda y elige la opción disponible.
3. Configurar el servicio:
   • Grupo de recursos: Selecciona un grupo de recursos existente o crea uno nuevo.
   • Ubicación: Opta por una localización que garantice mejor latencia.
   • Nombre: Introduce un nombre único para el servicio.
   • Precio: Selecciona la opción estándar S0.
   • Redes virtuales e identidad: Deja los valores predeterminados.
   • Términos y condiciones: Acepta para continuar con una implementación responsable de IA.
4. Revisar y crear: Finalmente, revisa la configuración y haz clic en 'crear'.

¿Cómo integrar el servicio de Computer Vision en un proyecto con Visual Studio?

Una vez que el servicio está operativo, tendrás que integrar tres parámetros fundamentales en tu proyecto en Visual Studio:

1. Endpoint del servicio: Accede al portal de Azure y encuentra el endpoint en la sección correspondiente.

// Configuración del endpoint
var endpoint = "tu_endpoint_aquí";

2. Llave de suscripción: Encuentra esta información en 'keys and endpoint' de tu servicio en Azure.

// Clave de suscripción
var suscriptionKey = "tu_clave_de_suscripción_aquí";

3. URL de la imagen: Proporciona la URL de la imagen que deseas analizar.

// URL de la imagen
var imageUrl = "http://ejemplo.com/imagen.jpg";

¿Qué características podemos obtener del análisis de una imagen?

El servicio de Computer Vision es capaz de proporcionar detalles extensos y variados sobre las imágenes que analiza. Aquí algunas de las características disponibles:

• Descripción general: Proporciona un resumen del contenido de la imagen.
• Categorías: Clasifica la imagen en categorías específicas.
• Etiquetas: Ofrece etiquetas relevantes junto con niveles de confianza.
• Objetos: Identifica objetos, su ubicación y el nivel de confianza.
• Caras: Detecta caras, edades, géneros y ubicaciones dentro de la imagen.
• Contenido para adultos: Indica si la imagen contiene este tipo de contenido.
• Colores predominantes: Determina el esquema de color dominante en la imagen.
• Lugares conocidos: Identifica ubicaciones famosas o reconocibles.

¿Cómo analizar imágenes con ejemplos prácticos?

A continuación, varios casos prácticos que podemos implementar para comprender mejor las capacidades del servicio de Computer Vision:

1. Perro en un jardín:

   • Descripción: El servicio identifica un perro pequeño en un jardín con una confianza del 44%.
   • Categoría: Animal con 99.6% de confianza.
   • Etiquetas: Jardín, animal, perro, posibles razas.

2. Calle de la ciudad:

   • Descripción: Calle de ciudad con edificios grandes, confianza del 49%.
   • Elementos detectados: Vehículos, torre, cielo y edificios cercanos.

3. Oficina con personas trabajando:

   • Descripción: Grupo de personas en una mesa, con una detección del 44%.
   • Elementos reconocidos: Personas, mesa, computadoras, y paredes interiores.

Este proceso de análisis permite a los desarrolladores integrar estas funcionalidades en diversas aplicaciones, adaptándose a necesidades específicas y proporcionando un nivel de detalle sensacional. Siéntete libre de explorar más sobre Computer Vision y sus múltiples aplicaciones en otros lenguajes de programación. ¡Sigue aprendiendo y experimentando con estos servicios para mejorar tus proyectos continuamente!