如果你有一个应用程序，允许用户上传他们自己的照片，这可能是非常有用的，能够组织这些照片根据他们的内容。这将允许您对显示给所有用户的内容进行分类，并使您的图像库可搜索。此外，您还可以根据用户上传的内容了解更多关于他们的信息，并发现人们关注的不同趋势。其他附加的好处还包括能够根据用户的兴趣向其显示匹配的内容，甚至可以将其与共享类似内容的其他用户进行匹配兴趣。识别图像及其内容是一个需要大量时间和资源的过程，如果对许多图像手动执行的话。另一方面，与文字不同的是，图像是数据文件，对于简单的基于软件的过滤没有任何意义，需要对图像中像素颜色的实际含义进行更深入的分析，以实现分类和标记过程的自动化。Imagga是一家著名的公司，开发和提供视觉图像识别的技术、服务和在线工具，其技术包括最先进的机器学习方法，使其能够接受识别各种视觉对象和概念的培训。在本文中，我们将向您介绍Imagga的自动图像标记功能的一个新插件，它完全集成到Cloudinary的图像操作和管理管道中。网络研讨会Imagga Auto Tagging Add on Imagga Add-on可以通过返回检测到的标签列表和每个标签的可信度分数来自动告诉您照片中的内容。Imagga附加组件使用起来非常简单：只需在上传图像时将Cloudinary的image upload API的categorization参数设置为Imagga_tagging，响应将包含一个适合于图像。用于例子，将以下考拉图片上传到Cloudinary并请求Imagga image categorization:复制到clipb公司oardhttps://res.cloudinary.com/demo/image/upload/koala.jpgRubyPHPPythonNode.jsJavaAllRuby：复制到剪贴板云数据库：上传器.upload("考拉.jpg",：categorization=>"imagga_标记"）PHP:复制到剪贴板\Cloudinary\Uploader:：上载（"考拉.jpg",数组（"categorization"=>"imagga_tagging"））；Python:复制到剪贴板云数据库.uploader.upload("考拉.jpg",categorization="imagga_标记"）节点.js：复制到剪贴板云数据库.uploader.upload("考拉.jpg",函数（结果）{控制台.log（结果）；}，{分类："imagga_tagging"}）；Java:复制到剪贴板cloudinary.uploader（）。上载（"考拉.jpg", 对象实用程序.asMap("分类"，"图像标记"）；响应将包括Imagga附加组件标识的自动分类。从下面的响应片段可以看出，上传的照片中自动检测到各种类别。置信度分数是一个数值，表示检测到的类别的置信水平，其中1.0表示100%的置信度。因此，Imagga 100%确定图片中包含考拉，只有8.5%的人确定图片中包含考拉狒狒。收到到剪贴板…"信息"=>{"分类"=>{"imagga_标记"=>{"状态"=>"完成"，"数据"=>[{"tag"=>"考拉"，"信心"=>1.0}，{"tag"=>"哺乳动物"，"信心"=>0.3151}，{"tag"=>"猴子"，"信心"=>0.0882}{"tag"=>"狒狒"，"信心"=>0.0853}您还可以通过使用Cloudinary的管理API中的update方法以及图像的公共ID从已上载的图像中获取标记列表，正在为已上载的公用ID为的图像请求Imagga图像分类横向：复制到clipb公司oardhttps://res.cloudinary.com/demo/image/upload/landscape.jpgRubyPHPPythonNode.jsJavaAllRuby：复制到剪贴板云数据库：Api.更新（"横向"，：categorization=>"imagga_标记"）PHP:复制到剪贴板\Cloudinary\Api:：update（"横向"，数组（"categorization"=>"imagga_tagging"））；Python:复制到剪贴板cloudinary.api.update（"横向"，categorization="imagga_标记"）节点.js：复制到剪贴板cloudinary.api.update（"横向"，函数（结果）{控制台.log（结果）；}，{分类："imagga_tagging"}）；Java:复制到剪贴板云数据库.api（）.update（"横向"，对象实用程序.asMap("分类"，"图像标记"）；与上载API一样，响应包括由Imagga标识的自动图像分类，如下面的响应片段所示，其中，"landscape"标识为54%置信度，"grass"标识为44%置信度，根据你的分类，还有其他各种可能相关的类别方案。复制到剪贴板…"信息"=>{"分类"=>{"imagga_标记"=>{"状态"=>"完成"，"数据"=>[{"tag"=>"横向"，"信心"=>0.5475}，{"tag"=>"草"，"信心"=>0.4414}，{"tag"=>"field"，"confidence"=>0.4121}，{"tag"=>"天空"，"信心"=>0.394}，{"tag"=>"land"，"confidence"=>0.3514}，{"tag"=>"农村"，"信心"=>0.3498}，{"tag"=>"草原"，"信心"=>0.3464}，{"tag"=>"meadow"，"confidence"=>0.3403}自动图像标记如果要根据Imagga标识的类别组织、浏览和管理图像，还可以自动为上载的图像分配Cloudinary的资源标记。添加auto_tagging API参数并将其设置为最小置信级别阈值，其中所有检测到的置信级别高于此值的类别都将自动分配该类别作为资源标签例子，将所有检测到的类别得分高于0.4的标签自动添加到横向图像中。RubyPHPPythonNode.jsJavaAllRuby：复制到剪贴板云数据库：上传器.upload("风景.jpg",：categorization=>"imagga_tagging"，：自动标记=>0.4）PHP:复制到剪贴板\Cloudinary\Uploader:：上载（"风景.jpg",数组（"分类"=>"imagga_标记"，"自动标记"=>0.4））；Python:复制到剪贴板云数据库.uploader.upload("风景.jpg",分类="imagga_标记"，自动标记=0.4）节点.js：复制到剪贴板云数据库.uploader.upload("风景.jpg",函数（结果）{控制台.log（结果）；}，{分类："imagga_标记"，自动标记：0.4}）；Java:复制到剪贴板cloudinary.uploader（）。上载（"风景.jpg", 对象实用程序.asMap("分类"、"imagga_标记"、"自动标记"、"0.4"）；上面upload API调用的响应返回检测到的类别以及分配的标记。在这种情况下，只有"景观"、"草地"和"田野"类别的得分足够高，可以用作标签。收到到剪贴板{ ...    "tags"=>["landscape"，"grass"，"field"] ...  }您还可以使用update方法根据已上载的图像的公共id对其应用Imagga自动标记，然后根据检测到的类别自动标记它们。有关详细信息，请参阅Imagga附加组件文档信息。图像分类使容易分类照片可以是一个非常有用和强大的工具，你可以利用它来理解和组织你的用户上传的图片。使用Imagga插件作为Cloudinary服务的一部分非常简单和简化：您只需要添加一个参数作为Cloudinary图像上传和操作的一部分过程。这个Imagga Auto-Tagging插件现在可用，所有Cloudinary计划都可以使用该插件的免费层进行试用。如果你还没有云数据库帐户，你可以很容易地注册一个免费帐户。