Norėdami išgauti orientyrų informaciją iš komentaro atsakymo objekto, naudodami „Google Vision“ API išplėstinę vaizdų supratimo funkciją, skirtą orientyrams aptikti, turime naudoti atitinkamus API teikiamus laukus ir metodus. Anotacijos atsako objektas yra JSON struktūra, kurioje yra įvairių savybių ir reikšmių, susijusių su vaizdo analizės rezultatais.
Pirma, turime užtikrinti, kad vaizdas būtų sėkmingai apdorotas API ir kad atsakymo objekte būtų reikiama informacija. Tai galima padaryti patikrinus atsakymo objekto „status“ lauką. Jei būsena yra „Gerai“, tai rodo, kad vaizdo analizė buvo sėkminga ir galime tęsti orientyrų informacijos ištraukimą.
Informaciją apie orientyrą galima pasiekti iš atsakymo objekto lauko „orientyrasAnnotations“. Šis laukas yra komentarų masyvas, kuriame kiekvienas komentaras reiškia aptiktą orientyrą vaizde. Kiekviename orientyro komentare yra keletas savybių, įskaitant vietą, aprašymą ir balą.
Ypatybė „vieta“ pateikia aptikto orientyro ribojamojo langelio koordinates. Šios koordinatės nurodo orientyro vietą ir dydį vaizde. Išanalizavę šias koordinates galime nustatyti tikslią orientyro vietą.
Ypatybė „aprašas“ pateikia tekstinį orientyro aprašymą. Šis aprašymas gali būti naudojamas orientyrui identifikuoti ir vartotojui suteikti papildomo konteksto. Pavyzdžiui, jei API vaizde aptinka Eifelio bokštą, aprašo ypatybėje gali būti tekstas „Eifelio bokštas“.
Ypatybė „balas“ parodo API patikimumo balą aptinkant orientyrą. Šis balas yra reikšmė nuo 0 iki 1, kur didesnis balas rodo didesnį pasitikėjimo lygį. Išanalizavę šį balą galime įvertinti aptikto orientyro patikimumą.
Norėdami išgauti orientyro informaciją iš komentaro atsakymo objekto, galime kartoti per "landmarkAnnotations" masyvą ir pasiekti atitinkamas kiekvienos anotacijos ypatybes. Tada galime saugoti arba apdoroti šią informaciją, jei to reikia tolesnei analizei ar rodymui.
Pateikiame „Python“ kodo fragmento pavyzdį, kuris parodo, kaip išgauti orientyro informaciją iš komentaro atsakymo objekto naudojant „Google Cloud Vision“ API kliento biblioteką:
python from google.cloud import vision def extract_landmark_info(response): if response.status == 'OK': for annotation in response.landmark_annotations: location = annotation.location description = annotation.description score = annotation.score # Process the landmark information as needed print(f"Landmark: {description}") print(f"Location: {location}") print(f"Score: {score}n") else: print('Image analysis failed.') # Assuming you have already authenticated and created a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # Assuming you have an image file 'image.jpg' to analyze with open('image.jpg', 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.landmark_detection(image=image) extract_landmark_info(response)
Šiame pavyzdyje funkcija „extract_landmark_info“ priima komentaro atsakymo objektą kaip įvestį ir kartojasi per masyvą „orientyras_annotations“. Tada jis ištraukia ir išspausdina kiekvienos anotacijos orientyro informaciją, įskaitant aprašymą, vietą ir balą.
Laikydamiesi šio metodo, galime efektyviai išgauti orientyrų informaciją iš komentarų atsako objekto, kurį teikia „Google Vision“ API išplėstinė vaizdų supratimo funkcija orientyrams aptikti.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Pažangus vaizdų supratimas:
- Kokios yra iš anksto nustatytos objektų atpažinimo kategorijos „Google Vision“ API?
- Koks yra rekomenduojamas būdas naudoti saugios paieškos aptikimo funkciją kartu su kitais moderavimo būdais?
- Kaip saugios paieškos anotacijoje galime pasiekti ir parodyti kiekvienos kategorijos tikimybių reikšmes?
- Kaip galime gauti saugios paieškos anotaciją naudodami Python „Google Vision“ API?
- Kokios penkios kategorijos įtrauktos į saugios paieškos aptikimo funkciją?
- Kaip „Google Vision“ API saugios paieškos funkcija aptinka nepadorų turinį vaizduose?
- Kaip galime vizualiai atpažinti ir paryškinti aptiktus objektus vaizde naudojant pagalvių biblioteką?
- Kaip galime sutvarkyti ištrauktą objekto informaciją lentelės formatu, naudojant pandų duomenų rėmelį?
- Kaip galime iš API atsakymo išgauti visas objekto anotacijas?
- Kokios bibliotekos ir programavimo kalba naudojamos Google Vision API funkcionalumui parodyti?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų skyriuje Išplėstinis vaizdų supratimas