Google Vision API ir uzlabots attēlu izpratnes rīks, kas ļauj izstrādātājiem savās lietojumprogrammās integrēt jaudīgas attēlu atpazīšanas iespējas. Tas nodrošina plašu funkciju klāstu, tostarp objektu noteikšanu, sejas atpazīšanu, teksta izvilkšanu un daudz ko citu. Lai demonstrētu Google Vision API funkcionalitāti, izstrādātāji var izmantot dažādas bibliotēkas un programmēšanas valodas.
Viena no populārajām programmēšanas valodām, ko izmanto mijiedarbībai ar Google Vision API, ir Python. Python ir plaši pazīstams ar savu vienkāršību, lasāmību un plašo bibliotēku atbalstu, padarot to par ideālu izvēli izstrādātājiem. Lai piekļūtu Google Vision API, izmantojot Python, izstrādātāji var izmantot oficiālo Google Cloud Client Library for Python. Šī bibliotēka nodrošina augsta līmeņa API kopu, kas vienkāršo mijiedarbības procesu ar API, atvieglojot tādu uzdevumu veikšanu kā attēlu augšupielāde, API pieprasījumu veikšana un rezultātu izgūšana.
Tālāk ir sniegts piemērs, kā izmantot Google Cloud Client Library for Python, lai demonstrētu Google Vision API funkcionalitāti.
python from google.cloud import vision # Instantiates a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # The name of the image file to annotate file_name = 'path/to/image.jpg' # Loads the image into memory with open(file_name, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) # Performs object detection on the image response = client.object_localization(image=image) objects = response.localized_object_annotations # Prints the detected objects for object_ in objects: print(f'{object_.name} (confidence: {object_.score})')
Šajā piemērā mēs vispirms importējam nepieciešamos moduļus no Google Cloud Client Library for Python. Pēc tam mēs izveidojam klienta objektu, kas tiks izmantots API pieprasījumu veikšanai. Tālāk mēs norādām attēla failu, kuru vēlamies anotēt, un ielādējam to atmiņā. Visbeidzot, mēs veicam API pieprasījumu objektu noteikšanai un izgūstam atklātos objektus kopā ar to uzticamības rādītājiem.
Papildus Python, lai mijiedarbotos ar Google Vision API, var izmantot arī citas programmēšanas valodas, piemēram, Java, Node.js un Go. Google nodrošina klientu bibliotēkas arī šīm valodām, atvieglojot izstrādātājiem API integrēšanu savās lietojumprogrammās.
Lai demonstrētu Google Vision API funkcionalitāti, izstrādātāji var izmantot dažādas bibliotēkas un programmēšanas valodas. Python ar Google Cloud Client Library for Python ir populāra izvēle tās vienkāršības un plašā bibliotēkas atbalsta dēļ. Tomēr Google klientu bibliotēkas atbalsta arī citas valodas, piemēram, Java, Node.js un Go.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Uzlabota attēlu izpratne:
- Kādas ir iepriekš noteiktas kategorijas objektu atpazīšanai Google Vision API?
- Kāda ir ieteicamā pieeja drošas meklēšanas noteikšanas funkcijas izmantošanai kopā ar citām regulēšanas metodēm?
- Kā mēs varam piekļūt katras kategorijas iespējamības vērtībām un parādīt tās drošās meklēšanas anotācijā?
- Kā mēs varam iegūt drošas meklēšanas anotāciju, izmantojot Google Vision API programmā Python?
- Kādas ir piecas kategorijas, kas iekļautas drošas meklēšanas noteikšanas funkcijā?
- Kā Google Vision API drošās meklēšanas funkcija attēlos nosaka necenzētu saturu?
- Kā mēs varam vizuāli identificēt un izcelt atklātos objektus attēlā, izmantojot spilvenu bibliotēku?
- Kā mēs varam sakārtot iegūto objektu informāciju tabulas formātā, izmantojot pandas datu rāmi?
- Kā mēs varam iegūt visas objekta anotācijas no API atbildes?
- Kā Google Vision API veic objektu noteikšanu un lokalizāciju attēlos?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā Izvērstā attēlu izpratne