📸 Análisis de Imágenes con Azure Cognitive Services

Introducción

En la era digital actual, donde la información visual constituye una parte significativa de los datos que consumimos y producimos diariamente, la capacidad para analizar e interpretar estas imágenes se ha vuelto indispensable. Aquí es donde Azure Cognitive Services entra en juego, ofreciendo soluciones innovadoras que permiten a los arquitectos de soluciones desbloquear el verdadero potencial de los datos visuales.

En este post, exploraremos cómo este servicio de Azure puede transformar la manera en que las empresas interactúan con las imágenes, abriendo nuevas posibilidades en el ámbito de la inteligencia artificial (IA).

¿Qué es este servicio?

Azure Cognitive Services es una colección de servicios de inteligencia artificial que permite a los desarrolladores incorporar capacidades cognitivas en sus aplicaciones sin necesidad de tener experiencia específica en ciencia de datos o IA. Dentro de esta colección, el servicio de Análisis de Imágenes brinda la posibilidad de extraer información rica y detallada de imágenes para categorizarlas, identificar objetos y rostros, y detectar texto, entre otras funciones.

¿Qué cubrirá este post?

1. Visión General de Azure Cognitive Services: Una breve introducción a los servicios ofrecidos.

2. Enfoque en Análisis de Imágenes: Exploración profunda de sus capacidades y características únicas.

¿Por qué es importante para los arquitectos de soluciones?

Para los arquitectos de soluciones, entender y aplicar eficazmente Azure Cognitive Services, especialmente el análisis de imágenes, es fundamental para diseñar soluciones innovadoras que respondan a las necesidades de negocio. Esta tecnología no solo mejora la eficiencia de los procesos al automatizar la interpretación de contenido visual sino que también abre nuevas vías para interactuar y entender a los usuarios finales.

¿Qué problemas puede resolver?

El servicio de Análisis de Imágenes de Azure Cognitive Services puede abordar una variedad de desafíos, incluyendo:

• Automatización de la Clasificación de Imágenes: Mejorar la organización de grandes bibliotecas de imágenes.

• Detección y Reconocimiento de Objetos: Facilitar la implementación de sistemas de vigilancia inteligente o control de calidad en la manufactura.

• Análisis de Sentimientos en Rostros: Potenciar el marketing y la publicidad con análisis de reacciones de los consumidores.

• Lectura y Extracción de Texto: Digitalizar y procesar documentos impresos o manuscritos sin esfuerzo.

Ejercicio en Práctica

En este ejercicio, cargaremos imágenes en un contenedor de Azure Blob Storage y utilizaremos Azure Cognitive Search para analizar las imágenes almacenadas. A través de este proceso, exploraremos la información que Azure puede extraer automáticamente de las imágenes subidas.

1. En esta etapa, crearemos una cuenta de almacenamiento en Azure (Azure Storage Account) y subiremos imágenes previamente almacenadas en nuestra computadora al contenedor correspondiente.

2. Procederemos a cargar las imágenes almacenadas en nuestra computadora al contenedor de Azure Blob Storage que hemos creado previamente. Este paso asegura que nuestras imágenes estén disponibles en la nube para su posterior análisis y procesamiento.

3. Una vez que las imágenes se hayan cargado correctamente al contenedor de Azure Blob Storage, podrás visualizarlas y gestionarlas desde el portal de Azure. A continuación, se detalla cómo se presentarán las imágenes cargadas y cómo confirmar su correcta subida.

4. Luego en nuestro servicio de Azure Cognitive Search ya creado en este post Crear un servicio Azure Cognitive Search , hacemos click en la opcion "Import Data"

5. A continuación, seleccionaremos la opción "Azure Blob Storage" como fuente de datos, asignaremos un nombre a nuestro DataSource y utilizaremos una conexión existente. Este proceso es crucial para configurar Azure Cognitive Search y permitir el análisis de las imágenes almacenadas en el contenedor

6. A continuación, seleccionaremos la cuenta de almacenamiento y el contenedor donde se encuentran las imágenes previamente cargadas. Este paso es esencial para establecer la conexión correcta entre Azure Blob Storage y Azure Cognitive Search.

