Lai iestatītu vidi un izveidotu klienta instanci, lai izmantotu apgriešanas ieteikumu noteikšanas metodi Google Vision API, jums būs jāveic vairākas darbības. Šis process ietver vides konfigurēšanu, nepieciešamo programmatūras atkarību instalēšanu, lietojumprogrammas autentifikāciju un visbeidzot klienta instances izveidi, lai mijiedarbotos ar API.
Vispirms pārliecinieties, vai esat izveidojis Google mākoņa platformas (GCP) projektu. Ja jums tāda nav, izveidojiet jaunu projektu GSP konsolē. Iespējojiet Vision API, pārejot uz sadaļu API un pakalpojumi > Bibliotēka konsolē, meklējot “Vision API” un iespējojot to savam projektam.
Tālāk jums jāinstalē nepieciešamās programmatūras atkarības. Vision API nodrošina klientu bibliotēkas dažādām programmēšanas valodām, tostarp Python, Java un Node.js. Izvēlieties savām vajadzībām atbilstošo un instalējiet to savā izstrādes vidē. Piemēram, ja izmantojat Python, varat instalēt Google Cloud Vision bibliotēku, terminālī izpildot komandu "pip install –upgrade google-cloud-vision".
Pēc nepieciešamo bibliotēku instalēšanas jums ir jāautentificē lietojumprogramma, lai piekļūtu Vision API. Tas ietver pakalpojuma konta akreditācijas datu izveidi un JSON atslēgas faila iegūšanu. GSP konsolē pārejiet uz API un pakalpojumi > Akreditācijas dati un noklikšķiniet uz “Izveidot akreditācijas datus”. Kā veidu atlasiet “Pakalpojuma konts”, norādiet pakalpojuma konta nosaukumu un ID un piešķiriet tam nepieciešamās lomas (piemēram, “Cloud Vision API > Cloud Vision API lietotājs”). Visbeidzot noklikšķiniet uz "Izveidot atslēgu", izvēlieties JSON atslēgas veidu un lejupielādējiet ģenerēto atslēgas failu.
Kad autentifikācija ir iestatīta, tagad varat izveidot klienta instanci, lai mijiedarbotos ar Vision API. Inicializējiet klientu ar atbilstošiem akreditācijas datiem un projekta ID. Piemēram, programmā Python varat izveidot klienta gadījumu šādi:
python from google.cloud import vision_v1 # Set the path to your JSON key file key_path = '/path/to/your/key.json' # Set the project ID associated with your GCP project project_id = 'your-project-id' # Create a client instance client = vision_v1.ImageAnnotatorClient.from_service_account_json(key_path)
Tagad jums ir klienta instance, kas ir gatava izmantot apgriešanas ieteikumu noteikšanas metodi. Lai izmantotu šo metodi, API ir jāiesniedz attēla fails vai attēla URL. Apgriešanas ieteikumu noteikšanas metode analizē attēlu un atgriež informāciju par iespējamiem apgriešanas ieteikumiem, ko var izmantot, lai uzlabotu attēla kompozīciju.
Tālāk ir sniegts piemērs, kā klienta instancē izmantot apgriešanas ieteikumu noteikšanas metodi.
python # Load the image file image_path = '/path/to/your/image.jpg' with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() # Create an image object image = vision_v1.Image(content=content) # Perform the crop hints detection response = client.crop_hints_detection(image=image) # Retrieve the crop hints from the response crop_hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints # Print the bounding polygons of the detected crop hints for hint in crop_hints: print('Bounding Polygon:', hint.bounding_poly) # You can also access other information about the crop hints, such as confidence scores and importance fractions
Lai iestatītu vidi un izveidotu klienta gadījumu, lai izmantotu apgriešanas ieteikumu noteikšanas metodi Google Vision API, jums ir jākonfigurē vide, jāinstalē nepieciešamās atkarības, jāautentificē lietojumprogramma un jāizveido klienta instance. Pēc iestatīšanas varat izmantot klienta gadījumu, lai attēlos veiktu apgriešanas ieteikumu noteikšanu.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Apgriešanas padomu noteikšana:
- Kādi citi parametri un opcijas ir pieejamas Google Vision API uzlabotai lietošanai?
- Kā no API JSON atbildes iegūt ieteikto apgriešanas reģionu?
- Kādi parametri ir nepieciešami Python apgriešanas ieteikumu funkcijai?
- Kāds ir apgriešanas ieteikumu noteikšanas metodes mērķis Google Vision API?