Használható a Google Vision API a Pythonnal?
A Google Cloud Vision API a Google Cloud által kínált hatékony eszköz, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy képelemzési képességeket integráljanak alkalmazásaikba. Ez az API a funkciók széles skáláját kínálja, beleértve a képcímkézést, az objektumészlelést, az optikai karakterfelismerést (OCR) és még sok mást. Lehetővé teszi az alkalmazások számára, hogy a Google gépi tanulási modelljeit kihasználva megértsék a képek tartalmát.
A Google Vision API valóban használható a Pythonnal, amely az egyik legnépszerűbb programozási nyelv adatelemzés és gépi tanulás terén. A Python egyszerűsége és olvashatósága kiváló választássá teszi a felhőalapú szolgáltatásokkal, például a Google Vision API-val való integrációhoz. A Google Vision API Pythonnal való használatához a fejlesztők általában a Pythonhoz készült hivatalos Google Cloud klienskönyvtárat használják, amely kényelmes felületet biztosít a különböző Google Cloud-szolgáltatásokkal, köztük a Vision API-val való interakcióhoz.
A Google Cloud Vision API beállítása Python segítségével
A Google Vision API Pythonnal való használatának megkezdéséhez általában a következő lépések szükségesek:
1. Google Cloud-fiók beállítása:
– Hozzon létre egy Google Cloud-fiókot, ha még nem rendelkezik vele. Ezzel hozzáférést biztosít a Google Cloud Console-hoz, ahol kezelheti projektjeit és szolgáltatásait.
– Engedélyezze a számlázást Google Cloud-fiókjában. Erre azért van szükség, mert a Vision API fizetős szolgáltatás, bár a Google ingyenes szinthasználati korlátokat kínál.
2. Hozzon létre egy projektet, és engedélyezze a Vision API-t:
– A Google Cloud Console-ban hozzon létre egy új projektet. Ez a projekt a Vision API Ön általi használatához lesz társítva.
– A projekt létrehozása után lépjen a konzol „API-k és szolgáltatások” részéhez, és engedélyezze a Vision API-t a projekthez.
3. Hitelesítés beállítása:
– A Google Cloud szolgáltatások hitelesítést igényelnek annak biztosítására, hogy csak a jogosult felhasználók férhessenek hozzá az API-khoz. Ez általában szolgáltatásfiók használatával történik.
– Hozzon létre egy szolgáltatásfiókot a Google Cloud Console-ban, és töltse le a JSON-kulcsfájlt. Ez a fájl tartalmazza azokat a hitelesítő adatokat, amelyeket a Python-alkalmazás a Google Vision API-val történő hitelesítéshez használ.
4. Telepítse a Google Cloud Client Library for Python alkalmazást:
– Használja a pip-et, a Python csomagkezelőjét a Google Cloud ügyfélkönyvtárának telepítéséhez. A parancs a következő:
bash
pip install google-cloud-vision
5. Írjon Python kódot a Vision API használatához:
– A beállítás befejeztével Python kódot írhat a Vision API-val való interakcióhoz. Az alábbiakban egy példa látható az API használatával képcímkézésre:
python
from google.cloud import vision
import io
# Set up the client
client = vision.ImageAnnotatorClient()
# Load the image into memory
with io.open('path/to/your/image.jpg', 'rb') as image_file:
content = image_file.read()
# Construct an image instance
image = vision.Image(content=content)
# Perform label detection on the image
response = client.label_detection(image=image)
labels = response.label_annotations
print('Labels:')
for label in labels:
print(label.description)
A példa részletes magyarázata
- Könyvtárak importálása: A példa a szükséges modulok importálásával kezdődik a "google.cloud" csomagból. A "vision" modul tartalmazza az "ImageAnnotatorClient" osztályt, amely a Vision API-val való interakcióra szolgál.
- Az ügyfél beállítása: Az "ImageAnnotatorClient" példányosodik, amely a Vision API-hoz intézett kérések küldésére szolgál.
- A kép betöltése: A képfájl bináris módban nyílik meg, és a tartalma beolvassa a memóriába. Ez azért fontos, mert a Vision API-hoz a képadatokat bináris formátumban kell elküldeni.
- Képpéldány létrehozása: Az "Image" osztály egy példánya a kép bináris tartalmának felhasználásával jön létre. Ez a példány a Vision API által elemezni kívánt kép megadására szolgál.
- Címkeészlelés végrehajtása: Az 'ImageAnnotatorClient' `label_detection` metódusa meghívásra kerül a képpéldány argumentumként. Ez a metódus kérést küld a Vision API-nak címkeészlelés végrehajtására, amely magában foglalja a képen belüli objektumok és fogalmak azonosítását.
- A válasz feldolgozása: A Vision API válasza címkék listáját tartalmazza, mindegyikhez leírás tartozik. Ezeket a címkéket a rendszer a konzolra nyomtatja.