7. Después de seleccionar la cuenta de almacenamiento y el contenedor adecuados, revisaremos que todos los datos estén correctos y procederemos a agregar habilidades cognitivas (Cognitive Skills) a nuestro índice de búsqueda. Esto permitirá un análisis más avanzado de las imágenes cargadas.

8. En esta etapa, agregaremos habilidades cognitivas a la fuente de datos que hemos creado. Esto permitirá que Azure Cognitive Search utilice capacidades avanzadas para analizar las imágenes y facilitar consultas más precisas y detalladas.

9. Después de configurar las habilidades cognitivas y revisar todos los detalles, dejaremos las demás pestañas con sus configuraciones predeterminadas y presionaremos el botón "Submit" para completar el proceso. Al finalizar, se mostrará una pantalla de confirmación indicando que la configuración se ha realizado con éxito.

10. Ahora, procederemos a verificar y trabajar con los índices creados en nuestro servicio de Azure Cognitive Search. Este paso es esencial para asegurarnos de que los datos están correctamente indexados y listos para ser consultados y analizados.

11. Finalmente, procederemos a realizar búsquedas en el índice que hemos creado en nuestro servicio de Azure Cognitive Search. Esto nos permitirá verificar que las imágenes y los datos asociados se han indexado correctamente y que las consultas devuelven resultados precisos.

Después de realizar la búsqueda en el índice creado en Azure Cognitive Search, se nos mostrarán los resultados correspondientes. Estos resultados reflejarán los datos indexados y nos permitirán verificar la precisión y relevancia de las consultas realizadas.

12. Al revisar los resultados de la búsqueda en Azure Cognitive Search, podemos observar la información extraída de las imágenes. Esta información incluye etiquetas, descripciones, y texto extraído mediante OCR, lo que nos permite comprender mejor el contenido y las características de cada imagen

• por ejemplo para esta imagen del Joker

• Al realizar una búsqueda en Azure Cognitive Search, observamos que las imágenes contienen metadatos como "imageTags". Estos tags son generados por las habilidades cognitivas y nos permiten realizar consultas específicas para encontrar imágenes con ciertas características. En este caso, buscaremos imágenes que contengan animales.

• Para esta otra imagen de lionel messi

• Extrajo esta información

"imageTags": [
        "person",
        "sport",
        "football",
        "athletic game",
        "soccer",
        "soccer player",
        "ball",
        "sports equipment",
        "football player",
        "soccer ball",
        "ball game",
        "forward",
        "soccer-specific stadium",
        "stadium",
        "grass",
        "kick",
        "field",
        "outdoor",
        "team sport",
        "tournament",
        "championship",
        "player"
      ],
      "imageCaption": [
        "{[{\"text\":\"a man in a football uniform running with a ball in front of a crowd\"}"

13. Además de revisar la información extraída de las imágenes, podemos realizar consultas específicas para encontrar imágenes que cumplan con ciertos criterios. En este caso, buscaremos imágenes que puedan contener un animal utilizando los "imageTags" generados por las habilidades cognitivas.

  "imageCaption": [
        "{ captions\":[
{\"text\":\"a group of elephants walk across a dirt road\",
\"confidence\":0.49572491645812988}]}"
      ],

por lo que vemos esta haciendo referencia a esta imagen

14. Para concluir, hemos demostrado cómo utilizar Azure Cognitive Search para identificar, extraer y agregar etiquetas a imágenes, facilitando su categorización y permitiendo realizar consultas específicas y detalladas.

Consideraciones finales

Azure Cognitive Services y, en particular, su capacidad de análisis de imágenes, representan una revolución en cómo podemos procesar y entender el contenido visual a gran escala. Para los arquitectos de soluciones, dominar estas herramientas significa abrir un mundo de posibilidades para crear aplicaciones más inteligentes, interactivas y eficientes.

Te invitoa explorar estas tecnologías y considerar cómo pueden mejorar tus proyectos y estrategias de solución.