Norėdami nustatyti aplinką ir sukurti kliento egzempliorių, skirtą naudoti apkarpymo užuominų metodą „Google Vision“ API, turėsite atlikti kelis veiksmus. Šis procesas apima aplinkos konfigūravimą, būtinų programinės įrangos priklausomybių įdiegimą, programos autentifikavimą ir galiausiai kliento egzemplioriaus, kuris sąveikautų su API, sukūrimą.
Pirmiausia įsitikinkite, kad nustatėte „Google Cloud Platform“ (GCP) projektą. Jei jo neturite, sukurkite naują projektą GSP konsolėje. Įgalinkite „Vision“ API konsolėje eidami į API ir paslaugos > Biblioteka, ieškodami „Vision API“ ir įgalindami ją savo projektui.
Tada turite įdiegti reikiamas programinės įrangos priklausomybes. Vision API teikia klientų bibliotekas įvairioms programavimo kalboms, įskaitant Python, Java ir Node.js. Pasirinkite tą, kuris atitinka jūsų poreikius, ir įdiekite jį savo kūrimo aplinkoje. Pavyzdžiui, jei naudojate Python, galite įdiegti „Google Cloud Vision“ biblioteką terminale paleisdami komandą „pip install –upgrade google-cloud-vision“.
Įdiegę reikiamas bibliotekas, turite patvirtinti savo taikomąją programą, kad galėtumėte pasiekti Vision API. Tai apima paslaugos paskyros kredencialų kūrimą ir JSON rakto failo gavimą. GSP konsolėje eikite į API ir paslaugos > Kredencialai ir spustelėkite „Sukurti kredencialus“. Kaip tipą pasirinkite „Paslaugos paskyra“, nurodykite paslaugos paskyros pavadinimą, ID ir suteikite jai reikiamus vaidmenis (pvz., „Cloud Vision API > Cloud Vision API naudotojas“). Galiausiai spustelėkite „Sukurti raktą“, pasirinkite JSON rakto tipą ir atsisiųskite sugeneruotą rakto failą.
Nustatę autentifikavimą, dabar galite sukurti kliento egzempliorių, kad galėtumėte sąveikauti su Vision API. Inicijuokite klientą naudodami atitinkamus kredencialus ir projekto ID. Pavyzdžiui, „Python“ galite sukurti kliento egzempliorių taip:
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)
Dabar turite kliento egzempliorių, paruoštą naudoti apkarpymo patarimų metodą. Norėdami naudoti šį metodą, API turite pateikti vaizdo failą arba vaizdo URL. Apkarpymo užuominų aptikimo metodas analizuoja vaizdą ir pateikia informaciją apie galimas apkarpymo užuominas, kurios gali būti naudojamos vaizdo kompozicijai pagerinti.
Štai pavyzdys, kaip naudoti apkarpymo užuominų metodą su kliento egzemplioriumi:
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
Norėdami nustatyti aplinką ir sukurti kliento egzempliorių, skirtą naudoti apkarpymo užuominų metodą „Google Vision“ API, turite sukonfigūruoti aplinką, įdiegti reikiamas priklausomybes, autentifikuoti programą ir sukurti kliento egzempliorių. Kai nustatysite, galite naudoti kliento egzempliorių, kad aptiktumėte vaizdų apkarpymo užuominas.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Aptikti pasėlių užuominas:
- Kokie kiti parametrai ir parinktys galimi „Google Vision“ API, kad būtų galima išplėsti naudojimą?
- Kaip iš API JSON atsako išgauti siūlomą apkarpymo regioną?
- Kokie parametrai reikalingi apkarpymo užuominų funkcijai Python?
- Koks yra apkarpymo užuominų metodo „Google Vision“ API tikslas?