Introducción a Azure AI Services: Descubre Azure Computer Vision

¿Por qué es importante el reconocimiento de imágenes?

El análisis de imágenes permite a las empresas y organizaciones:

• Automatizar tareas visuales: Como la clasificación de productos en inventarios o la verificación de documentos.

• Mejorar la seguridad: Implementar autenticación biométrica o detectar objetos en entornos de vigilancia.

• Optimizar la accesibilidad: Ofrecer descripciones automáticas de imágenes para personas con discapacidad visual.

• Extraer información clave: Leer textos de imágenes o documentos escaneados con tecnología OCR.

Dentro de este video exploraremos en especifico un ejemplo con Computer Vision y Flask, usamos Flask por ser liviano y sobre todo la implementación con el SDK de Azure se vuelve super sencilla, adicional podemos crear vistas sencillas pero bonitas junto a Boostrap

¿Qué es Azure Computer Vision?

Azure Computer Vision es un servicio basado en la nube que permite a los desarrolladores analizar contenido visual a través de modelos de inteligencia artificial preentrenados. Con su potente API, es posible extraer información de imágenes y vídeos sin necesidad de conocimientos profundos en Machine Learning.

Características clave de Azure Computer Vision:

1. Análisis de imágenes: Identifica objetos, categoriza escenas y proporciona descripciones automáticas.

2. Extracción de texto (OCR): Convierte imágenes con texto en datos legibles y editables.

3. Reconocimiento de rostros: Detecta y analiza atributos faciales en fotografías.

4. Análisis espacial: Evalúa el movimiento de personas en entornos físicos (ideal para retail y seguridad).

5. Modularidad y escalabilidad: Puede integrarse con otros servicios de Azure para ampliar sus capacidades.

   Recursos del video:
Repositorio del proyecto
Azure AI Services

¿Cómo empezar con Azure Computer Vision?

1. Crear un recurso de Computer Vision en Azure

Para comenzar a utilizar Azure Computer Vision, sigue estos pasos:

• Accede al portal de Azure.

• Crea un nuevo recurso en Computer Vision.

• Obtén las credenciales de la API para realizar solicitudes.

2. Usar la API de Computer Vision

Puedes hacer una petición HTTP con una imagen para obtener su análisis.

Ejemplo en Python:

import requests
import json

subscription_key = "TU_CLAVE"
endpoint = "TU_ENDPOINT"
image_url = "https://ejemplo.com/imagen.jpg"

analyze_url = f"{endpoint}/vision/v3.2/analyze?visualFeatures=Description"
headers = {"Ocp-Apim-Subscription-Key": subscription_key, "Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(analyze_url, headers=headers, json={"url": image_url})
result = response.json()
print(json.dumps(result, indent=2))

Este código envía una imagen a la API y devuelve una descripción generada por el modelo de AI.

Conclusión

Azure Computer Vision es una herramienta accesible y poderosa para desarrollar aplicaciones con reconocimiento de imágenes sin la complejidad de entrenar modelos desde cero. Su fácil integración con otros servicios de Azure permite escalar soluciones de IA en diferentes industrias.

Si estás interesado en implementar Computer Vision en tus proyectos, pruebalo con una cuenta gratuita de Azure.