Lai izgūtu dominējošās krāsas attēlā, izmantojot Vision API klientu, mēs varam izmantot attēla rekvizītu noteikšanas funkciju, ko nodrošina Google Vision API. Šis spēcīgais rīks ļauj mums analizēt un izprast attēla vizuālo saturu, tostarp noteikt dominējošās krāsas.
Pirmais solis ir Vision API klienta iestatīšana un mūsu pieprasījumu autentifikācija. Kad tas ir izdarīts, mēs varam nosūtīt attēlu API analīzei. API atbalsta dažādus attēlu formātus, piemēram, JPEG, PNG un GIF.
Lai izgūtu dominējošās krāsas, mums ir jāizmanto API funkcija “imagePropertiesAnnotation”. Šī funkcija sniedz mums informāciju par attēlā esošajām krāsām, tostarp dominējošajām krāsām. Dominējošās krāsas attēlo to RGB vērtības, un tās ir sakārtotas, pamatojoties uz to izplatību attēlā.
Veicot pieprasījumu API, mums ir jānorāda parametrs "features" kā "IMAGE_PROPERTIES". Tas norāda API, ka mēs vēlamies iegūt attēla īpašības, tostarp dominējošās krāsas. Šeit ir piemērs, kā mēs varam veikt API zvanu, izmantojot Python:
python import base64 from google.cloud import vision def get_dominant_colors(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) features = [vision.Feature(type_=vision.Feature.Type.IMAGE_PROPERTIES)] response = client.annotate_image({ 'image': image, 'features': features }) colors = response.image_properties_annotation.dominant_colors.colors dominant_colors = [] for color_info in colors: color = color_info.color rgb = (color.red, color.green, color.blue) dominant_colors.append(rgb) return dominant_colors
Iepriekš minētajā piemērā mēs vispirms importējam nepieciešamās bibliotēkas un autentificējam Vision API klientu. Pēc tam mēs nolasām attēla failu un izveidojam Vision API 'Image' objektu ar attēla saturu. Pēc tam mēs norādām līdzekli IMAGE_PROPERTIES un veicam API izsaukumu, izmantojot metodi annotate_image.
API atbilde satur dominējošās krāsas laukā “image_properties_annotation”. Mēs atkārtojam krāsas un iegūstam RGB vērtības. Visbeidzot, mēs atgriežam dominējošo krāsu sarakstu.
Ir svarīgi atzīmēt, ka API atgrieztās dominējošās krāsas ir balstītas uz kopējo krāsu izplatību attēlā. Tas nozīmē, ka atgrieztās krāsas var ne vienmēr atspoguļot vizuāli pamanāmākos attēla elementus. Tomēr tie sniedz labu norādi par dominējošo krāsu paleti.
Lai izgūtu dominējošās krāsas attēlā, izmantojot Vision API klientu, mums ir jāizmanto funkcija “imagePropertiesAnnotation”. Veicot API zvanu ar atbilstošiem parametriem, mēs varam iegūt dominējošās krāsas kā RGB vērtības. Šī funkcionalitāte var būt noderīga dažādās lietojumprogrammās, piemēram, attēlu kategorizācijā, satura analīzē un vizuālajā meklēšanā.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- Kādas ir iepriekš noteiktas kategorijas objektu atpazīšanai Google Vision API?
- Vai Google Vision API iespējo sejas atpazīšanu?
- Kā attēlam var pievienot displeja tekstu, zīmējot objektu apmales, izmantojot funkciju "draw_vertices"?
- Kādi ir metodes "draw.line" parametri sniegtajā kodā un kā tie tiek izmantoti līniju vilkšanai starp virsotņu vērtībām?
- Kā spilvenu bibliotēku var izmantot, lai Python zīmētu objektu robežas?
- Kāds ir funkcijas "draw_vertices" mērķis sniegtajā kodā?
- Kā Google Vision API var palīdzēt izprast attēla formas un objektus?
- Kā lietotāji var izpētīt vizuāli līdzīgus API ieteiktos attēlus?
- Kādi dažādie elementi ir nodrošināti Google Vision API tīmekļa noteikšanas funkcijas atbildes objektā?
- Kā tīmekļa noteikšanas funkcija palīdz ģenerēt atzīmes augšupielādētajiem attēliem?
Skatiet citus jautājumus un atbildes EITC/AI/GVAPI Google Vision API