Summary

Introduction

Microsoft Azure AI Vision 서비스는 이미지와 비디오 데이터를 효과적으로 분석하여 다양한 비즈니스 요구를 충족하는 데 유용한 도구입니다. 아래는 Azure AI Vision의 주요 특징과 활용 사례를 정리한 내용입니다.

Code, Conept & Explanation

주요 특징

1. 이미지 분석 (Image Analysis)

• 객체 탐지: 이미지에서 특정 객체의 위치와 이름을 식별.
• OCR (Optical Character Recognition): 이미지를 기반으로 다양한 언어로 인쇄 및 필기된 텍스트 추출.
• 이미지 캡션 생성: 이미지의 콘텐츠를 간단한 문장으로 설명.
• 색 구성표 감지: 이미지의 색상 팔레트 분석.
• 배경 제거: 이미지의 전경 객체를 추출하여 배경을 제거.

2. 비디오 분석 (Video Analysis)

• 사람의 존재 및 움직임 감지: 공간 내의 사람 수를 계산하거나 이동 감지.
• 사회적 거리두기 모니터링: 비디오 피드를 분석하여 거리를 유지하고 있는지 확인.
• 라인 교차 감지: 사람들이 특정 선을 넘을 때 이벤트 생성.

3. 맞춤형 모델 (Custom Models)

• Custom Vision: 소량의 데이터로 특정 목적에 맞는 이미지 분류 및 객체 탐지 모델 제작.
• Image Analysis 4.0: Florence 모델 기반으로 빠르고 정확한 데이터 분석.

코드 예제: 이미지 태깅

Python SDK를 사용하여 이미지에서 태그를 추출하는 예제입니다:

from azure.ai.vision.imageanalysis import ImageAnalysisClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

endpoint = "YOUR_ENDPOINT"
key = "YOUR_KEY"

client = ImageAnalysisClient(endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key))

image_path = "sample.jpg"
with open(image_path, "rb") as f:
    image_data = f.read()

result = client.analyze(image_data=image_data, visual_features=["Tags"])
for tag in result.tags:
    print(f"Tag: {tag.name}, Confidence: {tag.confidence}")

활용 사례

1. 소매업
   • 선반 위 제품 식별 및 진열 상태 분석.
   • 플래노그램(제품 진열 지도) 일치 확인.
2. 보안
   • 실시간 출입 감지 및 경고 시스템.
   • 비디오 기반 위험 요소 감지.
3. 디지털 전환
   • 문서에서 데이터를 자동 추출하여 디지털화.
   • 배경 제거를 통해 전자 상거래용 제품 이미지 생성.

Azure Vision Studio 활용

Azure Vision Studio를 사용하여 코딩 없이 서비스를 테스트하고 커스텀 모델을 제작할 수 있습니다:

1. Vision Studio에 리소스 생성.
2. 데이터를 업로드하여 사용자 지정 데이터셋 구성.
3. 모델 학습 및 결과 테스트.

Challenges & Solutions

Results

What I Learned & Insights

Conlusion

Azure AI Vision은 이미지와 비디오 데이터를 분석하여 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 활용해 운영 효율성과 데이터 기반 의사 결정을 강화해보세요.