A Google Vision API további funkciói
A címkeészlelésen túl a Google Vision API számos egyéb funkciót is kínál, amelyek a Python használatával érhetők el:
- Objektum lokalizáció: Ez a funkció nemcsak azonosítja az objektumokat a képen, hanem megadja azok koordinátáit is, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy megértsék a jelenetben lévő objektumok közötti térbeli kapcsolatokat.
- Optikai karakterfelismerés (OCR): A Vision API képes szöveget kivonni a képekből, ami különösen hasznos a beolvasott dokumentumok vagy szöveget tartalmazó képek feldolgozásához. Az OCR funkció több nyelvet támogat, és különféle szövegformátumokat képes felismerni.
- Arcfelismerés: Az API képes felismerni az emberi arcokat a képeken, és információt szolgáltatni az arc tereptárgyairól, érzelmeiről és egyéb jellemzőiről. Ez olyan alkalmazásokban használható, amelyek arcelemzést vagy -felismerést igényelnek.
- Képtulajdonságok elemzése: Ez a funkció betekintést nyújt a kép színeloszlásába és egyéb tulajdonságaiba, ami hasznos lehet képfeldolgozási és javítási feladatokhoz.
- Biztonságos keresés észlelése: A Vision API képes elemezni a képeket, hogy megállapítsa, tartalmaznak-e felnőtteknek szóló tartalmat, erőszakot vagy egyéb, potenciálisan nem megfelelő anyagot. Ez olyan alkalmazások számára hasznos, amelyeknek szűrniük vagy moderálniuk kell a felhasználók által generált tartalmakat.
A Google Vision API használatának bevált gyakorlatai
- Hatékony képkezelés: Ha nagy képekkel dolgozik, fontolja meg azok átméretezését kisebb felbontásra, mielőtt elküldi őket a Vision API-nak. Ez csökkentheti a várakozási időt és a költségeket, mivel az API a feldolgozott adatok mennyisége alapján számít fel díjat.
- Kötegelt feldolgozás: Ha több képet kell elemeznie, fontolja meg a kötegelt feldolgozás használatát, hogy több képet küldjön egyetlen kérelemben. Ez javíthatja a teljesítményt és csökkentheti az API-hívások számát.
- Hibakezelés : Az API-kérelmek során előforduló kivételek kezeléséhez alkalmazzon megfelelő hibakezelést a Python-kódban. Ez magában foglalja a hálózati hibák, a hitelesítési problémák és az API-specifikus hibák kezelését.
- Erőforrás menedzsment: Kövesse nyomon a Vision API használatát annak biztosítása érdekében, hogy a költségkereten és a használati korlátokon belül maradjon. A Google Cloud eszközöket biztosít az erőforrás-használat nyomon követéséhez és kezeléséhez.
- Biztonság: Tartsa biztonságban szolgáltatásfiókjának hitelesítő adatait, és kerülje a közvetlenül a forráskódban való merevkódolást. Fontolja meg a környezeti változók vagy a biztonságos tárolási megoldások használatát az érzékeny információk kezelésére.
A Google Cloud Vision API robusztus eszközkészletet biztosít a képelemzéshez, és a Pythonnal való integrációja a Google Cloud ügyfélkönyvtáron keresztül elérhetővé teszi a Python programozásban jártas fejlesztők számára. A beállítási és használati irányelvek betartásával a fejlesztők kihasználhatják a Vision API-t olyan alkalmazások létrehozásához, amelyek megértik és értelmezik a képtartalmat, és számos lehetőséget nyitnak meg olyan területeken, mint a számítógépes látás, az adatelemzés és a mesterséges intelligencia.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- Hogyan javítható a gcv api feldolgozási sebessége minimális erőforrásokkal?
- Mennyibe kerül 1000 arcfelismerés?
- A Google Vision API lehetővé teszi a képek egyéni címkékkel történő címkézését?
- Alkalmazható a Google Vision API az objektumok észlelésére és címkézésére párna Python könyvtárral a videókban, nem pedig a képekben?
- Hogyan valósíthatunk meg objektumszegélyeket az állatok köré képeken és videókon, és hogyan lehet ezeket a szegélyeket konkrét állatnevekkel ellátni?
- Milyen előre meghatározott kategóriák vannak az objektumfelismeréshez a Google Vision API-ban?
- A Google Vision API lehetővé teszi az arcfelismerést?
- Hogyan lehet a megjelenített szöveget hozzáadni a képhez, amikor objektumszegélyeket rajzolunk a "draw_vertices" függvény segítségével?
- Mik a "draw.line" metódus paraméterei a megadott kódban, és hogyan használják őket a csúcsértékek közötti vonalak meghúzására?
- Hogyan használható a párnakönyvtár objektumszegélyek rajzolására Pythonban?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GVAPI Google Vision API-ban